Pourquoi un générateur de données fictives ?
Au lieu de taper « Jean Dupont jean@test.com » cent fois à la main, générez 1 à 1000 lignes de noms, adresses et numéros réalistes en une seconde.
Les données sont fictives et sans danger : aucun « Jean Dupont » généré n'existe vraiment, aucune carte de crédit ne fonctionnera dans un vrai magasin. Mais elles ont l'air vraies, donc votre app, base de données ou maquette Figma a l'air normale.
Choisissez une locale (français, US, UK, allemand) et obtenez des noms, codes postaux et formats de téléphone qui collent. Choisissez les champs : juste nom et email, ou tout, du numéro fiscal à l'IBAN. Choisissez un format : tableau, CSV, JSON, SQL INSERT, objets TypeScript.
Mode d'emploi
- Réglez combien de lignes vous voulez : 1 à 1000.
- Choisissez une locale : elle pilote les noms, adresses, format de téléphone, forme du code postal.
- Cochez les champs dont vous avez besoin : prénom, email, téléphone, IBAN, numéro fiscal, carte de crédit (valide selon Luhn), UUID, IP, couleur hex, texte lorem.
- Choisissez un format de sortie : tableau pour aperçu, CSV pour Excel, JSON pour les API, SQL INSERT pour les bases, objets TypeScript pour le code.
- Tapez éventuellement une seed : la même seed deux fois donne des données identiques (pratique pour les tests déterministes).
- Cliquez sur « Copier tout » ou « Télécharger », ou copiez une seule colonne avec le bouton de l'en-tête de tableau.
Quand c'est utile
Situations typiques pour développeurs, testeurs, designers :
- Seeding de base de données : votre nouveau projet a besoin de 200 utilisateurs, 50 entreprises, 1000 commandes. Générez du SQL INSERT, lancez sur une base locale. Pas besoin d'écrire un script de seed de zéro.
- Tests E2E (Playwright, Cypress) : le test de login veut 10 utilisateurs avec des emails différents. Avec une seed, vous obtenez les mêmes données à chaque run : les tests restent déterministes.
- Maquettes Figma : un client demande « à quoi ressemble une liste de 50 clients ? ». Collez le CSV généré dans le tableau et ça ressemble à une vraie base, pas à « Test 1, Test 2, Test 3 ».
- Démos d'app : une réunion commerciale a besoin d'un système « peuplé ». Générez, importez, tout a l'air vivant.
- Mock APIs : un dev frontend a besoin d'un JSON de 100 utilisateurs avant que le backend soit prêt. Générez, déposez dans une mock API, et livrez.
- Tests de charge : 10 000 lignes générées par lots de 1000 enfournées dans la base montrent si votre pagination tient.
- Formation employés : une nouvelle recrue apprend le CRM. Vous ne pouvez pas lui montrer de vraies données clients (RGPD). Chargez des données générées à la place : ça a l'air vrai, c'est parfaitement légal.
- Anonymisation avant de partager un rapport de bug : votre capture de bug en production contient 5 vrais noms de famille. Générez-en 5 fictifs, échangez-les avant l'envoi au support.
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