Bonnes données, mauvaises données : vos données de référence sont-elles prêtes pour l'IA ?

L'IA a besoin de qualité : pourquoi de bonnes données clients sont-elles la base de processus intelligents ?

À l'ère de la vente assistée par l'IA, de la communication client automatisée et du développement commercial basé sur les données, une chose est claire : l'IA n'est aussi performante que les données avec lesquelles elle travaille. La qualité des données de référence clients détermine si les processus d'IA sont possibles et s'ils apportent une réelle valeur ajoutée.

Que signifie « prêt pour l'IA » dans le contexte des données clients ?

Les données prêtes pour l'IA sont :

• structurées et standardisées, afin que les algorithmes puissent les traiter efficacement.
• complètes et actualisée, car des informations obsolètes ou manquantes conduisent à des recommandations erronées.
• reliées et contextualisées, par exemple en consolidant les données de base dans un « golden record » et en les reliant aux données transactionnelles, comportementales ou de feedback.

Sans ces caractéristiques, l'IA reste aveugle : elle ne peut pas reconnaître de modèles, établir de prévisions ni prendre de décisions personnalisées.

Mauvaises données = mauvaise IA

Selon une enquête récente¹, 45 % des entreprises déclarent être confrontées à des problèmes de disponibilité ou de qualité de leurs données. Cet obstacle empêche non seulement l'utilisation de l'IA, mais aussi l'automatisation et l'optimisation des processus commerciaux centraux.

Des données clients erronées, redondantes ou incomplètes entraînent :
 

• des segmentations erronées
• des recommandations non pertinentes
• une automatisation inefficace
• une perte de confiance chez les clients

L'IA n'est pas un outil magique : elle amplifie ce qui existe déjà. De mauvaises données conduisent à de mauvais résultats.

La qualité des données, condition stratégique pour l'IA

Quiconque souhaite mettre en place des processus d'IA dans la vente ou la gestion de la clientèle doit d'abord mettre de l'ordre dans sa base de données :
 

1. Réaliser un inventaire des données
   Recensez systématiquement les données clients disponibles dans les différents systèmes, du CRM à l'ERP en passant par les outils marketing. L'objectif est d'obtenir une vue d'ensemble complète du paysage des données.
2. Analyser la qualité des données
   Évaluez les données en termes d'exhaustivité, de cohérence et d'actualité. Les outils d'analyse automatisée de la qualité des données permettent d'identifier rapidement les points faibles.
3. Nettoyer et harmoniser les données
   Les données erronées, multiples ou obsolètes doivent être corrigées. Des procédures éprouvées telles que la comparaison des doublons, la validation des adresses et la standardisation des champs garantissent la qualité.
4. Relier et consolider les données
   La fusion des données de référence provenant de différentes sources permet de créer une image cohérente du client ou « vue unique du client » grâce au Golden Record. Cela est essentiel pour les analyses et les décisions basées sur l'IA.
5. Rendre les processus de données orperationnels
   Les données nettoyées et reliées doivent être intégrées dans des systèmes opérationnels, par exemple pour la gestion des campagnes, le service client ou l'automatisation des ventes. L'IA peut apporter ici un soutien ciblé, par exemple grâce à des modèles Next Best Action ou Churn Prediction.
    

Conclusion

La qualité des données de référence clients n'est pas un détail technique, mais une condition stratégique préalable à l'utilisation de l'IA. Les entreprises qui développent et entretiennent systématiquement leur base de données créent les conditions nécessaires à la mise en place de processus intelligents, automatisés et orientés client.

¹ Une entreprise sur cinq utilise l'intelligence artificielle - Office fédéral allemand de la statistique (consulté le 26/09/2025)