Découvrez comment les achats pilotés par l’IA, les données fournisseurs fiables et le partenariat entre Ivalua et Dun & Bradstreet aident les CPO à prendre des décisions plus éclairées.
Le master data management évolue vers une qualité des données en continu, des responsabilités clairement définies et des informations d’entreprise fiables pour les processus et l’IA. Découvrez les six tendances MDM qui permettront aux organisations de préparer leurs données de référence aux enjeux de l’automatisation, de l’intégration et de l’IA agentique.
SAP Clean Core aide les entreprises à maintenir un environnement SAP facile à gérer et prêt pour l’avenir, en développant de nouvelles fonctionnalités en dehors du cœur de l’ERP grâce à SAP BTP. Associé à des données Business Partner fiables, il permet de créer une base solide pour la migration vers S/4HANA, la facturation électronique, l’intelligence artificielle et l’automatisation des processus.
La fin du support de SAP ECC a été repoussée à 2030, mais cela ne signifie pas que les entreprises peuvent se permettre d’attendre. Sans nettoyage préalable, les données clients et fournisseurs en double, obsolètes ou erronées seront également transférées vers S/4HANA. En investissant dès aujourd’hui dans la fiabilité de leurs données Business Partner, les entreprises posent des bases solides pour réussir leur migration et tirer pleinement parti de l’automatisation et de l’intelligence artificielle.
De nombreuses organisations disposent désormais d’une plateforme de données comme Databricks, Snowflake ou Microsoft Fabric, mais, pour exploiter efficacement l’IA, la technologie seule ne suffit pas. En enrichissant vos données avec un contexte d’entreprise fiable, notamment les structures des groupes et les relations entre entreprises, vous rendez vos données AI-ready et tirez davantage de valeur de votre plateforme de données et de vos applications d’IA.
L’IA agentique impose des exigences plus élevées en matière de données que l’IA traditionnelle. Les agents ne doivent pas seulement comprendre l’information : ils doivent aussi pouvoir consulter des systèmes de manière autonome et exécuter des actions. Pour y parvenir, quatre piliers sont essentiels : des données riches de sens, un contexte en temps réel, une architecture orientée vers l’action et une gouvernance intégrée dès la source. Les données deviennent ainsi fiables, à jour et directement exploitables pour permettre aux agents d’IA d’agir de manière sûre et contrôlable.
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’IA peut sembler convaincante, mais cela ne signifie pas que ce qu’elle dit est correct. L’IA générative fonctionne sur la base de probabilités, et non de faits vérifiés. Dans un contexte professionnel, cela comporte des risques, notamment pour des sujets comme les structures de propriété ou la conformité. C’est pourquoi il est important de considérer l’IA comme une interface, et non comme une source fiable en soi. La véritable valeur apparaît lorsque l’IA est associée à des données fiables et vérifiables.
