CSV, Excel ou JSON : quel format pour vos données ?

Les tableaux de données circulent entre les personnes et les programmes dans trois formats principaux : le CSV, les classeurs Excel (XLSX) et le JSON. Chacun est le choix naturel quelque part, et chacun cause un genre de problème bien connu quand il se retrouve au mauvais endroit. Pour les comparer à armes égales, nous avons enregistré un même tableau dans les trois formats, mesuré le poids et la vitesse de lecture, puis regardé ce que chaque format peut contenir ou non.

Le tableau de test

Le tableau contient 100 000 commandes avec sept colonnes : un numéro de commande, une date, un pays, un produit, une quantité, un prix unitaire et un total. Les premières lignes ressemblent à ceci en CSV :

order_id,date,country,product,quantity,unit_price,total
100000,2025-11-30,Brazil,Water bottle,6,158.35,950.1
100001,2025-02-25,France,Office chair,7,158.73,1111.11

et à ceci en JSON :

[
  {
    "order_id": 100000,
    "date": "2025-11-30",
    "country": "Brazil",
    "product": "Water bottle",
    "quantity": 6,
    "unit_price": 158.35,
    "total": 950.1
  },
  ...
]

Poids du fichier

Un fichier Excel est une archive ZIP de documents XML : il arrive donc déjà compressé, et Excel stocke chaque texte distinct une seule fois dans une liste partagée. C’est ce qui le rend un peu plus léger que le CSV ici. Le JSON est de loin le plus lourd : chaque ligne répète "order_id", "date" et les autres clés, et l’indentation ajoute plus d’un tiers par-dessus.

Le tableau change une fois les fichiers compressés, comme ils le sont pendant le transfert quand un serveur web les envoie avec gzip :

Vitesse de lecture

Le poids compte moins qu’on ne le pense avec une connexion moderne. La vitesse à laquelle un programme retransforme le fichier en lignes compte davantage quand les données sont volumineuses. Nous avons relu chaque fichier avec les bibliothèques qu’utilisent nos outils de données, en prenant la médiane de cinq passages :

Le JSON gagne dans le code parce que chaque langage fournit un analyseur natif rapide et que les types sont inclus. Le CSV demande un analyseur qui gère les guillemets et convertit le texte en nombres. Hors d’Excel, le XLSX est de loin le plus lent : le programme doit décompresser le fichier, analyser un gros document XML et résoudre les textes partagés et les styles. Si un script ou une application web doit lire souvent de gros tableaux, le XLSX est le mauvais format à lui donner.

Ce que chaque format peut contenir

Là où le CSV déraille

Le CSV ressemble au format le plus simple, et c’est justement son absence de règles qui cause le plus de problèmes. Les mêmes soucis reviennent sans cesse :

• Les zéros en tête disparaissent. Codes postaux, références produit et numéros de téléphone comme 02134 deviennent 2134 quand un tableur devine que ce sont des nombres.
• Les longs nombres perdent des chiffres. Excel garde 15 chiffres significatifs : un numéro de carte ou de compte à 16 chiffres change discrètement son dernier chiffre.
• Les dates sont réinterprétées. 03/04/2025 est le 3 avril dans la plupart du monde et le 4 mars aux États-Unis, et les tableurs convertissent ces valeurs à l’ouverture du fichier. Les dates ISO comme 2025-04-03 évitent les devinettes.
• Le séparateur dépend du pays. Là où la virgule sert de séparateur décimal, comme en France ou en Allemagne, Excel attend des points-virgules entre les champs : un fichier séparé par des virgules s’ouvre alors en une seule longue colonne.
• Les accents se changent en symboles. Excel ne lit correctement un CSV en UTF-8 que si le fichier commence par une marque d’ordre des octets (BOM). Sans elle, « Café » peut s’afficher « Café ».
• Les virgules dans les valeurs doivent être entourées de guillemets, et les guillemets dans une valeur entre guillemets doublés. Le CSV fait à la main se trompe souvent.

Rien de tout cela n’arrive avec le XLSX ou le JSON, qui stockent les types explicitement. Avec le CSV, l’habitude la plus sûre est de l’ouvrir via l’écran d’importation d’Excel (Données, À partir d’un fichier texte/CSV), où vous pouvez fixer le type de chaque colonne, plutôt que de double-cliquer sur le fichier.

Lequel utiliser

• Envoyer un tableau à une personne qui va le lire, le trier ou y ajouter des formules : le XLSX. Il garde les types et la mise en forme, et s’ouvre correctement partout où Excel, Google Sheets, Numbers ou LibreOffice est disponible.
• Échanger des données entre systèmes, importer dans une base de données ou archiver des données brutes : le CSV, encodé en UTF-8, avec des dates ISO et une ligne d’en-tête. Il est universel, compact et restera lisible dans des décennies.
• Des données pour une application web ou une API, ou tout ce qui a une structure imbriquée : le JSON. C’est le format natif de JavaScript et le plus rapide à lire dans du code.

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