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Salut ! J'espère que vous allez bien ?

Je vous écris pour avoir votre avis sur une situation un peu complexe. Comme beaucoup ici, j'ai eu les résultats de mon master il y a peu de temps, et comme beaucoup aussi, énorme déception. J'avais mis des vœux un peu osés (Paris-Saclay, Sorbonne, etc.), mais énormément de vœux de sécurité, dont le master qui était dans la continuité de ma licence dans ma fac.

Mais la vie en a décidé autrement : sur 13 vœux en alternance, seulement 3 réponses positives, et elles étaient parmi mes derniers choix. Je me suis aussi pris un refus de mon université d'origine, alors que durant tout mon cursus on a insisté auprès de toute ma promo que nous serions pris d'office si on restait dans notre université d'origine. Résultat : sur une classe de 9 personnes, une seule a été prise pour le master en alternance...

Je pense sincèrement qu'ils vont peut-être nous prendre pour la formation continue classique, mais ça ne m'intéresse absolument pas. J'ai passé 3 années de licence à avoir une vie de galérien : enchaîner les petits boulots, les découverts, c'est bon, ça m'a usé. Je souhaite être en alternance, sinon continuer un master en formation classique m'épuiserait trop.

Les choix qu'il me reste sont les suivants :

• Accepter un des trois vœux : CNAM Nantes/Angers/Seine-Saint-Denis. Mais à part Angers, ça ne m'enchante pas de partir à l'autre bout de la France pour un master qui figurait dans le bas de ma liste. De plus, dans mon secteur d'études (Gestion de production/Systèmes informatiques), j'aurais plus de débouchés dans ma région, qui est Auvergne-Rhône-Alpes.
• Faire une année de césure et partir travailler à l'étranger avec un ami, histoire de tenter les concours l'année prochaine et de passer les certifications nécessaires que je n'avais pas pu passer l'année dernière (IAE, TOEIC, etc.) en prenant en compte que j'ai déjà fait une année de césure entre le lycée et la fac .
• La carte bluff : actuellement je suis en stage de fin d'études et mon projet en automatisation de processus grâce à n8n est vraiment sympa. Je pourrais essayer, lors de ma soutenance qui arrive bientôt, de pousser auprès de mes professeurs (qui font partie de ma licence et sont proches du directeur) pour leur parler d'un souhait de rejoindre quand même le master en alternance malgré le refus, afin d'essayer d'avoir un projet entrepreneurial à côté des études. (Je sais que ça a déjà été fait par quelqu'un de ma promo et avait été grandement valorisé.) Si refus, je proposerai la même chose aux autres universités. Je sais que le pourcentage de chance est très bas, mais qui ne tente rien n'a rien.

Voilà, j'espère ne pas avoir été trop long pour décrire la situation.

Hey everyone,

I'm a final-year intern working on an enterprise-scale PDF-to-Excel automation project for a hotel group. The core mission: extract financial data from multiple PMS (Property Management System) exports, parse them reliably, and inject the results into templated Excel sheets with Named Ranges that summarize hotel financial health.

The ETL pipeline itself is solid: quarantine handling, resilient archiving, N-1 cache delta calculation, sanitization firewall (null/NaN → 0 to avoid ExcelJS "Shared Formula master must exist" errors).

It works.

The real blocker? Semantic mapping at scale.

The Problem Context

Hotsoft/Fols (two hotels): relatively well-structured exports in a single file. Mapping was long,, but I did it manually.

Opera Cloud (two hotels): nightmare scenario. Data is scattered across 3 separate files, with inconsistent structure: labels vary by property ("Logement" vs "Room Rev"), spool-format matrices where labels and values sit on different rows, mixed encoding issues. Manual mapping would take weeks, and my company's budget is razor-thin.

What I've Already Tried

Built a custom n8n workflow for automated mapping:

• Gemini Flash 2.5 (Google API): Despite multiple prompt engineering iterations, persistent hallucinations on key mappings. I pushed "fill-in-the-blank" prompts (provide target keys, AI completes from raw text) and strict JSON schemas, but results remain unstable and non-deterministic.
• Fuzzy Matching Algorithm: more deterministic than Gemini but not production-ready = too many false positives.
• Human-in-the-Loop (HITL) via n8n Wait node: validation gate before JSON persistence, but that's a workaround, not a solution.

Now I'm stuck: should I try Claude API (risk: another paywall, might not solve the root issue), or resign myself to manual mapping (time cost is brutal) ?

Tech Stack

• Orchestration: n8n (open-source workflow engine)
• Runtime: Node.js (ExcelJS), Python
• Current AI/NLP: Gemini Flash 2.5 (Google API)
• Sources: Heterogeneous PDFs (Opera Cloud, Hotsoft, Fols)
• Target: Named Ranges in templated Excel workbooks
• PMS : No api key from the PMS, my company doesn't want to invest in that

My Questions

How do I achieve reliable, deterministic semantic mapping at this scale, on a budget of basically €0 (I'm paying out of pocket)?

1. Prompt Engineering: Can a more restrictive JSON schema truly eliminate LLM hallucinations, or is that a dead-end for deterministic mapping?
2. Vector/Embedding Approach: Would a local semantic dictionary (embeddings-based matching) be more stable and faster than an LLM for this use case? Any libraries you'd recommend?
3. Spool Format Parsing: Has anyone successfully parsed disjoint matrix structures (label on line N, value on line N+3) without proprietary OCR or paid tools?
4. Cost-Effective Alternatives: Beyond Gemini and Claude, are there open-source or locally-hosted LLMs (Llama, Mistral) that could handle this better? What about regex + domain rules as a hybrid approach?

Any insights appreciated