Altares, la data et l’IA : la qualité des données détermine la fiabilité de l’IA
L’intelligence artificielle transforme les processus métiers : scoring crédit, détection de fraude, conformité réglementaire, priorisation commerciale, pilotage du risque…
Mais derrière la promesse technologique, une réalité s’impose à toutes les directions data et IT : une IA n’est jamais meilleure que les données qui l’alimentent.
Des données incomplètes, obsolètes ou biaisées ne produisent pas de résultats exploitables : elles engendrent des erreurs à grande échelle et à grande vitesse.
Selon McKinsey, près de 9 organisations sur 10 utilisent désormais l'intelligence artificielle dans au moins une fonction de l'entreprise. Pourtant, seule une minorité est aujourd'hui capable de mesurer précisément son impact sur la performance économique. Dans la plupart des cas, le frein n'est pas la puissance du modèle utilisé, mais la qualité des données qui lui fournissent le contexte nécessaire à la prise de décision.
L'enjeu n'est donc plus seulement de déployer l'IA, mais de transformer la donnée en intelligence exploitable. Car sans données fiables, contextualisées et gouvernées, même les modèles les plus avancés produisent des résultats incertains.
Altares, en tant qu’acteur de référence de la donnée BtoB, joue un rôle majeur dans l’amélioration des résultats générés par l’intelligence artificielle, technologie par ailleurs utilisée depuis des années dans nos solutions.
INTRODUCTION
L’IA en entreprise : la qualité de la donnée peut freiner les performances
Portées par l’enthousiasme général face à l’intelligence artificielle, nombre d’entreprises investissent massivement dans des modèles d’IA, des plateformes analytiques, des data lakes, des moteurs de scoring ou de recommandations… Mais pour beaucoup de projets, les résultats ne sont pas à la hauteur.
Pour quelle raison ? Bien souvent, la donnée est en cause :
- données d’entreprises dispersées entre CRM, ERP, outils de conformité, bases externes ;
- doublons, erreurs, homonymies, informations obsolètes ;
- difficulté à tracer l’origine et la fraîcheur des données ;
- manque de gouvernance des usages IA.
Résultat : des modèles instables, biaisés, peu dignes de confiance et qui ne respectent pas les principes de conformité réglementaire.
Les 3 couches de données utilisées par une IA
Pour prendre des décisions, une intelligence artificielle se base toujours sur différentes couches de données, chacune apportant un type d’information spécifique pour que ses modèles soient pertinents et fiables.
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1. Données internes
Ces données proviennent des systèmes propres à l’entreprise : CRM, ERP, plateformes de transactions, historiques clients, factures, contrats… Elles permettent à l’IA de comprendre les interactions passées, les comportements clients et les trajectoires commerciales. -
2. Données externes
Ces données complètent le contexte interne : informations sur le marché, statistiques sectorielles, données financières d’entreprises, scores de risque, alertes réglementaires… Elles permettent à l’IA de comparer et d’évaluer la performance et le risque dans un environnement plus large. -
3. Données de référence
Ces données reflètent la réalité économique et juridique des entreprises : identités légales, structures capitalistiques, filiales, holdings, historique des changements, etc. Elles sont indispensables pour éviter les doublons, homonymies et erreurs d’identification.
Certaines organisations ajoutent désormais une quatrième couche essentielle : le contexte métier. Cette couche permet à l'IA de relier les données entre elles pour comprendre les relations économiques, les structures de groupes, les chaînes de contrôle, les événements ou les changements affectant une entreprise.
Ce contexte transforme des données isolées en intelligence exploitable. C'est ce qui permet à un système d'IA de distinguer deux entreprises portant un nom proche, d'identifier les liens entre une filiale et sa maison mère ou encore d'évaluer correctement le risque associé à un partenaire commercial.
C’est ici qu’Altares intervient : en tant que fournisseur de données de référence BtoB, Altares garantit des informations fiables, normalisées et historisées pour que l’IA puisse fonctionner sur une base solide.
Le saviez-vous ?
Le saviez-vous ? Les données du web et les LLM ne suffisent pas
L'essor des modèles d'intelligence artificielle générative peut donner l'impression que l'accès à l'information publique suffit désormais pour produire des analyses fiables. En réalité, les modèles de langage apprennent à partir d'immenses volumes de contenus accessibles sur Internet, dont la qualité, l'actualité et la gouvernance sont très variables.
Or une entreprise ne peut pas prendre des décisions de risque, de conformité ou de développement commercial sur la seule base d'informations publiques agrégées et dont la qualité n’est pas contrôlée.
Les données web peuvent en effet être incomplètes, obsolètes ou contradictoires. Elles ne permettent pas toujours d'identifier correctement une entreprise, de suivre ses changements de structure juridique, de détecter une procédure collective récente ou de comprendre ses liens capitalistiques avec d'autres entités.
De même, un LLM (modèle d'apprentissage automatique capable de comprendre et générer des textes en langage humain) peut générer une réponse cohérente en apparence sans être capable de garantir l'exactitude, la fraîcheur ou la traçabilité des informations utilisées.
Pour les usages critiques, l'alternative repose sur des données de référence gouvernées, vérifiées et continuellement mises à jour. Ces données apportent à l'IA le contexte métier nécessaire pour produire des résultats fiables, auditables et conformes aux exigences réglementaires.
La qualité de la donnée conditionne la qualité de l’IA
Une IA ne raisonne pas toute seule. Même sophistiquée, elle peut produire des résultats erronés si la qualité des données injectée n’est pas maîtrisée.
Si les données sont :
Fausses : des erreurs dans les informations collectées ou déclarées faussent les calculs > les décisions sont mauvaises ;
Incomplètes : l’absence de champs essentiels créé des biais et des manques dans l’analyse > les décisions sont biaisées ;
Obsolètes : des informations périmées rendent les décisions inadaptées au contexte actuel > les décisions sont risquées ;
Non traçables : l’absence de source fiable ou d’historique empêche toute auditabilité et responsabilité > les décisions sont inexploitables juridiquement.
Vous pouvez développer le meilleur modèle d’IA qui soit sur le papier, si celui-ci est mal alimenté, il sera au mieux inefficace, au pire risqué.
Les principales conséquences pour l’entreprise sont un scoring imprécis ou erroné, une non-conformité réglementaire, des opportunités commerciales manquées et des décisions automatisées peu fiables ou risquées.
La vraie valeur de l’IA ne réside pas dans son algorithme, mais dans la qualité et la richesse des données sur lesquelles elle s’appuie.
Cadre réglementaire
Le cadre réglementaire de l’IA et des données
Avec l’essor rapide de l’intelligence artificielle, le cadre réglementaire s’est renforcé. Les entreprises doivent désormais non seulement garantir la performance de leurs systèmes, mais aussi être en mesure de tracer les données utilisées, d’expliquer les décisions automatisées et de démontrer leur conformité aux règles en vigueur.
En Europe, le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) introduit une approche fondée sur le niveau de risque des systèmes. Les applications considérées « à haut risque » - notamment celles utilisées dans l’analyse financière, l’évaluation du risque, la conformité ou la prise de décision automatisée - sont soumises à des exigences strictes en matière de qualité des données, de traçabilité et de documentation.
Au-delà de l'AI Act, plusieurs réglementations renforcent les exigences de qualité, de traçabilité et de gouvernance des données : le devoir de vigilance des entreprises (CSDDD), la directive DORA pour les acteurs financiers, les dispositifs de lutte contre le blanchiment (AML6) ou encore les obligations croissantes en matière de gestion des risques tiers.
Dans ce contexte, la capacité à documenter l'origine des données, leurs modalités de collecte, leurs mises à jour et leur utilisation par les systèmes d'IA devient un avantage opérationnel autant qu'une exigence réglementaire.
Les organisations doivent notamment s’assurer que les données utilisées sont pertinentes, représentatives et exemptes de biais, qu’elles peuvent retracer leur origine et leur mise à jour, et que les décisions automatisées peuvent être justifiées et auditées. Des mécanismes de supervision humaine doivent également être prévus pour contrôler le fonctionnement des systèmes.
Ces exigences s’inscrivent dans un cadre réglementaire plus large. Le RGPD, par exemple, impose la responsabilité et la traçabilité dans les traitements automatisés de données, tandis que les réglementations liées à la conformité financière, à la lutte contre la fraude ou aux dispositifs de due diligence (KYC) obligent les entreprises à vérifier l’identité de leurs clients et partenaires et à détecter les comportements à risque.
Dans ce contexte, la qualité et la gouvernance des données deviennent un enjeu stratégique. Des données incomplètes, obsolètes ou non traçables peuvent conduire à des décisions erronées, générer des faux positifs ou faux négatifs dans les dispositifs de conformité et exposer l’entreprise à des sanctions réglementaires et financières.
enjeu européen
L'enjeu européen : concilier conformité et vélocité
En Europe, les entreprises font face à un défi particulier : accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle tout en répondant à des exigences réglementaires de plus en plus strictes. Leur enjeu n'est pas de choisir entre innovation et conformité. Les organisations les plus performantes sont celles qui parviennent à concilier les deux.
Cette exigence se renforce avec l'entrée en application progressive de plusieurs réglementations majeures :
- l'AI Act européen, dont certaines obligations applicables aux systèmes d'IA à haut risque entreront pleinement en vigueur à partir d'août 2026 ;
- la directive CSDDD (Corporate Sustainability Due Diligence Directive), qui renforce les obligations de vigilance sur les chaînes de valeur ;
- AML6 et les dispositifs de lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme ;
- DORA, qui impose aux acteurs financiers de renforcer leur résilience opérationnelle numérique.
Ces réglementations ont un point commun : elles exigent des organisations qu'elles puissent démontrer l'origine des données utilisées, leur qualité, leur mise à jour, leur traçabilité et les contrôles appliqués tout au long du cycle de décision.
Pour de nombreuses entreprises, la conformité devient alors un frein potentiel aux projets IA. Les équipes doivent documenter les données utilisées, justifier les décisions produites par les modèles et être capables de répondre à un audit réglementaire.
C'est précisément là que la qualité et la gouvernance des données deviennent un accélérateur de l'IA.
Les données d’Altares-D&B répondent aux exigences clés de l'AI Act grâce aux métadonnées relatives à la source, à la date de collecte, aux mises à jour et à l'historique.
gouverner la donnée
Gouverner la donnée pour gouverner l’IA
Pour qu’une intelligence artificielle devienne réellement un outil de décision fiable, il ne suffit pas qu’elle dispose d’algorithmes sophistiqués. Le véritable enjeu réside dans la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données qui l’alimentent. Sans cadre clair, l’IA peut produire des résultats biaisés, instables ou juridiquement inexploitables, ce qui met en danger à la fois la performance opérationnelle et la conformité réglementaire.
Gouverner la donnée implique de savoir exactement d’où elle vient, à quel moment elle a été collectée, comment elle a été vérifiée et si elle est cohérente avec les autres systèmes de l’entreprise.
Cela demande de mettre en place un référentiel central, historisé et auditable, qui devienne la source de référence pour les applications et modèles d’IA. Une telle gouvernance permet aux équipes métiers et data de contrôler les flux, suivre les évolutions et auditer chaque décision générée par l’IA, garantissant ainsi transparence et responsabilité.
Cette exigence de gouvernance prend une importance particulière avec l'intelligence artificielle générative. Les organisations doivent désormais être capables d'expliquer non seulement la décision produite par un système, mais également les données qui ont contribué à cette décision.
La provenance des données, leur historique et leur niveau de fiabilité deviennent ainsi des éléments centraux de la gouvernance de l'IA.
Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Lorsque ces données alimentent des systèmes d'IA, les erreurs peuvent être reproduites et amplifiées à grande échelle.
En effet, 47% des entreprises prendraient des décisions basées sur des hallucinations de leur IA (IBM AI Adoption Index, 2025).
Altares joue un rôle clé dans cette démarche. En fournissant un référentiel d’entreprise complet et constamment mis à jour, l’entreprise s’assure que toutes les IA consomment des données de confiance. Les modèles peuvent alors fonctionner sur des bases fiables, produire des scores pertinents, détecter correctement les anomalies et rester conformes aux exigences réglementaires, tout en minimisant les risques liés aux erreurs ou aux doublons.
Gouverner les données, c’est gouverner l’IA : on transforme un flux d’informations brutes en un outil stratégique, sûr et auditable, capable de soutenir les décisions opérationnelles et stratégiques de l’entreprise.
Les données Altares et l’IA
Le rôle stratégique d’Altares dans l’IA
Altares fournit bien plus que des données. Nous construisons, maintenons et gouvernons un référentiel de données de confiance, qui permet aux IA de fonctionner de manière fiable, cohérente et traçable.
- Altares garantit :
- des données vérifiées, normalisées et structurées ;
- une mise à jour continue de ces données ;
- un historique des évolutions ;
- une traçabilité des sources.
Ce socle garantit aux IA des résultats de qualité.
Nos données peuvent être intégrées directement dans les CRM et ERP pour enrichir le scoring commercial et client, et dans les outils de conformité et de gestion du risque. Grâce à Altares, les IA sont alimentées avec des données de confiance, garantissant ainsi fiabilité, conformité et performance.
L’IA dans les solutions Altares
Comment Altares intègre déjà l’IA dans ses solutions
Altares a depuis longtemps fait siennes les technologies d’IA : nos solutions les utilisent déjà.
L'IA au service de l'enrichissement et de la qualité des données
Chez Altares, l'intelligence artificielle n'est pas uniquement utilisée pour produire des scores ou automatiser des analyses. Elle contribue également à améliorer en permanence la qualité et la richesse des données.
Grâce à des techniques d'analyse avancée, de rapprochement d'entités et d'apprentissage automatique, l'IA permet d'identifier des incohérences, détecter des doublons, rapprocher des entreprises malgré des variations d'écriture ou encore compléter certaines informations à partir de sources multiples.
Ces mécanismes permettent d'enrichir les référentiels d'entreprises avec davantage d'informations exploitables, tout en améliorant leur fiabilité. Les modèles de scoring, de conformité ou d'analyse du risque bénéficient ainsi d'une base de données plus complète et plus précise.
L'IA agit donc à deux niveaux : elle exploite les données pour produire de l'intelligence, mais elle contribue également à améliorer la qualité des données elles-mêmes.
ia et scoring
IA et scoring de risque
Les scores financiers et de solvabilité d’Altares s’appuient sur des modèles avancés capables de détecter des signaux faibles, analyser des trajectoires d’entreprises et anticiper les défaillances intuiz.
Mais la performance de ces modèles repose sur un prérequis absolu : une base de données propre, exhaustive et historisée.
IA et conformité
IA et conformité : réduction des faux positifs
Avec le renforcement des exigences réglementaires (Loi Sapin II, devoir de vigilance) et la recrudescence des pratiques frauduleuses et de corruption, les entreprises intensifient les contrôles et vérifications à l’égard de leurs tiers. Dans ce contexte, les dispositifs de conformité (KYC, AML, sanctions, PPE) confrontent malheureusement les équipes à des volumes massifs de faux positifs.
Altares intègre désormais l’IA dans sa solution de compliance indueD, pour comparer les identités d’entreprises, distinguer les homonymes, analyser les relations capitalistiques et détecter les alertes. Les équipes gagnent ainsi un temps précieux avec le traitement automatisé des faux positifs, et peuvent concentrer leur attention sur les vrais risques.
Nos Solutions
Les solutions Altares et IA
indueD
Pour répondre au fardeau que représente la gestion des faux positifs, indueD - la solution de conformité d’Altares – intègre l’IA pour éliminer un maximum de faux positifs.
Les profils de personnes physiques sont automatiquement complétés par l’IA générative avec des informations permettant de mieux gérer les homonymies.
intuiz
intuiz est la solution dédiée à l’évaluation et au pilotage du risque de défaillance des entreprises en France. Elle s’appuie sur des modèles de scoring qui reposent sur des approches statistiques avancées, combinant plusieurs couches d’analyse afin d’identifier les signaux faibles et d’affiner l’évaluation du risque de défaillance.
L’intelligence artificielle et l’analyse avancée ne sont pas nouvelles chez Altares : nos solutions reposent depuis longtemps sur des modèles statistiques et prédictifs qui exploitent la richesse et l’historique de nos données pour affiner l’évaluation du risque.
Dans un environnement où les modèles d'IA deviennent progressivement accessibles à tous, la différence ne se fait plus uniquement sur la technologie utilisée. Elle se construit sur la qualité des données, leur gouvernance et leur capacité à fournir un contexte fiable aux systèmes décisionnels.
La valeur d'Altares réside précisément dans cette capacité à transformer la donnée d'entreprise en intelligence exploitable, traçable et conforme aux exigences du marché européen.
