L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les entreprises. Recherche d’informations, analyse de risques, conformité ou aide à la décision : les cas d’usage se multiplient. Pourtant, la réussite d’un projet d’IA ne dépend pas uniquement de la puissance des modèles. Elle repose avant tout sur la qualité des données auxquelles ils ont accès.
Le véritable enjeu n’est donc pas de choisir la meilleure IA, mais de la connecter aux bonnes sources d’information, dans un environnement sécurisé et maîtrisé.
L’IA est performante si les données le sont aussi
En 2025, près de 20 % des entreprises européennes utilisaient des technologies d’intelligence artificielle, contre plus de 55 % des grandes entreprises. Cet écart s’explique notamment par leur capacité à structurer et gouverner leurs données.
Plusieurs études rappellent que la qualité des données reste le principal facteur de succès d’un projet IA. Gartner estime que plus de 60 % des projets échouent avant leur mise en production faute d’une préparation suffisante des données. D’autres analyses évaluent le taux moyen d’hallucination des modèles autour de 20 %, tandis que l’IBM AI Adoption Index 2025 indique que 47 % des entreprises déclarent avoir déjà pris des décisions basées sur des résultats erronés générés par l’IA.
Autrement dit, une IA n’est jamais meilleure que les données auxquelles elle est connectée.
LLM, agents et MCP : les briques de l’IA d’entreprise
Les outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini reposent sur des LLM (Large Language Models), des grandes modèles de langage capables de comprendre et générer du texte à partir d’immenses volumes de données. Ils répondent à des questions grâce à leurs connaissances et, selon les cas, en complétant leurs réponses avec des recherches sur le web.
Les agents IA vont plus loin : ils utilisent ces modèles pour raisonner, prendre des décisions et exécuter des actions.
Enfin, le Model Context Protocol (MCP) est un standard technique qui permet à ces agents d’accéder, de façon sécurisée, à des bases de données et à des applications métiers. En pratique, il sert de passerelle entre l’IA et les systèmes d’information de l’entreprise.
Pourquoi connecter l’IA à une base de données d’entreprises ?
Lorsqu’un assistant généraliste répond à une question sur une entreprise, il s’appuie principalement sur les informations disponibles publiquement. Ces données peuvent être incomplètes, obsolètes ou insuffisantes pour des usages sensibles comme le KYC, la conformité ou l’analyse de risque.
À l’inverse, un assistant connecté directement aux données d’Altares-D&B permet d’interroger un référentiel professionnel de confiance. L’utilisateur conserve une expérience conversationnelle proche de celle de ChatGPT, mais les réponses s’appuient sur des données d’entreprises qualifiées. Il devient alors possible de rechercher une entreprise, identifier ses bénéficiaires effectifs, analyser un risque ou encore connaître les sources utilisées pour produire une réponse.
Des données accessibles dans un environnement sécurisé
Grâce au MCP, les données Altares-D&B peuvent être connectées aux outils déjà utilisés par les entreprises : assistants IA, CRM, logiciels métiers ou applications internes. Cette architecture permet aux organisations de définir précisément quelles données sont accessibles, par qui et dans quel contexte, tout en s’appuyant sur des API sécurisées. Les informations restent maîtrisées et ne sont pas exposées à des environnements publics.
Toutes les fonctions de l’entreprise peuvent en bénéficier : conformité, finance, achats, commerce ou direction générale. Dans chaque cas, l’objectif est le même : prendre des décisions plus rapidement, à partir d’informations fiables.
L’humain reste au cœur de la décision
L’IA constitue un accélérateur, mais elle n’est pas infaillible. Les modèles peuvent produire des réponses plausibles mais erronées, en particulier lorsque les données sont insuffisantes.
Dans des domaines comme la conformité, le crédit ou le juridique, la supervision humaine reste donc indispensable. Les entreprises doivent être capables d’expliquer quelles données ont été utilisées, d’où elles proviennent et comment une décision a été prise.
Cette exigence est au cœur de l’AI Act européen, qui renforce les obligations de gouvernance, de traçabilité et de contrôle humain pour les systèmes d’IA à haut risque.
Une IA fiable commence par une donnée fiable
L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour les entreprises, mais sa valeur dépend directement des données qui l’alimentent.
En connectant les outils d’IA aux données d’Altares – Dun & Bradstreet, Altares permet aux organisations de bénéficier d’informations fiables, traçables et sécurisées, tout en conservant la maîtrise de leurs données et de leurs processus de décision.
Parce qu’en matière d’intelligence artificielle, rien ne remplace une bonne donnée.
Pour en savoir +, visionnez le replay du webinar sur le sujet, animé par Nicolas Dauffy, Head of PMM Altares, et Jean-Christophe Allemand, Technical Product Manager Altares.
Camille RENAUD
Content Marketing Manager
