Category: Master Data Management

Agentic AI stelt hogere eisen aan data dan traditionele AI. Agents moeten niet alleen informatie begrijpen, maar ook zelfstandig systemen raadplegen en acties uitvoeren. Daarvoor zijn vier bouwstenen essentieel: semantisch rijke data, realtime context, een actiegerichte architectuur en governance aan de bron. Zo wordt data betrouwbaar, actueel én bruikbaar voor veilige, controleerbare AI-acties.

L’IA génère de plus en plus souvent un rendement mesurable, et les organisations étendent plus rapidement son utilisation. Pourtant, la préparation des données ne suit pas le même rythme : seules 6 % des organisations se disent pleinement prêtes à soutenir l’IA à grande échelle. Pour maintenir ce rendement dans la durée, elles doivent pouvoir s’appuyer sur un socle de données fiable, où les informations sur les entreprises sont à jour, reliées entre elles et identifiées de manière cohérente.

L’IA ne fournit des résultats fiables que lorsqu’elle a accès à des données d’entreprise actualisées et validées. L’expérience montre qu’un modèle d’IA dépourvu de sources fiables peut halluciner, tandis que les API et D&B MCP permettent d’obtenir des réponses plus précises et mieux étayées. La qualité de l’IA dépend donc avant tout de la qualité, de la disponibilité et du contexte des données utilisées.

Les fournisseurs de données ne perdent pas leur valeur avec l’essor de l’IA. Au contraire, ils endossent un nouveau rôle : celui de couche contextuelle fiable pour les systèmes d’IA. Des données d’entreprise actuelles, validées et traçables sont essentielles pour éviter que l’IA ne tire des conclusions convaincantes, mais erronées. Grâce à des solutions telles que D&B MCP, les organisations peuvent connecter leurs systèmes d’IA à des données fiables directement à la source et ainsi prendre de meilleures décisions.

L’IA génère de plus en plus souvent un rendement mesurable : 60 % des organisations constatent déjà des résultats. La priorité est désormais d’identifier les processus d’entreprise où elle peut apporter une vraie valeur. Pour réussir ce passage à l’échelle, les organisations doivent s’appuyer sur des données fiables, des objectifs clairs et un contrôle efficace des résultats.

RevOps échoue souvent parce que les équipes Sales, Marketing et Customer Success s’appuient sur des données fragmentées et incohérentes. Résultat ? Des prévisions peu fiables, un ciblage inefficace et de la confusion en interne. Sans une couche de données uniforme, les équipes ne peuvent ni collaborer efficacement ni piloter la croissance. Une base de données centralisée constitue donc un prérequis essentiel à la réussite de la stratégie RevOps.

L’excellence en matière de données de référence ne dépend pas uniquement des outils : elle repose surtout sur une gouvernance claire, une focalisation sur la valeur et une progression par étapes pour atteindre le « First Time Right » et générer une vraie valeur opérationnelle.

L’IA agentique transforme notre façon de travailler. Dans le webinaire d’Altares, des experts ont expliqué comment les agents IA ne se contentent pas d’exécuter des tâches, mais prennent en charge des processus entiers. Qu’est-ce que cela signifie pour les entreprises, les données et les collaborateurs ? Découvrez ici les principaux enseignements et la manière de franchir, vous aussi, la première étape vers une organisation prête pour l’IA.

La saisie semi-automatique n’est plus seulement un outil UX, mais un élément stratégique des processus d’IA pilotés par les données. En transformant des saisies imprécises en données structurées, elle aide les agents IA à prendre des décisions de manière autonome. Combinée à des plateformes no-code, elle permet de créer rapidement, et sans investissements IT majeurs, des workflows automatisés et fiables pour, entre autres, la génération de leads, le KYC et l’évaluation des risques.

Quand votre organisation est-elle prête pour une stratégie de gestion des données de référence (Master Data Management) ? Dans cet article de blog, vous découvrirez les signes à repérer, comme des données fragmentées, des problèmes liés aux données ou des projets de croissance, et comment mettre en place une stratégie MDM en 9 étapes claires. De la définition des objectifs à la garantie de la qualité des données, cette feuille de route vous aide à reprendre le contrôle sur vos données et à vous préparer à une croissance et une informatisation accrues.