Comment la qualité des données B2B conditionne la performance de vos IA
L’IA s’impose aujourd’hui dans tous les métiers : copilots, chatbots, automatisation de la facturation, détection de la fraude, scoring clients et fournisseurs… Mais derrière les promesses alléchantes de l’IA, une réalité s’impose : la qualité d’une IA est corrélée à celle des données qui l’alimentent.
Une donnée erronée, incomplète ou obsolète peut biaiser un modèle, créer des risques, et faire perdre la confiance des utilisateurs. À l’inverse, une donnée de référence, fiabilisée et enrichie, devient un véritable carburant pour l’IA. C’est tout l’enjeu du Master Data Management (MDM) appliqué à l’intelligence artificielle.
INTRODUCTION
La donnée, socle de l’intelligence artificielle
L’IA repose sur un principe simple : si les informations d’entrée sont incorrectes, le résultat le sera aussi.
Les entreprises génèrent chaque jour des volumes massifs de données, mais sans un cadre de gouvernance, elles se retrouvent face à :
- Des doublons
- Des incohérences
- Des informations obsolètes
- Un manque de traçabilité
Ces fragilités entraînent des modèles d’IA peu fiables, incapables de générer des recommandations pertinentes ou d’automatiser des décisions critiques.
- À l’inverse, une donnée bien gérée permet :
- D’entraîner des modèles prédictifs performants ;
- De réduire les biais ;
- D’assurer la conformité réglementaire ;
- Et d’ancrer la confiance dans les usages IA
Les critères d’une donnée fiable pour l’IA
Pour alimenter efficacement vos projets IA, une donnée doit répondre à 5 exigences clés :
-
Exactitude :
Êviter toute altération de la réalité. -
Complétude :
Disposer de toutes les informations nécessaires. -
Fraîcheur :
Travailler sur des données constamment mises à jour. -
Traçabilité :
Savoir d’où vient chaque information et comment elle a évolué. -
Accessibilité :
fournir la donnée aux bonnes personnes et aux bons modèles, dans le respect des règles de sécurité.
Ces critères, déjà essentiels pour la qualité des données d’entreprise, deviennent critiques lorsque l’IA automatise des décisions stratégiques : octroi de crédit, onboarding client, analyse de risque fournisseur, recommandations commerciales…
Risques de la donnée
Les risques d’une donnée défaillante dans l’IA
Une IA entraînée sur des données imparfaites n’est pas seulement inefficace, elle peut devenir dangereuse pour le fonctionnement de l’entreprise :
- Décisions biaisées : un scoring client faussé peut rejeter de bons prospects ou accorder du crédit à des profils risqués.
- Perte de confiance :< des résultats incohérents réduisent l’adoption des outils IA par les internautes.
- Surcoûts : pour pallier ces problèmes, les modèles doivent être corrigés, réentraînés, et consomment plus de ressources.
- Non-conformité : RGPD, IA Act, LCB-FT et autres réglementations exigent une donnée traçable et contrôlée.
Risques IA
Les risques spécifiques aux IA internes
De plus en plus d’entreprises développent leur propre intelligence artificielle.
Ces IA reposent sur un facteur clé : la qualité des données internes utilisées pour leur entraînement.
Lorsque ces IA internes sont alimentées par des données erronées, incomplètes ou obsolètes, les conséquences peuvent être :
- Hallucinations et résultats incohérents l’IA produit des réponses fausses ou inexploitables ;
- Décisions opérationnelles biaisées :erreurs dans la sélection de fournisseurs, la priorisation des clients, la gestion des risques financiers ;
- Perte de compétitivité : Les projets internes – qui mobilisent d’importants ressources financières et humaines - échouent.
Le Master Data Management garantit que les modèles internes sont entraînés sur des référentiels fiables, enrichis et constamment mis à jour.
master data et projets IA
Le rôle du Master Data Management dans les projets IA
Le MDM agit comme socle de fiabilité des données pour :
- unifier les référentiels pour supprimer les doublons et incohérences ;
- enrichir les données internes avec des bases externes fiables (ex. Altares-D&B) ;
- gouverner les informations via des processus de validation, traçabilité et conformité ;
- synchroniser en temps réelles les mises à jour entre tous les systèmes métiers (CRM, ERP, outils d’IA).
Grâce au MDM, les données utilisées par les IA sont précises, complètes, fraîches et conformes, ce qui garantit la pertinence des résultats et la confiance des utilisateurs.
Cas d'usage
Cas d’usage d’une donnée fiable au service de l’IA
Quelles données Altares fournit-il ?
Altares fournit un grand nombre de données sur les organisations, les secteurs, les marchés, l’économie…
- Quelles données ?
- Données identitaires sur les clients et fournisseurs ;
- Données transactionnelles (historiques d’achats, contrats, RIB…) ;
- Données RH (effectifs, compétences, salaires…) ;
- Données financières et comptables (factures, bilans, budgets…) ;
- Données produits et services (référentiels, nomenclatures, prix…) ;
- Données opérationnelles et logistiques (commandes, livraisons, incidents…) etc ...
Ces données issues de 30 000 sources vérifiées et intégrées dans nos solutions et fichiers, sont utilisées par nos analystes afin de fournir des indicateurs tels que notre score de prédiction des risques de défaillances des organisations, le score d’appétence, le score de solvabilité, le score de survie (probabilité qu’une entreprise en procédure collective reste active) ou encore des indicateurs de comportement de paiement (Paydex).
Nos Solutions
Comment Altares fiabilise vos données pour l’IA
Avec plus de 600 millions d’entités référencées dans le monde, Altares propose des solutions de gestion de la donnée personnalisées :
Dataxess
La puissance des data Altares-D&B dans votre CRM.
Le connecteur fiabilise la saisie de nouveaux tiers et maintient vos données à jour de manière quotidienne. Disponible pour les 4 CRM leaders du marché : Salesforce, MS Dynamics, SAP C4C et Oracle Engagement Cloud.
Business Add-On
Business Add-On (BAO) vous permet, en mode plug & play, d’enrichir et de maintenir à jour les données de votre système d’information SAP® avec celles d’Altares – Dun & Bradstreet.
BAO gère et automatise la mise à jour et la création de vos profils clients et fournisseurs dans votre environnement SAP©.
D&B Direct+
Créez, maintenez et unifiez en temps réel vos différentes bases de données tiers, clients et fournisseurs.
Donnez instantanément à vos équipes des data fiables et mises à jour quotidiennement sur l’ensemble de vos partenaires en France et à l’étranger.
Profitez des blocs de données thématiques (Data Blocks)
Dataxess
Notre connecteur CRM qui garantit une donnée client propre dès la saisie et assure sa mise à jour quotidienne.
Buisness Add-On
Intégration native dans SAP pour fiabiliser les tiers et automatiser l’onboarding fournisseurs/clients.
D&B Direct+
Notre API et ses blocs de données thématiques pour alimenter vos modèles IA avec des données validées et actualisées.
En s’appuyant sur le D-U-N-S® Number comme identifiant universel, Altares assure une standardisation mondiale des données, indispensable pour entraîner des modèles IA multi-pays et multi-systèmes.
Bonnes Pratiques
Une donnée fiabilisée pour des IA responsables et conformes
Dans un contexte marqué par le RGPD, l’IA Act européen et les obligations de conformité financière (LCB-FT, KYC), la fiabilisation des données n’est pas qu’un levier de performance : c’est une nécessité réglementaire.
Le MDM et l’expertise d’Altares garantissent :
- Une traçabilité des données ;
- Une gouvernance solide ;
- Une conformité réglementaire ;
- Et une réduction des biais dans les modèles IA.
Conformité réglementaire
Une donnée de qualité, socle de conformité réglementaire pour l’IA
L’usage de l’IA soulève un enjeu majeur : la conformité. Avec le RGPD, l’IA Act européen, la directive NIS2 ou encore les obligations sectorielles (banque, assurance, santé), les entreprises doivent prouver que leurs IA s’appuient sur des données fiables, traçables et sécurisées.
Un projet IA non conforme peut exposer l’entreprise à :
- des sanctions financières ;
- une perte de confiance de ses clients, partenaires et régulateurs ;
- des blocages opérationnels en cas d’alerte sur des problèmes de conformité de la donnée, obligeant à revenir à des processus « manuels ».
La qualité de la donnée, lorsqu’elle est garantie par des sources vérifiées, des flux documentés et des standards internationaux comme le D-U-N-S® Number, devient un gage de confiance. Elle assure que les traitements IA respectent les obligations réglementaires et peuvent être justifiés à tout moment auprès d’un auditeur ou d’un régulateur.
La donnée de qualité n’est donc pas seulement la base d'une IA performante. Elle constitue aussi et avant tout une garantie de conformité et de continuité opérationnelle, dans un environnement réglementaire où chaque erreur peut entrainer de lourdes conséquences.
La valeur d’une IA dépend directement de la qualité des données qui l’alimentent.
Altares vous aide à bâtir une base de données solide, structurée et enrichie, pour alimenter vos IA en toute confiance et transformer vos projets en succès durables.
Contactez un de nos experts pour évaluer la maturité de vos données et sécuriser vos initiatives IA.
FAQ
Foire Aux Questions (FAQ)
Qu’est-ce que le D-U-N-S® Number et pourquoi est-il utile dans le cadre du MDM ?
Le D-U-N-S® Number est l’identifiant mondial unique de Dun & Bradstreet, utilisé pour distinguer chaque entité juridique dans plus de 600 millions d’entreprises. Dans le cadre des projets de Master Data Management, il permet de standardiser et relier les données à l’échelle internationale, d’éviter les doublons, et de garantir une cohérence entre tous les systèmes métiers.
Le MDM permet-il de construire une IA responsable ?
Le Master Data Management garantit que les modèles d’intelligence artificielle sont entraînés sur des données fiables, documentées et conformes. En assurant la qualité, la traçabilité et la transparence des informations, on limite les biais, renforce la confiance des utilisateurs et facilite les audits. Il constitue ainsi le socle d’une IA éthique et responsable, alignée avec les exigences de l’IA Act européen.
Altares peut-il m’aider à créer une IA interne à mon entreprise grâce à ses données ?
Oui. Grâce à ses bases de données B2B fiables et enrichies, Altares alimente vos projets d’intelligence artificielle interne avec des informations normalisées, traçables et à jour. Associées à nos solutions, ces données structurées s’intègrent directement à vos outils et modèles d’IA, garantissant un entraînement sur des référentiels de qualité.
Sur quelles données les IA s'appuient-elles ?
Les systèmes d’intelligence artificielle s’appuient sur une large variété de données structurées et non structurées : informations clients, transactions, historiques de navigation, documents, images, données comptables… Pour être exploitables, ces données doivent être fiabilisées, nettoyées et contextualisées. Le Master Data Management joue ici un rôle clé en unifiant et en qualifiant les référentiels utilisés par les modèles d’IA.
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