IA en entreprise : Pourquoi la préparation des données est la clé (ou l’échec) de votre projet ?

« C’est la synergie entre la volumétrie et la qualité des données qui garantit un retour sur investissement optimal et la robustesse de l’outil d’IA »

L’intelligence artificielle (IA) est au cœur des stratégies de transformation des entreprises, promettant des gains de productivité et des innovations sans précédent. Cependant, l’efficacité de ces outils, qu’il s’agisse de modèles prédictifs ou d’IA génératives, repose sur un préambule incontournable : la qualité des données qui les nourrissent.

Sans données fiables, propres et bien structurées, l’IA ne tient pas ses promesses. Pire, elle peut « halluciner » – inventer des faits ou des connexions qui n’existent pas – ou simplement produire des résultats erronés… en toute confiance. Ce qui peut coûter cher, non seulement en investissement technologique perdu, mais aussi en mauvaises décisions basées sur des analyses faussées.

Pour les entreprises, la préparation de la donnée devient donc un enjeu majeur, car c’est la véritable fondation de toute ambition en matière d’IA. William Marcy, directeur de la BU Data chez TVH Consulting, donne les réponses aux questions que tout décideur doit se poser avant de se lancer dans un projet IA.

Quels sont les défis courants rencontrés sur le terrain ?

La volonté d’adopter l’IA se heurte souvent à une réalité organisationnelle et technique complexe. Et si de nombreuses entreprises hésitent à utiliser l’IA, c’est principalement à cause de l’état de leurs données :

• La dispersion des données : Le principal obstacle est l’atomisation de l’information. Les données critiques sont éparpillées dans une multitude d’outils qui ne communiquent pas. Le service marketing a ses données clients, le service commercial les siennes (souvent dans un CRM distinct), et la comptabilité également les siennes. Il en résulte une vision parcellaire, voire contradictoire, de la réalité de l’entreprise.
• La prolifération des outils SaaS : Les entreprises modernes empilent les applications spécialisées (un CRM pour les ventes, un ERP pour la comptabilité, un outil de gestion de projet, un autre pour les RH). Cette « SaaSification » crée des copies multiples de la même donnée (par exemple le même client existe en trois versions différentes), générant des conflits de version et un gaspillage de temps en saisie manuelle.
• L’absence de centralisation : Conséquence directe des points précédents, cette multiplication des outils sans vision unique ni « source de vérité » empêche d’avoir une vue d’ensemble fiable. Tenter de connecter une IA à ce chaos ne fera qu’amplifier le problème.
• La qualité intrinsèque : Au-delà des silos, les données elles-mêmes sont souvent de mauvaise qualité. On y trouve pêle-mêle des problèmes d’orthographe, des doublons évidents, des informations manquantes (champs « téléphone » vides), ou des incohérences de format (des dates en jj/mm/aaaa et d’autres en mm-jj-aa, ou des champs « pays » remplis tantôt par « France », tantôt par « FR »).

Quels sont les fondamentaux de la donnée pour bien exploiter l’IA ?

Pour qu’un projet IA réussisse, il doit reposer sur deux piliers fondamentaux et indissociables : la volumétrie et la qualité. L’IA a en effet besoin de beaucoup de matière pour apprendre et discerner des schémas (« patterns »). Tenter de faire de l’IA sur un simple fichier Excel de quelques centaines de lignes ne fonctionnera pas, car l’échantillon est trop faible pour être statistiquement significatif. Pour des projets robustes, comme les systèmes de recommandation de produits, on parle souvent de dizaines de millions de lignes (transactions, interactions) ou de dizaines de gigas de données. Ce volume est nécessaire pour que l’IA puisse identifier des corrélations subtiles mais pertinentes que l’analyse humaine aurait manquées.

La qualité des données se définit pour sa part par trois ingrédients principaux :

1. Le nettoyage : Les données sont-elles exemptes d’erreurs ou de formats incohérents ? Ce qui nécessite des actions concrètes comme la standardisation des adresses postales, la correction des fautes de frappe ou l’uniformisation des intitulés de poste.
2. L’absence de doublons : Les clients, produits ou fournisseurs sont-ils comptés une seule fois ? Avoir des doublons fausse toutes les analyses (comme le calcul du panier moyen) et a un impact métier direct, comme contacter deux fois le même prospect pour la même offre.
3. L’exhaustivité : Y a-t-il des informations manquantes qui pourraient fausser l’analyse ? Si, par exemple, les données de satisfaction ne sont collectées que pour les clients satisfaits, l’IA développera un biais majeur et ne pourra pas prédire le départ des clients mécontents.

Il faut également noter que la donnée perd naturellement de sa valeur avec le temps. C’est le concept de « data decay » : les clients déménagent, changent de poste ou de numéro de téléphone. La qualité n’est donc pas un projet ponctuel, mais un combat permanent.

Pourquoi l’alliance de la qualité et du volume est indispensable ?

Maîtriser l’un de ces deux volets sans l’autre mène inévitablement à l’échec. C’est leur alliance qui crée la véritable valeur.

• Volume élevé + Qualité faible = « Garbage In, Garbage Out »

C’est l’adage de base en informatique. Si vous nourrissez votre IA avec un volume massif de données de mauvaise qualité, elle va générer des erreurs. Elle automatisera les biais, les fautes d’orthographe et les incohérences. Un modèle de prévision des ventes entraîné sur des données erronées ne produira que des prévisions erronées, conduisant à des ruptures de stock ou à des surcoûts.

• Qualité élevée + Volume faible = Hallucinations

À l’inverse, même si vos données sont parfaitement propres, mais que vous n’en avez pas assez, l’IA « hallucinera ». N’ayant pas suffisamment d’échantillons ou de contexte pour généraliser, elle inventera des réponses ou des schémas qui ne reflètent pas la réalité. C’est comme tirer une conclusion sur un pays entier après n’avoir parlé qu’à trois personnes.

C’est la synergie entre la volumétrie et la qualité des données qui garantit un retour sur investissement optimal et la robustesse de l’outil d’IA 

Quelle feuille de route opérationnelle pour un projet IA réussi ?

Prétendre atteindre rapidement une qualité de 100% est illusoire et économiquement irréaliste. L’objectif est de mettre en place une stratégie pragmatique (la loi des 80/20 : 20% d’effort ciblé pour 80% des résultats) en suivant ces étapes :

1. Choisir le bon cas d’usage : N’utilisez pas l’IA comme un gadget ou « parce que tout le monde le fait ». La première étape est métier, pas technique. Identifiez un problème précis avec un retour sur investissement mesurable (par exemple « Je veux mieux relancer mes prospects inactifs », « Je veux réduire le temps de traitement des factures »).
2. Prioriser les données : Une fois le cas d’usage défini, concentrez-vous uniquement sur les données nécessaires à ce cas d’usage. Si l’objectif est d’anticiper des pannes, priorisez les données des capteurs et de maintenance, pas celles des RH. Cela évite de « vouloir faire bouillir l’océan » et permet d’obtenir des résultats plus rapidement.
3. Unifier et enrichir : Le cœur technique consiste à normaliser, unifier (agréger les données de différentes sources pour créer un « golden record ») et potentiellement enrichir ces données avec des informations complémentaires pour donner plus de contexte à l’IA.
4. Viser le temps réel : Il est important de mettre en place des processus de mise en qualité en temps réel, dès la collecte (comme un formulaire web qui valide une adresse au moment de la saisie). Corriger une donnée trois mois après sa saisie est exponentiellement plus coûteux et difficile, car le contexte est perdu.
5. Instaurer une gouvernance : La responsabilité de la donnée ne doit pas incomber qu’à l’IT, qui n’a pas le contexte métier. La tendance est de nommer des « Data Stewards » : des responsables métier (issus des ventes, du marketing, etc.) qui sont garants de la qualité des données de leur périmètre, car ils en comprennent le sens et l’usage.
6. Accompagner l’adoption : Pour que les collaborateurs jouent le jeu de la qualité (bien remplir le CRM par exemple), ils doivent y voir un intérêt direct. Les outils doivent leur simplifier la vie, leur fournir des analyses utiles et non ajouter de la contrainte administrative. C’est un enjeu de conduite du changement.

Comment mesurer le succès dans ce contexte ?

L’approche la plus efficace est d’isoler les variables. Mesurez la performance de votre IA actuelle (par exemple : elle prédit les départs de clients avec 60% de précision, ou génère +25% de conversion). Ensuite, investissez dans la qualité des données (nettoyage, unification) sans changer l’IA. Si les performances passent à 75% de précision ou +50% de conversion, ce gain est le ROI direct de votre travail sur la donnée.

Un autre indicateur clé est simplement l’adoption de l’outil par les équipes : si les données sont justes, les commerciaux ou les managers utiliseront les tableaux de bord. S’ils sont faux, ils retourneront à leurs fichiers Excel. La préparation des données n’est pas une simple étape technique préliminaire ; c’est un investissement stratégique continu et la discipline fondamentale qui conditionne l’ensemble du retour sur investissement de vos initiatives d’intelligence artificielle.