Le chaos numérique des PME
Chez la plupart des entreprises avec qui je travaille, les données sont partout.
Le marketing a son fichier Excel. La production garde ses propres tableaux. Le président a sa version à lui, souvent sur son ordinateur portable. Et personne ne parle le même langage.
Résultat : quand arrive le temps de prendre une décision ou de valider une information, tout le monde cherche… et personne ne trouve.
Je le vois depuis des années : chaque département fait de son mieux avec ce qu’il a. Mais au fil du temps, ça devient un casse-tête. Des fichiers éclatés, des doublons, des versions non synchronisées, des erreurs qui se répètent.
C’est exactement ce genre de situation qui m’a amené à chercher une solution simple, visuelle, et surtout accessible à tout le monde — sans qu’il faille être programmeur pour s’en servir.
C’est là que j’ai découvert Airtable, il y a maintenant près de trois ans. Et honnêtement, je suis tombé en amour avec cet outil.
Ce que j’aime d’Airtable
Airtable, c’est un peu comme Excel, mais sur les stéroïdes.
C’est un logiciel de gestion de base de données “low-code”, ce qui veut dire qu’il permet de structurer, relier et visualiser de l’information sans coder.
Quand je l’ai découvert, l’intelligence artificielle n’était pas encore intégrée, mais déjà, tout le reste était impressionnant :
- Interface épurée, agréable à utiliser
- Colonnes configurables (texte, dates, listes, pièces jointes, etc.)
- Vues filtrées et personnalisées
- Relations entre tables aussi simples que des liens
Aujourd’hui, avec l’arrivée de l’IA, on a ajouté une couche d’automatisation puissante — mais je reviendrai là-dessus plus tard.
Pour être transparent, j’utilise probablement 25 % du potentiel d’Airtable, et c’est déjà amplement suffisant pour transformer la manière dont mes clients gèrent leurs données.
Pourquoi j’en ai fait mon outil de travail principal
Quand je rencontre un nouveau client, je sais rarement dans quoi je m’embarque.
On part d’un objectif clair, mais dès qu’on commence à creuser, on découvre souvent un “sous-sol de données” : fichiers obsolètes, colonnes manquantes, formules cassées, ou encore des processus complètement manuels.
Airtable est devenu mon outil de prédilection pour remettre de l’ordre dans tout ça, étape par étape, sans brusquer les équipes.
C’est flexible, transparent, et surtout, ça évolue avec le projet.
Trois usages concrets d’Airtable dans mon quotidien
1. Gérer les inventaires et les produits
Quand je fais une prise d’inventaire pour un client, il manque souvent des morceaux. Certains produits n’ont pas de SKU, d’autres ont des photos obsolètes ou des fiches techniques incomplètes.
Avec Airtable, je peux centraliser toutes ces informations dans une seule base :
- descriptions,
- photos réelles,
- codes produits (UPC, SKU),
- statuts d’approbation,
- coûts et marges.
Le gros avantage, c’est la référence visuelle.
Chaque ligne peut contenir une ou plusieurs photos. Quand je fais une inspection terrain, j’ajoute directement les images réelles du produit, de son emballage ou de son étiquette.
C’est précieux, surtout quand on travaille avec des équipes à distance : tout le monde voit le même produit, au même endroit, sans dépendre d’un dossier partagé mal organisé.
Et en plus, ça ramène un peu d’humain dans la donnée.
Une base visuelle, ça change tout : on comprend mieux ce qu’on manipule.
2. Centraliser les fiches techniques et les données produits
C’est probablement le défi le plus fréquent que je vois :
chaque entreprise a plusieurs versions d’une même fiche produit.
Une pour le site web, une autre pour Amazon, une troisième pour la production… et aucune n’est parfaitement à jour.
C’est un risque énorme, surtout pour les marques qui vendent sur des marketplaces.
Je vois souvent des entreprises se faire “hijacker” un listing Amazon, perdre le contrôle de leur contenu — et ne plus avoir de copie locale de leurs données.
Airtable permet d’éviter ce scénario :
j’y bâtis une base centrale où chaque produit est documenté :
- texte descriptif,
- caractéristiques techniques,
- images,
- variantes,
- prix selon canal de vente.
Cette base devient le référentiel maître.
On peut ensuite l’exporter vers Shopify, WooCommerce, Amazon ou un outil de publication sans perdre la cohérence.
Et quand il faut créer un catalogue pour un distributeur ou un détaillant, tout est déjà structuré. En quelques clics, on filtre les bons produits, on génère la vue adaptée, et on exporte ou on difuse en ligne directement.
3. Produire et automatiser du contenu
Le troisième usage, c’est la production de contenu : fiches produits, descriptions, posts sociaux, etc.
Je travaille souvent avec des équipes qui doivent produire de grandes quantités de fiches, ou mettre à jour des textes régulièrement. Avec Airtable, on peut structurer ces tâches et automatiser une partie du travail grâce à l’IA intégrée.
Par exemple :
- générer une première ébauche de description produit à partir des caractéristiques techniques ;
- reformuler un texte selon le ton d’une marque ;
- analyser une photo pour en tirer des mots-clés.
Tout ça, directement dans la base, sans passer d’un outil à l’autre.
C’est rapide, cohérent, et ça permet de garder un contrôle qualité centralisé.
Ma méthode pour bâtir une base Airtable efficace
Voici les étapes que j’utilise systématiquement pour partir d’un simple fichier CSV et bâtir une base fonctionnelle.
C’est une méthode que j’ai raffinée au fil des projets, et qui fonctionne autant pour la gestion d’inventaire que pour la production de contenu.
1. Télécharger et nettoyer le fichier de départ
Je pars toujours d’un CSV clair.
La première ligne doit contenir les noms de colonnes, et j’ajoute quelques lignes d’exemples réels pour tester.
Si le fichier est trop “sale” (incohérences, espaces, doubles titres), je le nettoie dans Excel ou Google Sheets avant de l’importer.
2. Ajouter un identifiant unique
Chaque ligne a besoin d’une clé stable.
J’ajoute une colonne “ID” : ça peut être un SKU, un UPC, ou un identifiant généré automatiquement.
C’est ce qui me permet de relier les tables entre elles sans perdre de correspondance.
3. Définir les bons types de champs
C’est une étape souvent négligée.
Chaque colonne doit avoir un type précis : texte, nombre, date, case à cocher, sélection, pièce jointe…
Un bon typage facilite les calculs et réduit les erreurs d’importation.
4. Documenter chaque champ
J’ajoute une description à chaque colonne :
- règle à suivre (“toujours en majuscule”)
- source de donnée
- exemple de valeur attendue
Cette documentation permet à toute l’équipe de comprendre ce qu’elle manipule.
5. Lister les valeurs possibles
Pour les colonnes à sélection (catégories, statuts, tailles…), je définis à l’avance la liste des options.
Ça évite les fautes de frappe et les doublons de catégorie.
6. Créer des formules intelligentes
Airtable permet de faire des formules dynamiques :
calcul de marge, concaténation de texte, validation automatique, aperçu de description…
C’est là qu’on peut transformer une base de données en véritable outil de gestion.
Exemple : je calcule automatiquement la profitabilité de chaque produit en combinant les coûts, prix et frais logistiques.
Une fois la formule validée, je n’ai plus qu’à ajouter de nouveaux produits : tout se met à jour automatiquement.
7. Ajouter des colonnes de contrôle et de notes
Je crée toujours un champ “Notes” pour noter des anomalies ou remarques terrain.
Et j’ajoute des cases à cocher de contrôle de qualité :
“Fiche validée ?”, “Photo à jour ?”, “Vérifiée par l’équipe IA ?”.
Ça permet de visualiser rapidement où en est chaque item.
8. Créer des vues filtrées selon les étapes
C’est une des forces d’Airtable : les vues.
On peut afficher les mêmes données de mille façons.
Je crée typiquement :
- une vue “Importation brute” ;
- une vue “Validation en cours” ;
- une vue “Prête pour publication”.
Chaque membre de l’équipe voit ce dont il a besoin, sans polluer la base principale.
9. Structurer les relations entre tables
Dès que certaines informations se répètent (ex. fournisseurs, entrepôts, contacts), je les déplace dans des tables secondaires.
Je les relie avec des “Link to another record”, puis j’utilise des Rollup / Lookup / Count pour agréger les infos.
C’est ce qui permet d’avoir une base relationnelle solide, sans complexité technique.
10. Intégrer l’intelligence artificielle
Depuis un an, Airtable permet d’ajouter des colonnes IA.
C’est un véritable changement de paradigme :
on peut faire analyser du texte, générer des résumés, ou même traiter des images.
Je recommande toujours d’ajouter ces colonnes une fois la base propre.
L’IA est puissante, mais elle doit s’appuyer sur des données fiables.
11. Tester sur un petit échantillon
Avant d’aller trop vite, je teste les formules, les liens et les colonnes IA sur un échantillon restreint.
Ça permet d’éviter les mauvaises surprises lors du déploiement complet.
12. Exporter, vérifier, corriger
Je fais toujours un export test en CSV pour vérifier la compatibilité avec l’outil cible (Shopify, Vendoo, etc.).
Je vérifie l’encodage (UTF-8), les séparateurs, et les formats de date.
Et si quelque chose cloche (formule brisée, champ mal typé), je le corrige avant la mise en production.
Pro tips terrain
Quelques conseils qui me sauvent du temps :
- Clarifier la notion de “vue” : elles servent aussi à filtrer par rôle (import, validation, QC).
- Séparer les champs techniques (formules, ID) des champs visuels (photos, descriptions).
- Créer une table “Documentation” interne pour les règles globales.
- Ne jamais déclencher l’IA avant que la fiche soit complète.
Ce que ça change pour mes clients
La différence est frappante.
Une fois la base mise en place, les équipes cessent de “subir” leurs fichiers.
Elles voient, comprennent et corrigent plus vite.
Les échanges entre départements deviennent plus fluides :
le marketing travaille sur la même donnée que la production, les ventes valident les infos sans renvoyer de courriel, et la direction garde une vue globale sur tout le portefeuille produits.
Airtable devient alors le cœur informationnel de l’entreprise — pas juste un outil de plus.
Et maintenant, avec l’intelligence artificielle…
L’ajout de l’IA dans Airtable a ouvert une nouvelle dimension.
On peut désormais :
- générer des textes cohérents à partir de données structurées ;
- identifier des incohérences automatiquement ;
- faire analyser des photos pour reconnaître des produits.
C’est encore jeune, mais déjà très prometteur.
Et surtout, ça permet aux PME d’intégrer l’intelligence artificielle sans investir dans des outils complexes.
En conclusion
Airtable, c’est pour moi le chaînon manquant entre le tableau Excel classique et la vraie gestion de données d’entreprise.
C’est assez simple pour démarrer seul, assez puissant pour faire évoluer ses processus, et suffisamment flexible pour intégrer l’IA sans tout recommencer.
Pour moi, c’est devenu un réflexe : dès qu’un client me parle d’organisation, d’inventaire, de fiches produits ou de contenu, je pense Airtable.
Parce qu’au-delà de la technique, ça remet de l’ordre, ça redonne du contrôle, et ça rapproche les gens de leurs produits.
Appel à l’action
Si vous avez envie de voir comment Airtable peut simplifier votre gestion, écrivez-moi en message privé.
Et si vous voulez tester l’outil, voici le lien vers leur site officiel : https://airtable.com
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