Dater une observation de prix et éviter une comparaison périmée

Distinguer les dates qui se ressemblent

Comparer des fenêtres temporelles compatibles

Open Prices permet de filtrer des observations par bornes de date et sa comparaison de lieux renvoie la dernière observation disponible par lieu pour les produits partagés. Cette mécanique facilite le calcul, mais la dernière observation d’un lieu peut être plus ancienne que celle de l’autre. L’interface doit donc afficher les deux dates et fixer un écart maximal adapté à l’usage.

Une promotion limitée n’est comparée qu’à une observation de la même période ou explicitement qualifiée. Pour un produit frais ou un carburant, la fenêtre utile est souvent plus courte que pour un produit emballé stable. Le guide n’impose pas un nombre universel de jours : il exige une règle visible et révisable par catégorie.

Définir la fraîcheur par usage plutôt que par un chiffre unique

La durée utile dépend de la question. Une personne qui prépare un achat aujourd’hui a besoin d’observations récentes ; une analyse historique peut utiliser des données plus anciennes si leur statut est clair. Un produit très volatil, une promotion courte ou un service local ne suivent pas la même fenêtre qu’un produit emballé rarement modifié.

La règle de fraîcheur doit préciser la catégorie, le territoire, le canal, la date de départ et l’effet de l’expiration. Elle est appliquée symétriquement aux lieux comparés. Allonger la fenêtre uniquement pour conserver un résultat favorable rend la méthode non reproductible.

Une observation expirée peut rester consultable dans une chronologie ou une source, mais sort du résultat courant. Sa présence historique aide à expliquer la provenance ; elle ne permet pas d’interpoler les prix entre deux dates.

Statuts à publier plutôt qu’un vieux classement

Procédure de publication et de retrait

1. Valider produit, lieu, canal, montant, quantité, devise et date.
2. Conserver la provenance et l’identifiant de preuve sans publier de donnée personnelle.
3. Appliquer la fenêtre de fraîcheur de la catégorie.
4. Publier atomiquement un snapshot daté avec empreinte.
5. Faire pointer un petit manifeste courant vers ce snapshot.
6. Retirer du classement toute observation expirée sans la supprimer de l’historique.
7. Permettre un rollback vers le dernier snapshot cohérent.

Corriger, mettre en quarantaine et republier sans réécrire le passé

Une observation incohérente — montant impossible, produit ambigu, lieu non réconcilié, date future ou preuve insuffisante — est placée en quarantaine. Elle n’alimente ni classement ni agrégat avant validation. Le statut conserve la raison et permet une revue humaine sans exposer la preuve complète au public.

Si une erreur est confirmée après publication, produisez une correction attribuée et un nouveau snapshot. Ne modifiez pas silencieusement l’archive qui a servi à un résultat précédent. Le manifeste courant peut pointer vers la version corrigée, tandis que l’ancienne reste identifiable pour l’audit et le rollback selon la politique de conservation.

Une panne de source ou un import retardé ne rajeunit pas les observations existantes. Le système peut servir le dernier snapshot avec un avertissement borné si la politique le permet, ou masquer le classement. Dans tous les cas, la date métier reste celle du relevé, pas celle du redémarrage technique.

1. Détecter l’anomalie sans publier de conclusion.
2. Isoler l’observation et sa provenance.
3. Faire vérifier produit, lieu, date et montant.
4. Corriger par une nouvelle version attribuée.
5. Publier atomiquement le snapshot cohérent.
6. Conserver le lien vers la version remplacée.
7. Mesurer l’effet sur les résultats concernés.

Cas concret : trois magasins, une seule donnée récente

Un produit possède une observation d’aujourd’hui à Nancy, une observation vieille de six semaines au Mans et aucune observation à Lyon. Le résultat honnête présente Nancy comme observation actuelle du périmètre défini, Le Mans comme historique daté hors classement et Lyon comme absence de donnée. Il ne conclut ni que Nancy est nationalement moins chère, ni que le produit est indisponible ailleurs.

Lorsqu’une nouvelle observation arrive, elle ne remplace l’ancienne dans le classement qu’après validation. L’historique conserve les deux dates pour expliquer une évolution sans prétendre connaître les prix entre les relevés.

Checklist et limites

La fréquence de collecte ne garantit pas la représentativité. Une observation publique reste ponctuelle. Dernière révision humaine : 17 septembre 2026.

• Date d’observation visible près du prix
• Lieu, canal, produit et quantité identifiables
• Fenêtre de fraîcheur documentée par catégorie
• Ancien prix retiré du classement mais conservé comme historique
• Absence de donnée distincte du stock et du prix
• Snapshot, empreinte, publication atomique et rollback
• Aucune revendication nationale à partir d’un périmètre local