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Template mapping

Template de mapping ERP → facture électronique : matrice de recette

Une matrice de mapping rend les défauts de données beaucoup plus faciles à diagnostiquer. Au lieu de laisser une transformation implicite dans le code, elle documente quel champ ERP alimente quel terme métier, selon quelle règle et dans quels scénarios. Le modèle ci-dessous est volontairement opérationnel : il aide la recette interne et doit être adapté à votre architecture, votre PA et vos profils réels.

Revu le 2026-08-30•Sources officielles DGFiP
À propos de ce modèle. Modèle de travail Solarc Labs : ce tableau n’est pas un formulaire officiel DGFiP ou AFNOR et ne constitue pas un avis fiscal ou juridique.

01

Colonnes minimales à conserver

Pour chaque donnée, capturez le nom du système source, le champ ou chemin d’origine, le terme métier cible, la portée du besoin, la transformation appliquée, le propriétaire de la règle et l’état du test. Ajoutez une référence vers le cas de recette ou finding qui prouve le résultat. Une ligne n’est « faite » que si le mapping a été exercé sur une sortie réelle ou représentative, pas uniquement documenté.

  • source_system, source_field, target_business_term
  • required_scope, transformation, owner
  • test_case, observed_result, last_retested_at

02

Règles de qualité pour la matrice

Refusez les ambiguïtés : deux champs revendiquant la même cible de manière incompatible doivent être revus, tout comme un terme requis sans source identifiable. Ne mettez pas de donnée sensible réelle dans la documentation si un exemple synthétique suffit. Versionnez la matrice avec la configuration ERP, car un changement de module ou de transformation peut rendre un ancien mapping obsolète même si le nom des champs reste identique.

  • Une source explicite pour chaque terme testé.
  • Conflits visibles au lieu d’un choix automatique arbitraire.
  • Version et date de re-test liées au changement ERP correspondant.

03

Exemple de ligne de travail

Exemple synthétique : `ERP-A.customer_registration` → `customer-registration-identifier`, portée « scénarios B2B concernés », transformation « normalisation contrôlée », owner « équipe master data », test `TC-042`, résultat « observé sur 47/50 factures attendues ; 3 à remédier ». L’intérêt est de relier une observation de corpus à une action source, sans prétendre que cet exemple définit une obligation universelle.

  • Utiliser des exemples fictifs lorsque vous partagez le template publiquement.
  • Créer un finding de revue quand la portée réelle n’est pas encore décidée.
  • Rejouer les documents après correction et mettre à jour le résultat plutôt que le masquer.

Étape suivante

Passer du guide à une vérification concrète.

InvoiceBatch FR reste un preflight technique de corpus : il ne remplace pas votre ERP ou votre Plateforme Agréée et ne constitue ni une certification ni une preuve de transmission.

Voir le service de corpus

Sources officielles

Ces sources cadrent les affirmations réglementaires de cette page. Les contrats et API d’une PA réelle doivent en plus être vérifiés auprès du fournisseur concerné.