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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.