L'intelligence artificielle au service de la Business Intelligence
Une couche de contexte fiable pour vos projets d'IA
La couche de données qui rend l'IA d'entreprise fiable
Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés sur d'immenses volumes de contenus publics. En revanche, ils ne disposent pas d'une connaissance fiable des entreprises avec lesquelles vous travaillez. Sans contexte métier vérifié, les modèles peuvent confondre des entreprises, mélanger sociétés mères et filiales ou produire des réponses inadaptées à des décisions financières ou opérationnelles.
La couche de contexte d’Altares-D&B répond à cet enjeu en fournissant des données d'entreprise structurées, vérifiées et mises à jour en continu, issues de plus de 30 000 sources dans le monde. Chaque entreprise est identifiée par un D-U-N-S® Number, référence mondiale de l'identification des entreprises, permettant à vos modèles d'IA de reconnaître chaque entité de manière unique et de raisonner sur des données fiables.
Plus de 600 millions d'entreprises vérifiées
La plus grande base mondiale de données d'entreprise, enrichie quotidiennement avec des informations sur les entreprises, leurs données financières et leurs liens capitalistiques dans plus de 250 marchés.
Le D-U-N-S® Number
Un identifiant unique, permanent et reconnu dans le monde entier qui permet de relier les données d'une même entreprise dans l'ensemble de vos systèmes, d'éliminer les doublons et de garantir que vos modèles d'IA travaillent toujours sur les informations de la bonne entité.
Des données traçables
Chaque information est reliée à sa source et validée grâce au processus de contrôle qualité DUNSRight™, offrant aux équipes conformité, juridique et audit un référentiel fiable.
Un enrichissement en temps réel
Les évolutions de comportement de paiement, les changements d'actionnariat ou les signes de fragilité financière sont intégrés en continu à votre couche de contexte pour l’IA.
600M+ geverifieerde bedrijfsprofielen
's Werelds grootste commerciële database, dagelijks bijgewerkt met bedrijfsgegevens, financiële informatie en eigendomsstructuren uit meer dan 250 markten wereldwijd.
Le D-U-N-S® Number
Un identifiant unique, permanent et reconnu dans le monde entier qui permet de relier les données d'une même entreprise dans l'ensemble de vos systèmes, d'éliminer les doublons et de garantir que vos modèles d'IA travaillent toujours sur les informations de la bonne entité.
Des données traçables
Elk bedrijfsprofiel is herleidbaar tot de bron en wordt continu bijgewerkt via het gepatenteerde datakwaliteitsproces van D&B. Zo beschikken compliance-, juridische- en auditteams over een betrouwbaar fundament.
Un enrichissement en temps réel
Les évolutions de comportement de paiement, les changements d'actionnariat ou les signes de fragilité financière sont intégrés en continu à votre couche de contexte pour l’IA.
Une approche responsable de l'IA
Pour être déployée en entreprise, une IA doit être non seulement performante, mais aussi gouvernée. Les données Altares-D&B sont conçues pour répondre aux exigences de conformité, de transparence et d'explicabilité.
- Évaluation continue des aspects éthiques et contrôles qualité sur les données.
- Traçabilité complète et pistes d'audit répondant aux exigences réglementaires.
- Documentation des systèmes d'IA et des agents pour renforcer la transparence.
Développez une IA de confiance
Altares applique les principes d'une IA responsable en associant gouvernance, transparence et conception éthique afin d'aider les organisations à innover tout en garantissant la fiabilité des données et le respect des exigences réglementaires.
Les cas d'usage de la couche de contexte
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Alimentez vos architectures RAG (génération à enrichissement contextuel) avec des données d'entreprise vérifiées afin que vos modèles s'appuient sur des informations structurées plutôt que sur des contenus publics non contrôlés.
- Identification fiable des entreprises.
- Injection de données structurées dans les prompts.
- Réduction des hallucinations sur les informations relatives aux entreprises.
Workflows d'IA agentique
Donnez à vos agents IA un accès en temps réel à un contexte métier fiable afin qu'ils puissent prendre des décisions pertinentes concernant vos clients, fournisseurs ou contreparties.
- Consultation des données entreprises pendant l'exécution des tâches.
- Identification des liens capitalistiques et des hiérarchies d'entreprises.
- Intégration des indicateurs de risque dans les processus décisionnels.
Évaluation des risques
Alimentez vos outils d’évaluation du risque de crédit avec des indicateurs financiers actualisés, des données de paiement et des informations d'entreprise issues de la base de données d’Altares mise à jour continuellement.
- Détection précoce des difficultés financières.
- Analyse des comportements de paiement.
- Scores Altares dont score de défaillance.
Données agrégées vs. D&B Commercial Graph
Toutes les données d'entreprise ne se valent pas. La qualité des données utilisées détermine directement la fiabilité des modèles d'IA déployés.
Critère | Données agrégées | D&B Commercial Graph |
|---|---|---|
Origine des données | Données acquises auprès de tiers ou issues de sources publiques. | Données collectées directement par Altares (registres officiels, états financiers, enquêtes, réseaux d'échanges commerciaux...) |
Identification des entreprises | Rapprochement à partir du nom ou de l'adresse, avec un risque d'erreurs d'identification. | Identification unique grâce au numéro D-U-N-S®. |
Couverture | Limitée aux données publiées. | Plus de 640 millions d'entreprises, publiques et privées, sur plus de 250 marchés. |
Mise à jour | Dépend du rythme des fournisseurs. | Actualisation quotidienne avec surveillance continue. |
Contrôle qualité | Variable selon les sources. | Plus de 100 milliards de contrôles qualité par mois appliqués au D&B Commercial Graph. |
Traçabilité | Souvent perdue lors des consolidations. | Conservation de la provenance des données tout au long de leur cycle de vie. |
Liens entre entreprises | Relations limitées ou spécifiques à chaque fournisseur. | Hiérarchies d'entreprises natives et cartographie complète des groupes. |
Fiabilité pour l'IA | Risque élevé d'hallucinations et d'erreurs d'identification. | Données traçables, explicables et adaptées à un usage en production. |
Construisez votre stratégie IA sur des données fiables
Échangez avec un spécialiste D&B AI et découvrez comment intégrer des données d'entreprise de référence à vos projets d'intelligence artificielle. Nous vous accompagnons à chaque étape.
FAQ sur D&B.AI
Comment les données Altares-D&B améliorent-elles la précision des modèles d'IA ?
Les données vérifiées d’Altares, notamment le D-U-N-S® Number, les indicateurs financiers et les liens capitalistiques, fournissent le contexte dont les modèles d'IA ont besoin pour produire des analyses et des prédictions fiables. En identifiant chaque entreprise de manière unique et en enrichissant continuellement les données avec de nouvelles informations, Altares limite le phénomène du « garbage in, garbage out », où des données de mauvaise qualité conduisent à des résultats peu fiables.
Comment le D&B Commercial Graph s'intègre-t-il à notre environnement de données ?
Le D&B Commercial Graph enrichit votre architecture de données en y ajoutant une couche d'intelligence économique. Construit autour de centaines de millions d'entreprises vérifiées, toutes reliées par le D-U-N-S® Number, il établit les liens entre les groupes, les structures de détention et les différentes entités juridiques, tout en apportant un contexte métier. Vos applications et agents IA disposent ainsi des informations nécessaires pour exploiter efficacement les données d'entreprise, les analyses et les indicateurs de risque dans leurs processus décisionnels.
Hierdoor beschikken AI-agents over de context die nodig is om te begrijpen wanneer, waar en hoe bedrijfsdata, analyses en risico-inzichten kunnen worden toegepast binnen intelligente workflows.
Qu'est-ce qui distingue Altares-D&B des autres fournisseurs de données d'entreprise ?
Nos données sont collectées directement auprès de sources de référence : registres officiels, états financiers, réseaux d'échanges commerciaux et informations d'entreprises vérifiées. Chaque entreprise est identifiée par un numéro D-U-N-S®, reconnu dans le monde entier, qui garantit une identité unique. Cette approche évite les rapprochements approximatifs entre entreprises et fournit aux applications d'IA des données fiables, enrichies d'informations sur leur provenance et leur historique.
Hierdoor kunnen AI-toepassingen werken met betrouwbare en blijvende bedrijfsidentiteiten, verrijkt met bronvermelding en volledige data lineage voor maximale transparantie.
Les données utilisées par mon IA sont-elles toujours à jour ?
Le D&B Commercial Graph est alimenté en continu par de nouvelles informations provenant du monde entier. Les mises à jour quotidiennes prennent en compte les évolutions des structures d'entreprise, les changements de statut juridique, les performances financières ainsi que les principaux événements susceptibles d'avoir un impact sur vos décisions. Vos applications d'IA s'appuient ainsi sur des données fiables et actualisées en continu.
Comment évitez-vous les hallucinations et les erreurs d'identification entre entreprises ?
Chaque entreprise est associée à un numéro D-U-N-S® unique et permanent, permettant aux modèles d'IA de distinguer précisément chaque entité juridique tout en conservant une vision complète des sociétés mères et de leurs filiales. Cette approche limite les ambiguïtés liées aux similitudes de noms, d'adresses ou de structures juridiques.
Le D&B Commercial Graph est-il compatible avec les architectures RAG et les agents IA ?
Oui. Le D&B Commercial Graph a été conçu pour répondre aux besoins des applications d'IA modernes, notamment les architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les systèmes d'agents IA. Son modèle de données structuré, gouverné et optimisé pour l'IA garantit une récupération fiable des informations. Grâce à la traçabilité de chaque attribut, les réponses générées restent explicables, vérifiables et auditables.
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