Préparation à l’IA : votre organisation est-elle prête pour l’IA ?
Sans une préparation adéquate, les initiatives en matière d’IA échouent souvent ou n’apportent que peu de valeur.
Préparation à l’IA – Index
Qu’est-ce que la préparation à l’IA et pourquoi est-elle essentielle ?
Les promesses et les pièges de l’IA
L’IA est sur toutes les lèvres, et pour cause : automatisation, marketing plus intelligent, meilleures décisions… les promesses sont immenses. Les entreprises investissent massivement dans cette technologie. Pourtant, selon McKinsey, seulement 1 % des dirigeants estiment que leur organisation est réellement mature en matière d’IA : autrement dit, que l’IA y est pleinement intégrée aux processus et qu’elle génère déjà des résultats concrets. Pour les autres, le chemin reste à parcourir.
De nombreux projets d’IA échouent : selon Gartner, 85 % n’atteignent pas leurs objectifs. La principale cause ? Des données de mauvaise qualité et une compréhension insuffisante des besoins réels. Trop souvent, l’attention se porte sur l’outil plutôt que sur le contexte. McKinsey tire le même constat : 70 % des transformations numériques échouent. L’IA n’est pas une solution « plug and play » ; sans une préparation adéquate, on peut facilement dépenser des millions pour un modèle qui ne résout aucun problème concret.
Un scénario fréquent : la direction se montre enthousiaste après un projet pilote ou une démonstration concluante. Mais le vrai travail – la qualité des données, l’intégration, la gestion des anciens systèmes – passe à la trappe. Résultat : des difficultés au moment du déploiement, des performances décevantes et un modèle d’IA qui ne dépasse jamais le stade du pilote.
La qualité de l’IA dépend de celle des données qui la nourrissent
De nombreux projets d’IA échouent pour une raison simple : de mauvaises données. L’IA n’est jamais meilleure que les données qu’on lui fournit –« garbage in, garbage out ». Des données erronées ou de mauvaise qualité mènent inévitablement à des résultats peu fiables. La MIT Sloan Management Review l’avait déjà souligné : des données défectueuses compromettent la prise de décision et sapent les projets d’IA générative.
Sans des données de qualité, aucun modèle d’IA ne peut fonctionner correctement. Les algorithmes d’apprentissage automatique s’entraînent sur des données historiques : tout biais ou bruit présent dans ces données sera appris et reproduit par le modèle. Il n’est donc pas surprenant que la mauvaise qualité des données soit souvent citée parmi les principales causes d’échec des projets d’IA.
McKinsey a observé que les entreprises qui réussissent avec l’IA ont d’abord mis de l’ordre dans leurs données. Pour être exploitables, ces données doivent être trouvables, compréhensibles, accessibles, pertinentes et sécurisées. Gartner y ajoute d’autres critères essentiels : elles doivent aussi être éthiques, précises, enrichies et exemptes de biais.
En bref : ne commencez pas par l’IA, commencez par vos données. La préparation à l’IA repose sur des bases solides. Vous devez disposer des bonnes données, de la bonne technologie, des bonnes personnes et des bons processus. Ce n’est qu’une fois ces éléments en place que l’IA peut réellement fonctionner. Dans la section suivante, nous mettrons l’accent sur l’aspect le plus souvent sous-estimé : les données. Essentielles, mais trop souvent négligées.
Le rôle des données dans la préparation à l’IA
L’IA apprend à partir des données qu’on lui fournit. Plus ces données sont pertinentes et de qualité, plus les résultats obtenus sont fiables. Les entreprises les plus avancées collectent d’immenses volumes d’informations, allant du comportement des clients aux données issues de leur chaîne d’approvisionnement. Comme le résume un expert : « En apprentissage automatique comme en intelligence artificielle, on n’a jamais assez de données. » De nombreux projets d’IA échouent d’ailleurs parce que les modèles ne disposent pas d’un volume suffisant de données de qualité.
Les données doivent donc être irréprochables, tant sur le plan quantitatif que qualitatif. Voyez-les comme du carburant : une essence pure fait tourner le moteur, une essence contaminée l’enraye. Il en va de même pour l’IA. 84 % des experts en données consacrent chaque jour du temps au nettoyage des données. Les données brutes doivent d’abord être filtrées et structurées avant que l’IA puisse fonctionner efficacement. Investissez donc dans des bases de données solides : plateformes, intégrations, outils de contrôle qualité. Plus vos données sont fiables, plus vite vous pourrez faire passer votre IA du pilote à la pratique.
Nous analysons tous les jours une grande quantité de données, et calculons nos scores de défaillance et scores Paydex grâce à des algorithmes et processus approfondis. Un rapport de crédit contient plusieurs scores. Nous allons les parcourir un à un.
Pourquoi vos données (clients) existantes sont primordiales
Dans un monde où les règles de confidentialité se renforcent et où les cookies disparaissent, les données déjà présentes au sein de votre organisation deviennent de plus en plus précieuses, en particulier pour l’IA. Pensez aux informations issues de vos propres systèmes, processus et contacts clients.
L’IA donne les meilleurs résultats avec ce type de données, car elles reflètent vos comportements et processus propres. Vous pouvez ainsi formuler des recommandations personnalisées à partir du comportement de vos clients, ou encore optimiser vos stocks grâce aux données issues de votre propre chaîne d’approvisionnement.
En prime, vous gardez la maîtrise de vos informations. Vous ne dépendez plus d’acteurs externes : vous développez vos modèles d’IA à partir des informations déjà disponibles en interne. Cela vous permet d’obtenir de meilleures segmentations, des analyses prédictives plus fines et des décisions plus précises.
En résumé, vos propres données constituent le socle de votre IA. Veillez à ce que cette base soit solide : conservez un haut niveau de qualité, complétez les données manquantes et exploitez pleinement les ressources dont vous disposez déjà.
CRM, ERP et autres sources de données
Les organisations disposent souvent de nombreuses données exploitables pour l’IA, des informations clients issues du CRM aux chiffres opérationnels enregistrés dans l’ERP. Les analyses web et certaines sources externes peuvent également apporter une réelle valeur. Le problème, c’est que toutes ces données sont souvent dispersées entre différents systèmes et services, qui communiquent peu entre eux.
Le marketing travaille dans un CRM, la finance dans un ERP, l’IT avec des fichiers journaux et les équipes web avec leurs outils d’analyse. Résultat : des îlots de données. Sans lien entre eux, l’IA reste bridée. Il manque cette vue d’ensemble indispensable pour produire de vraies prévisions et dégager des insights pertinents.
L’IA ne donne des résultats fiables que lorsqu’elle dispose d’une vue d’ensemble complète : toutes les données pertinentes, combinées et harmonisées. C’est pourquoi l’intégration des données constitue une étape essentielle de la préparation à l’IA. Selon la MIT Technology Review, il s’agit même de la priorité pour les organisations qui souhaitent adopter l’IA de manière sérieuse.
Mais plus vous exploitez de sources de données, plus vous avez de responsabilités. À qui appartiennent quelles données ? Quelle en est la qualité ? Et qui y a accès ? L’IA ne peut être véritablement utile que si cette base est bien structurée. C’est ce que l’on appelle la gouvernance des données.
Dans la section suivante, nous approfondirons les goulets d’étranglement des données qui font souvent échouer les projets d’IA.
Les défis courants liés aux données dans les projets d’IA et comment les gérer
Comme vous l’avez sans doute compris, les données sont l’élément clé de la préparation à l’IA. Mais elles posent aussi des défis communs à de nombreuses entreprises. Examinons ensemble les quatre plus fréquents, et surtout, les moyens d’y remédier.
- Qualité des données défaillante
De nombreuses organisations pensent avoir leurs données en ordre, jusqu’au moment où elles tentent de les modéliser. C’est alors que les problèmes apparaissent : champs vides, informations incohérentes ou données obsolètes. Des exemples fréquents sont des enregistrements clients sans classification sectorielle, des fournisseurs sans coordonnées à jour ou encore des comptes en double. - Silos et formats incohérents
Les données sont souvent dispersées entre plusieurs systèmes. Dans l’un, on trouve « Belgique » ; dans l’autre, « BE ». Sans standardisation, il est impossible de combiner ou d’analyser efficacement ces informations, et encore moins de les automatiser. - Contexte incomplet
Même si vos données internes sont fiables, il manque souvent un contexte externe précieux : la solvabilité d’un client, la société mère d’un fournisseur, etc. Sans ces couches supplémentaires, votre modèle d’IA reste limité dans sa capacité d’analyse et de prédiction. - Vieillissement des données
Les données évoluent sans cesse : les entreprises déménagent, changent de structure juridique, font faillite ou sont rachetées. Sans actualisation régulière, vos modèles s’appuient sur une réalité dépassée.
Comment les entreprises peuvent améliorer la qualité de leurs données
Maintenant que les principaux points sensibles sont identifiés, il reste une question : comment les résoudre ? Découvrez ci-dessous des actions concrètes pour renforcer la qualité de vos données et bâtir une base solide pour des projets d’IA réussis.
- Améliorer la qualité des données grâce aux audits, au nettoyage et à la standardisation
La première étape consiste à faire le point sur votre situation. Un audit de données permet de cartographier plusieurs éléments essentiels :
- Quelles sources de données utilisez-vous ?
- Quel est le niveau de complétude de vos champs ?
- Où se situent les erreurs ou les lacunes ?
Les outils de profilage des données permettent de repérer, par exemple, les champs vides, les anomalies ou les valeurs incohérentes. Sur cette base, vous pouvez élaborer un plan de nettoyage comprenant des actions telles que :
- La suppression des doublons de données: identifiez les doublons (par nom d’entreprise, e-mail ou CdC) et fusionnez-les.
- La suppression des données obsolètes: archivez ou supprimez les informations qui ne sont plus valides, tels que les entreprises qui n’existent plus.
- La complétion des valeurs manquantes: renseignez les champs critiques à l’aide de sources internes ou externes (voir aussi la section sur l’enrichissement ci-dessous).
- La standardisation: adoptez des formats uniformes, par exemple l’indicatif +32 pour les numéros de téléphone, ou des règles d’écriture standard pour les pays et les adresses.
Conseil : organisez régulièrement une journée de nettoyage de votre CRM, ou mettez en place des outils capables de valider les données en continu.
Sans standardisation, vous mélangez les pommes et les poires – un vrai désastre pour l’IA. En harmonisant vos données avant la modélisation, vous évitez le scénario classique : entraîner le modèle, découvrir une erreur, tout recommencer.
Avantage non négligeable : des données plus propres renforcent non seulement votre préparation à l’IA, mais aussi vos processus quotidiens. Moins de mailings échoués, des rapports plus fiables et de meilleures interactions avec vos clients.
- Enrichir vos données internes grâce à des sources externes
Même après un nettoyage minutieux, il manque souvent le contexte nécessaire pour construire des modèles d’IA réellement performants. C’est là qu’intervient l’enrichissement des données : il consiste à compléter vos données internes par des sources externes.
Un fournisseur de données (comme Altares) dispose de données d’entreprises à l’échelle mondiale et peut relier une donnée simple (par exemple un numéro de CdC) à des dizaines d’attributs supplémentaires, tels que :
- Les codes de secteur (SBI/SIC)
- La classe de chiffre d’affaires
- Le nombre de collaborateurs
- La structure juridique
- Les entreprises mères et filiales
- Les risques de crédit
- Les administrateurs et personnes de contact
Exemple: votre CRM mentionne « Acme SRL » avec une adresse de facturation. Grâce à l’enrichissement, vous découvrez qu’Acme fait partie d’un groupe plus vaste, compte 250 collaborateurs, dispose d’un score de crédit spécifique et a récemment changé de direction.
Avec des solutions externes, comme dataxess, vous pouvez enrichir automatiquement vos enregistrements CRM. Résultat : des profils clients plus complets, directement exploitables par les équipes ventes, marketing et gestion des risques.
Les avantages pour l’IA :
- Plus de caractéristiques = un meilleur modèle
Plus vous ajoutez de caractéristiques pertinentes, plus votre modèle d’IA gagne en précision et en puissance. Cela se traduit par une segmentation plus fine, des prévisions plus fiables et un scoring plus intelligent.
- Des données à jour en permanence
Altares met continuellement à jour ses bases de données. En synchronisant régulièrement vos données, vous profitez automatiquement de millions de mises à jour chaque année – sans effort supplémentaire.
Conseil : choisissez l’enrichissement avec discernement. Chaque point de donnée supplémentaire n’est pas forcément utile. Associez intelligemment les données externes à vos KPI et assurez-vous d’une intégration technique solide (par exemple avec les numéros D-U-N-S®).
Le rôle de la gestion des données de référence (MDM) dans l’IA
Quiconque souhaite développer une IA fiable et évolutive ne peut faire l’impasse sur une solide gouvernance des donnéesLa gestion des données de référence (ou MDM, pour Master Data Management) en constitue souvent une étape logique. Dans cette section, nous expliquons ce qu’est le MDM, pourquoi il joue un rôle clé dans le succès d’un projet d’IA, et comment il s’applique concrètement, à travers un exemple pratique.
Qu’est-ce que le Master Data Management ?
Le MDM est une approche visant à gérer de manière centralisée les données essentielles de l’entreprise – comme les données sur les clients, les fournisseurs ou les produits. Son objectif est simple : créer une version unique et fiable de la vérité (Single Source of Truth), sur laquelle tous les systèmes peuvent s’appuyer. Cela peut impliquer :
- L’utilisation d’identifiants uniques pour relier les données issues de différents systèmes, par exemple le numéro D-U-N-S® pour uniformiser les informations d’entreprise.
- La fusion et le nettoyage des données : les doublons ou les incohérences sont résolus selon des règles définies.
- Le retour aux systèmes : les données nettoyées et enrichies sont réinjectées dans vos outils internes, tels que le CRM ou l’ERP.
Lisez aussi : Tout savoir sur le master data management (MDM)
Le MDM permet de s’attaquer à un problème fréquent : les silos de données. Les organisations travaillent souvent avec plusieurs sources de données où la même entité est enregistrée de manière légèrement différente. Par exemple, un même client peut apparaître à trois endroits avec trois orthographes différentes. Résultat : des erreurs, des doublons dans la communication ou des analyses faussées. Le MDM permet de résoudre ces problèmes en rationalisant et en harmonisant toutes les données de manière centralisée.
Pourquoi le MDM est indispensable pour l’IA
Si vous utilisez des modèles d’IA qui combinent des données provenant de plusieurs systèmes – par exemple les interactions clients et les données financières –, la cohérence des informations est essentielle. Les modèles doivent pouvoir s’appuyer sur des données exactes, complètes et à jour. Sans cela, vous courez le risque d’obtenir des insights biaisés ou des prévisions erronées.
Le MDM veille à ce que le « Client A » du système 1 soit bien le même que le « Client A » du système 2. Cela peut sembler évident, mais c’est souvent un véritable défi en pratique, notamment dans les environnements informatiques anciens ou en période de forte croissance.
Par ailleurs, une bonne gestion des données allège considérablement la charge de travail des analystes de données et des équipes d’IA : moins de temps passé à vérifier, corriger ou dédupliquer signifie plus de temps consacré à de précieuses analyses.
Comment ça marche en pratique ?
Un bon exemple de ce à quoi peut ressembler le MDM est une application telle que dataxess. Cette solution relie les données d’entreprise externes à vos propres systèmes (comme le CRM ou l’ERP) et réalise quatre actions principales :
- Nettoyage : les doublons ou les données d’entreprise incorrectes sont corrigés.
- Amélioration de la saisie : les nouveaux clients ou fournisseurs sont correctement et entièrement ajoutés grâce à une fonction de recherche.
- Enrichissement des données : vos profils clients ou fournisseurs sont complétés par des données externes, telles que le secteur, le score de crédit ou les administrateurs.
- Maintenance : les mutations telles que les acquisitions, les faillites ou les changements d’adresse sont traitées automatiquement.
En réalité, vous appliquez déjà une forme de MDM dans un domaine spécifique : celui des données clients et fournisseurs. Les organisations qui adoptent cette approche constatent souvent que la gestion des données devient à la fois plus rapide et moins sujette aux erreurs. Et surtout, elle renforce la fiabilité des analyses et des applications d’IA.
En conclusion
Le MDM n’est pas une fin en soi, mais une condition essentielle pour toute démarche axée sur les données. Si vous souhaitez pouvoir vous fier à vos données, qu’il s’agisse de rapports, d’analyses clients ou de projets d’IA, la base doit être solide. Une bonne approche du MDM permet justement cela : moins de chaos, moins de bruit, plus de confiance. Des outils tels que dataxess peuvent vous aider à concrétiser cette vision, mais tout commence par une décision stratégique : organiser vos données de manière rigoureuse.
L’étape suivante : la consultance en données d’IA
Même avec une base de données solide et les bons outils en place, la mise en œuvre de l’IA est rarement un processus linéaire. Le passage de l’intention à l’action s’avère souvent complexe pour de nombreuses organisations. Par où commencer ? Que peut-on réellement mettre en œuvre ? Et comment garder la maîtrise des coûts, des risques et des attentes ?
C’est exactement là qu’intervient la consultance en données d’IA : un accompagnement externe assuré par des experts qui allient compétences techniques et compréhension des enjeux propres à votre organisation, à vos équipes et à vos processus.
Pourquoi les organisations ont besoin d’un accompagnement externe
L’IA touche plusieurs niveaux à la fois : technologie, données, stratégie et culture. Beaucoup d’organisations savent qu’elles doivent « faire quelque chose avec l’IA », mais peinent à répondre à des questions essentielles :
- Quels cas d’utilisation sont réellement pertinents et réalisables ?
- Nos données sont-elles véritablement prêtes pour l’IA, ou est-ce seulement une impression ?
- Comment assurer une bonne compréhension mutuelle entre les équipes business et IT ?
- Comment former nos collaborateurs et instaurer une bonne adhésion ?
On ne répond pas à ce type de questions simplement en installant un nouveau progiciel. Elles exigent de la lucidité, de la planification et une réelle volonté de changement.
Ce qui pose souvent problème, c’est le décalage entre la perception et la réalité. La direction estime que leur organisation est déjà « prête pour l’IA », alors que sur le terrain, les collaborateurs se débattent encore chaque jour avec des données incomplètes ou incohérentes. Des études montrent que près de 90 % des dirigeants sont convaincus que leur écosystème de données est prêt pour l’IA à grande échelle, est prêt pour un déploiement à grande échelle de l’IA, alors que 84 % des collaborateurs IT et data déclarent perdre chaque jour des heures précieuses à résoudre des problèmes liés aux données. Le fossé entre perception et réalité engendre retards et frustrations.
Un consultant externe apporte un regard objectif. Il établit une mesure de référence, pose les bonnes questions et met en lumière ce qu’il faut réellement pour réussir une mise en œuvre de l’IA. Il joue ainsi un rôle de pont entre la stratégie et l’exécution, entre le business et l’IT. Les consultants favorisent une compréhension commune, définissent des attentes réalistes et apportent la structure nécessaire au processus.
Ce que les parties externes peuvent vous apporter
- Mesure de référence et analyse
Les consultants commencent souvent par une évaluation de votre infrastructure de données, de leur qualité et de votre gouvernance. Ils examinent également les aspects organisationnels : existe-t-il une vision claire ? Les rôles et responsabilités sont-ils bien définis ?
- Sélection et priorisation des cas d’utilisation
En collaboration avec les parties prenantes, les consultants identifient les applications d’IA à la fois réalisables et porteuses de valeur, en les alignant sur vos objectifs stratégiques et les données disponibles.
- Mise à l’échelle des pilotes
Lancer des expériences d’IA est une chose ; les intégrer durablement dans les processus, les systèmes informatiques et la gouvernance en est une autre. C’est ici que la gestion du changement, la conformité et l’architecture IT deviennent cruciales.
- Bonnes pratiques et pièges à éviter
Grâce à leur expérience dans divers secteurs, les consultants savent ce qui fonctionne – et ce qui échoue souvent. Par exemple : ne pas se laisser emporter par l’engouement pour l’IA, mais progresser pas à pas, avec des moments d’évaluation réguliers.
- Accompagnement en gouvernance des données et éthique
Dans le cadre de la réglementation en matière de protection des données personnelles (comme le RGPD) et de l’utilisation éthique de l’IA, il est essentiel d’intégrer les bonnes directives et des mécanismes de contrôle adaptés. Un partenaire externe peut vous accompagner dans cette mise en place.
- Adoption et adhésion interne
Le succès de l’IA repose avant tout sur les personnes. Formations, ateliers et communication favorisent l’appropriation et la compréhension des nouvelles méthodes de travail. Un accompagnement externe peut accélérer cette adoption.
- Regard neuf
Les équipes internes sont souvent trop immergées dans leurs propres processus. Un regard externe permet de repérer plus facilement les angles morts – jeux de données manquants, sources inexploitées – et aide à trouver des solutions.
- Structure et rythme
Dans les organisations déjà bien occupées, l’IA risque de devenir une initiative « en plus ». Sans structure ni rythme, les projets s’enlisent rapidement. Un consultant aide à définir une feuille de route claire, à fixer les priorités, à suivre les progrès et à ajuster le cap si nécessaire.
Conclusion
La consultance en données d’IA ne signifie pas que vous perdez le contrôle – au contraire, il s’agit d’une véritable collaboration. Vous connaissez votre entreprise ; le consultant, lui, maîtrise les données, la technologie et la gestion du changement. Ensemble, vous élaborez un plan réaliste, structuré par étapes : d’abord consolider les fondations (qualité et gouvernance desdonnées), puis développer les modèles d’IA. Avec un accompagnement externe, vous réduisez les risques, augmentez les chances de réussite et vous assurez que vos projets d’IA ne restent pas à l’état de bonnes intentions.
Check-list : votre organisation est-elle prête pour l’IA ?
Jusqu’à présent, nous avons abordé les différents éléments qui composent la préparation à l’IA, en mettant particulièrement l’accent sur la dimension des données. Voici une courte check-list de questions que votre organisation (qu’il s’agisse du management, de l’équipe data ou du marketing) peut se poser pour évaluer son niveau de préparation à l’IA. Si vous répondez « non » à plusieurs d’entre elles, vous saurez immédiatement où concentrer vos efforts.
- Avons-nous une stratégie claire et des études de cas définis pour l’IA ? En d’autres termes, savons-nouspourquoietoùnous voulons utiliser l’IA, en fonction des objectifs de notre entreprise ? Sans vision ciblée, l’IA risque de s’enliser dans des expérimentations isolées.
- La qualité de nos données est-elle assurée ? Nos données clés (par exemple, données clients et fournisseurs) sont-elles précises, complètes et à jour ? Les doublons et erreurs sont-ils limités ? Avons-nous des processus en place pour maintenir la qualité de ces données ? (IA et qualité des donnéesvont toujours de pair).
- Disposons-nous de suffisamment de données internes ? Possédons-nous une quantité suffisante de données internes pertinentes pour entraîner nos modèles d’IA ? Et pouvons-nous les enrichir par des sources externes (par exemple par l’intermédiaire d’Altares) afin d’ajouter du contexte lorsque c’est nécessaire ?
- Nos silos de données sont-ils levés et nos systèmes intégrés ?Les données circulent-elles librement entre les services (CRM, ERP, marketing, etc.), ou sommes-nous encore confrontés à des silos ? L’IA ne peut atteindre son plein potentiel qu’avec un accès fluide à des ensembles de données intégrés et standardisés.
- Avons-nous la bonne infrastructure et les bons outils ?Avons-nous mis en place l’infrastructure nécessaire (cloud, bases de données) pour travailler avec l’IA, ainsi que des outils tels que le MDM (gestion des données de référence) pour garantir une « Single Source of Truth », ainsi que des plateformes d’apprentissage automatique éventuelles ? En résumé : notre « pile technologique » est-elle prête pour l’IA ?
- Notre organisation (personnes et culture) est-elle prête pour l’IA ? Avons-nous les compétences nécessaires, en interne ou grâce à des partenaires, pour travailler avec l’IA (des data scientists, aux change managers) ? Les collaborateurs sont-ils ouverts à une approche axée sur les données, et la direction soutient-elle activement ces initiatives ?
- La gouvernance et l’éthique sont-elles solidement établies ? Avons-nous défini des directives claires concernant la confidentialité, la sécurité et l’usage éthique de l’IA ? Être « prêt pour l’IA », c’est aussi garantir une utilisation responsable et conforme des données, dans le respect des lois et réglementations et de manière socialement responsable.
Utilisez cette check-list comme point de départ. Une organisation véritablement prête pour l’IA devrait pouvoir répondre « oui » sans hésitation à la plupart de ces questions. Dans le cas contraire, vous savez désormais où concentrer vos efforts et comment agir – seul ou avec l’aide d’experts – pour faire évoluer votre maturité en matière d’IA.
