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Automatisez vos fichiers et vos rapports avec un script Python sur mesure
Je développe des scripts Python qui traitent vos fichiers, produisent vos rapports et alimentent vos bases de données à votre place. Vous les lancez d'un double-clic, depuis Excel, ou ils tournent tout seuls à heure fixe.
ce que je fais pour vous
Un script Python d'automatisation qui fait le travail répétitif à votre place
Développeur Python freelance, je conçois des scripts d'automatisation pour les entreprises dont les données vivent dans des fichiers Excel, des exports CSV, des PDF ou des logiciels métier. Le principe est simple : vous me décrivez ce que vous faites à la main, je l'écris en Python, et le script le refait à l'identique, en quelques instants, sans erreur de copier-coller.
Python prend le relais là où Excel atteint ses limites : fichiers de plusieurs centaines de milliers de lignes, dizaines de classeurs à rassembler, traitements à lancer chaque nuit, échanges avec un logiciel par API ou envoi automatique de rapports. J'utilise des bibliothèques éprouvées comme pandas et openpyxl, et je vous livre un outil que vous utilisez sans écrire une ligne de code.
- Lecture et fusion de fichiers Excel, CSV, JSON et PDF
- Nettoyage, contrôles et calculs sur de gros volumes
- Rapports Excel ou PDF générés puis envoyés par e-mail
- Échanges avec vos logiciels par API REST et bases SQL
- Lancement d'un double-clic, depuis Excel ou à heure fixe
Au sein d'une entreprise industrielle (ETI), j'ai développé en Python des tableaux de bord de suivi de la production qui ont contribué à un gain de 10 % de capacité de production. Je mets aujourd'hui cette pratique au service des TPE et PME.
Exemple de chaîne automatisée, données fictives : les fichiers Excel sont lus par un script Python, enregistrés dans une base SQL, complétés par une API, puis un rapport PDF part par e-mail chaque lundi matin.
exemples
Exemples de tâches que j'automatise en Python
Fichiers trop lourds, sources multiples, envois récurrents : voici les demandes les plus fréquentes. Chaque script est écrit pour vos fichiers et vos règles, pas pour un cas générique.
Traiter les fichiers trop lourds pour Excel
Un export de 600 000 lignes qui fige votre poste, un historique de ventes sur plusieurs années : pandas le lit, le filtre et le résume, puis vous livre uniquement le tableau utile. Au-delà de 1 048 576 lignes, Excel ne peut même plus ouvrir le fichier en entier.
Fusionner des CSV et des classeurs Excel
Les relevés de plusieurs sites, les exports mensuels d'un logiciel, les fichiers envoyés par vos commerciaux : le script les rassemble dans un seul tableau, même quand les colonnes ne sont pas dans le même ordre ou que les noms d'onglets varient.
Nettoyer et contrôler les données
Doublons, dates au mauvais format, espaces en trop, codes articles mal saisis, montants stockés comme du texte : le script corrige ce qui peut l'être et liste le reste dans un fichier d'anomalies, ligne par ligne.
Produire des rapports planifiés
Chaque lundi à 7 h, les chiffres de la semaine sont consolidés, calculés, mis en forme dans un classeur ou un PDF et déposés dans le bon dossier, avant même votre arrivée au bureau.
Lire et générer des PDF
Extraire les lignes de factures fournisseurs reçues en PDF numérique (non scanné) pour les ranger dans un tableau, ou produire des bons, attestations et rapports PDF à partir d'un modèle, puis les classer automatiquement.
Envoyer des e-mails automatiquement
Un rapport à la direction, une relance aux clients en retard de paiement, une alerte quand un stock passe sous un seuil : le script envoie le bon message, avec la bonne pièce jointe, aux bons destinataires, via Outlook ou votre serveur de messagerie.
Dialoguer avec une API REST
Récupérer les commandes de votre boutique en ligne, envoyer des données vers un logiciel de gestion, compléter vos fiches clients grâce à l'API Sirene de l'Insee : Python échange directement avec les services web, sans export manuel.
Collecter des données publiques sur le web
Relever automatiquement des informations publiées en accès libre (prix publics, appels d'offres, données ouvertes) : c'est le « web scraping », que je pratique dans le respect des conditions d'utilisation des sites et du RGPD. Quand une API officielle existe, je l'utilise en priorité.
Alimenter une base de données SQL
Les fichiers du jour sont contrôlés puis enregistrés dans une base SQLite, MySQL ou PostgreSQL. Vos données sont centralisées, historisées et prêtes à nourrir vos tableaux de bord, sans double saisie.
utilisation
Comment vous utilisez votre script Python au quotidien
Pas besoin d'ouvrir un éditeur de code ni de connaître Python. Je choisis avec vous le mode de lancement le plus pratique pour vos équipes.
Un programme à double-cliquer
Je transforme le script en programme Windows (.exe). Vos collègues le lancent comme n'importe quel logiciel, sans installer Python sur leur poste. Un message de fin résume le traitement et signale les éventuelles anomalies.
Une tâche planifiée Windows
Le Planificateur de tâches de Windows lance le script à heure fixe : chaque nuit, chaque lundi matin ou le premier jour du mois. Un journal garde la trace de chaque exécution et un e-mail vous prévient si quelque chose cloche.
Un bouton dans votre fichier Excel
Une petite macro lance le script depuis le classeur que vous utilisez déjà, puis affiche le résultat dans une feuille. Excel reste votre interface, Python fait le gros du travail en coulisses. C'est le pont naturel avec l'automatisation Excel VBA.
Des réglages modifiables sans toucher au code. Les dossiers à lire, les destinataires des e-mails ou les seuils d'alerte sont rangés dans un petit fichier de configuration que vous pouvez modifier vous-même. Si l'organisation de vos dossiers change ou qu'un nouveau collègue doit recevoir le rapport, vous n'êtes pas bloqué.
le constat
Les signes qu'un script Python vous ferait gagner du temps
Si l'une de ces situations vous parle, votre traitement est probablement un bon candidat à l'automatisation. Plus il revient souvent, plus le gain est rapide.
- Excel met plusieurs minutes à ouvrir votre fichier, ou n'y arrive plus
- Vous ouvrez des dizaines de fichiers un par un pour en copier le contenu
- Le même rapport est refait à la main chaque semaine ou chaque mois
- Vous recopiez des données depuis un portail web ou un logiciel
- Une erreur de copier-coller a déjà faussé un chiffre important
Avant
- Ouvrir trente exports CSV et les coller bout à bout
- Supprimer les doublons à la main
- Refaire les calculs et la mise en forme
- Exporter en PDF et rédiger l'e-mail
Après
- Un double-clic, ou rien du tout si c'est planifié
- Contrôles et dédoublonnage automatiques
- Un rapport identique d'une semaine à l'autre
- Le PDF part aux bons destinataires
Un script qui prévient plutôt que de se tromper. Avant de traiter un fichier, le script vérifie sa structure : colonne manquante, fichier vide, date incohérente. En cas de problème, il s'arrête proprement et vous dit pourquoi, au lieu de produire un rapport faux.
sous le capot
Un extrait de script pandas, commenté en français
Le cœur d'un script typique : il rassemble les exports CSV d'un logiciel de caisse, nettoie les données, calcule une synthèse mensuelle par magasin et produit un classeur Excel prêt à transmettre.
from pathlib import Path
import pandas as pd
DOSSIER = Path("exports") # exports CSV du logiciel de caisse
# 1. Lire et empiler tous les fichiers du dossier
fichiers = sorted(DOSSIER.glob("ventes_*.csv"))
df = pd.concat(
(pd.read_csv(f, sep=";", decimal=",", encoding="utf-8-sig")
for f in fichiers),
ignore_index=True,
)
# 2. Nettoyer : dates, noms de magasins, lignes vides et doublons
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], dayfirst=True, errors="coerce")
df["magasin"] = df["magasin"].str.strip().str.upper()
df = df.dropna(subset=["date", "montant_ht"]).drop_duplicates()
# 3. Synthèse : chiffre d'affaires HT par magasin et par mois
df["mois"] = df["date"].dt.to_period("M").astype(str)
synthese = df.pivot_table(index="magasin", columns="mois",
values="montant_ht", aggfunc="sum", fill_value=0)
# 4. Classeur Excel à deux onglets, prêt à envoyer
with pd.ExcelWriter("synthese_ventes.xlsx") as xls:
synthese.to_excel(xls, sheet_name="Synthèse")
df.to_excel(xls, sheet_name="Détail", index=False)
print(f"{len(fichiers)} fichiers lus, {len(df)} lignes retenues")Moins de trente lignes suffisent pour remplacer, par exemple, une matinée de copier-coller en fin de mois. Dans la version livrée s'ajoutent la vérification des fichiers, la gestion des erreurs, un journal d'exécution et le fichier de configuration.
- Code lisible, découpé en étapes et commenté en français
- Bibliothèques reconnues et maintenues : pandas, openpyxl
- Le code vous appartient et reste modifiable
méthode
Comment se déroule le développement de votre script
Un cadre simple : vous savez dès le départ ce que fera le script, comment il se lancera et combien il coûtera.
-
Diagnostic gratuit
30 minutes pour regarder vos fichiers d'entrée (anonymisés si besoin), le résultat attendu et la fréquence du traitement.
-
Devis à prix fixe
Je décris précisément les entrées, les calculs, les sorties et le mode de lancement retenu. Rien ne démarre sans votre accord.
-
Développement et tests
Je teste le script sur vos vrais fichiers, y compris les cas particuliers : fichier manquant, colonne renommée, valeur aberrante.
-
Livraison et prise en main
Programme ou script installé, notice, code commenté et démonstration en visio. Je reste disponible pour les questions.
tarifs
Combien coûte un script Python d'automatisation ?
Trois exemples de projets pour vous donner un ordre d'idée. Votre devis précise le prix exact, fixé avant de commencer.
| Exemple de projet | Ce qui est livré | Prix |
|---|---|---|
| Fusionner chaque mois les exports CSV d'un logiciel dans un classeur Excel propre | Script ou programme à double-cliquer, contrôles de base, notice courte | dès 50 € |
| Rapport hebdomadaire planifié : consolidation de plusieurs sources, calculs, PDF envoyé par e-mail | Tâche planifiée Windows, gestion des erreurs, journal d'exécution | dès 90 € |
| Chaîne complète : données récupérées par API ou fichiers, base SQL, rapports automatiques | Outil documenté, fichier de configuration, prise en main en visio | dès 180 € |
Ces montants sont des points de départ. Je réponds à votre demande sous 24 h et, après le diagnostic gratuit, vous recevez un devis à prix fixe : le prix annoncé est le prix payé. Les retouches sont incluses tant que le script ne fait pas ce qui était convenu dans le devis. Pour une mission longue, je peux aussi intervenir à la journée (250 € par jour). TVA non applicable, art. 293 B du CGI.
faq
Questions fréquentes sur les scripts Python
Ce que les dirigeants et les responsables administratifs me demandent le plus souvent avant de se lancer.
Faut-il installer Python pour utiliser le script ?
Non, ce n'est pas obligatoire. Je peux livrer le script sous forme de programme Windows (.exe) qui se lance d'un double-clic, sans installer Python sur le poste. Je vous remets aussi le code source commenté, qui vous appartient.
Combien coûte un script Python d'automatisation ?
Un script simple, par exemple pour fusionner et nettoyer des exports CSV, démarre à 50 €. Un rapport planifié complet avec envoi par e-mail démarre à 90 €, et une chaîne complète avec base de données et API à 180 €. Le prix exact est fixé dans un devis gratuit, après un diagnostic de 30 minutes.
Dans quels cas préférer un script Python à une macro VBA ?
Dès que les volumes grossissent, qu'il faut fusionner des dizaines de fichiers, que le traitement doit tourner seul à heure fixe ou dialoguer avec une API ou une base de données. Une macro VBA reste idéale quand tout se passe dans un classeur et que vos équipes veulent garder leur fichier habituel. Les deux se combinent très bien : un bouton dans Excel peut lancer un script Python.
Un script Python peut-il s'exécuter automatiquement chaque jour ?
Oui. Le Planificateur de tâches de Windows lance le script à heure fixe, par exemple chaque matin à 7 h ou chaque lundi, sans que personne n'ait à y penser. Il suffit que l'ordinateur ou le serveur qui l'héberge soit allumé. Le script tient un journal de ses exécutions et peut vous prévenir par e-mail en cas d'anomalie.
Récupérer des données sur un site web avec Python (web scraping), est-ce légal ?
C'est possible pour des données publiques, à condition de respecter les conditions d'utilisation du site, de ne pas surcharger ses serveurs et de ne pas collecter de données personnelles sans base légale au sens du RGPD. Je vérifie ces points avant tout développement et je privilégie l'API officielle ou les jeux de données ouverts lorsqu'ils existent. Je décline les demandes qui sortent de ce cadre.
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Basé à Montilliers, en Maine-et-Loire, entre Cholet et Angers, j'interviens pour les entreprises des Pays de la Loire comme pour celles de toute la France. Tout se fait à distance : échanges par e-mail ou en visio, fichiers anonymisés si vous le souhaitez.
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