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Tout le monde est prêt pour l’IA. Vos données aussi ?

La performance de toute IA dépend directement de la qualité des données sur lesquelles elle s’appuie.

L’intelligence artificielle est désormais accessible à toutes les entreprises. Pourtant, le véritable facteur de succès n’est pas la technologie d’IA elle-même, mais la qualité, la cohérence et la fiabilité des données sous-jacentes.

Évaluer la maturité de vos données

Le succès de l’IA se joue bien avant le premier prompt.

Pour fournir des résultats fiables, l’IA a besoin d’une base de données solide. Grâce à notre expertise en Data Quality, Customer Data Management et Data Governance, nous aidons les entreprises à analyser, optimiser et préparer durablement leurs données à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Vous créez ainsi les conditions nécessaires à des décisions fiables, à des processus plus efficaces et à une création de valeur mesurable grâce à l’IA.

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Qualité des données :
Pilier de vos projets IA

Garantir votre succès grâce à une donnée fiable, unifiée et gouvernée.

Jean‑Luc Bouvier Sales Director France et
Lionel Matter, Customer Success Manager, UNISERV

Regarder le webinar

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Jean‑Luc Bouvier Sales Director France et
Lionel Matter, Customer Success Manager, UNISERV

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Projet pilote IA réussi. Déploiement en production plus compliqué.

De nombreuses entreprises vivent actuellement une situation similaire : les premiers projets d’intelligence artificielle convainquent rapidement. Les démonstrations sont concluantes, les applications pilotes produisent des résultats impressionnants et le business case semble évident. Pourtant, entre un Proof of Concept réussi et un déploiement en production, un obstacle majeur apparaît souvent : la réalité des données de l’entreprise.

Lors de la phase pilote, les problèmes de données sont souvent compensés sans que l’on s’en aperçoive. Des enregistrements sont nettoyés manuellement, des informations manquantes complétées ou des doublons temporairement fusionnés. Dans les opérations quotidiennes, ces ajustements disparaissent. L’IA doit alors travailler avec les données réellement disponibles, et c’est précisément là que les difficultés commencent. À la place d’une automatisation fluide, les exceptions se multiplient, les corrections deviennent nécessaires et les efforts de coordination augmentent.

Comment reconnaître les problèmes de données clients dans les projets IA ?

Ils apparaissent souvent de manière très visible dans des tâches qui semblent pourtant simples au premier abord :

Data Fitness Check : l’IA est-elle vraiment le problème… ou plutôt vos données ?

Si plusieurs des situations suivantes vous semblent familières, un examen plus approfondi de votre base de données s’impose.

L’IA rencontre des difficultés pour identifier correctement les clients, les sites ou les contrats.
Des doublons et des structures de comptes incohérentes apparaissent régulièrement.
Certaines relations essentielles entre les données clients sont absentes ou incomplètes.
Différents systèmes présentent des visions divergentes d’un même client.
Les automatisations se heurtent régulièrement à des cas particuliers qui nécessitent un traitement manuel.

Évaluer la maturité de vos données

Quatre piliers pour des données clients prêtes pour l’IA

Quelques mesures ciblées suffisent souvent à créer les bases de processus d’IA fiables : Golden Record, hiérarchies de données claires, complétude des données critiques et suivi actif de la qualité des données.

Créer des identités uniques

L’IA ne peut prendre des décisions fiables que si elle sait précisément qui est le client. Dans de nombreuses entreprises, un même client existe plusieurs fois dans différents systèmes, avec des noms, adresses ou numéros de client divergents. Grâce au Matching & Identity Resolution, à la gestion des doublons et à la création d’un Golden Record, Uniserv cré une identité client fiable à partir de plusieurs vues de données.

Rendre les relations et les hiérarchies transparentes

Les données clients ne se limitent pas à une collection d’enregistrements individuels : elles reposent sur des relations. Entreprises, sites, contrats, interlocuteurs et unités opérationnelles forment des réseaux complexes. Pour que l’IA puisse automatiser les processus de manière fiable, ces relations doivent être représentées de façon cohérente et sans ambiguïté. Grâce au Customer Data Management, à la modélisation des données et au conseil en Data Governance, Uniserv aide les entreprises à rendre ces relations visibles et exploitables.

Garantir la complétude des données essentielles

Les projets d’IA réussis n’exigent pas nécessairement des données parfaites. L’essentiel est de disposer des informations qui pilotent réellement les processus, telles que le statut des contrats, les responsabilités ou les données relatives aux sites. Grâce au Data Quality Consulting, à l’analyse des données, au profiling des données et à des règles de qualité appliquées en continu, Uniserv identifie précisément les données qui apportent le plus de valeur à l’entreprise.

Surveiller durablement la qualité des données

La qualité des données n’est pas un projet ponctuel, mais un processus continu. Nouveaux clients, évolutions des systèmes, opérations de fusion-acquisition (M&A) et saisies manuelles modifient les données en permanence. Sans surveillance adaptée, la qualité des données se dégrade souvent plus rapidement que les entreprises ne le réalisent. Grâce au Data Quality Monitoring, aux Quality Dashboards, aux concepts de Data Governance et aux Managed Services, Uniserv aide les entreprises à mesurer, piloter et améliorer durablement la qualité de leurs données.

Vision client à 360° : votre guide de démarrage

Le modèle 'épicerie de quartier' n'a jamais été aussi précieux qu'aujourd'hui ! On peut parier que oui. Car ce que l'épicier maîtrisait instinctivement à petite échelle - la vision à 360 degrés de chaque client - vous devez l'appliquer à grande échelle à vos clients : Toutes les informations sur chaque client sont réunies dans un seul jeux de données, le Golden Record. C'est la clé de la personnalisation dans la gestion de l'expérience client au sein du parcours client.

Dans notre guide de démarrage 'Vision client à 360°', vous découvrirez comment exploiter pleinement le potentiel des ventes et des revenus à partir de données clients consolidées :

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Agir intelligemment, sans projet titanesque

Sélectionner 1 à 2 processus que l'IA doit soutenir de manière fiable (par ex. : triage des tickets, Account Insights, routage des leads).
Identifier les données clés et les relations associées (Critical Data Elements).
Mesurer la situation actuelle (complétude, doublons, cohérence, conflits entre sources).
Mettre en œuvre 1 ou 2 leviers à fort impact (le plus souvent : Golden Record et cartographie des relations).
Mettre en place un suivi continu afin de garantir la stabilité des données dans la durée.
Des bénéfices rapidement visibles, une IA fiable au quotidien.

La bonne nouvelle :

Les progrès les plus importants reposent souvent sur quelques leviers simples :
Golden Record, relations et hiérarchies, complétude des données critiques et monitoring.

Passez à l’action dès maintenant

Vous souhaitez identifier le levier de qualité des données qui aura le plus d’impact sur vos données clients et organisationnelles ?
Prenons 30 minutes pour analyser ensemble votre situation, en nous concentrant sur les processus que vous souhaitez sécuriser et fiabiliser grâce à l’IA.
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Les plus grandes entreprises font confiance à Uniserv

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FAQ

Nous disposons déjà d’une plateforme d’IA. Pourquoi devrions-nous d’abord nous intéresser aux données ?

Parce que la qualité des résultats dépend directement de la qualité des données. Aujourd’hui, les modèles d’IA sont accessibles à la plupart des entreprises. Le véritable avantage concurrentiel ne réside plus dans l’IA elle-même, mais dans la fiabilité des données sur lesquelles elle s’appuie.

Pourquoi de nombreux projets d’IA échouent-ils malgré un Proof of Concept réussi ?

Dans les projets pilotes, les problèmes de données sont souvent compensés ou corrigés manuellement. En production, l’IA est confrontée à la réalité des données de l’entreprise. Des identités clients ambiguës, des doublons ou des relations manquantes entraînent alors des résultats erronés et de nombreuses corrections manuelles.

L’IA a-t-elle besoin de données parfaites ?

Non. L’IA n’a pas besoin de données parfaites, mais de données fiables et cohérentes. L’essentiel est que les informations critiques, telles que les identités clients, les contrats, les implantations ou les interlocuteurs, soient disponibles de manière univoque et à jour.

Quel rôle joue un Golden Record pour l’IA ?

Un Golden Record crée une vue unique et fiable des clients, des entreprises ou d’autres données de référence. L’IA peut ainsi interpréter correctement les informations à travers les différents systèmes et prendre des décisions sur la base de données cohérentes.

Quels problèmes de données affectent le plus souvent l’IA ?

Les causes les plus fréquentes sont :

La présence de doublons dans les données clients
Des données de référence différentes entre les systèmes CRM, ERP et de service client
L’absence de liens entre clients, implantations et contrats
Des informations clés incomplètes
L’absence de suivi de la qualité des données

Comment Uniserv accompagne-t-il les initiatives liées à l’IA ?

Uniserv accompagne les entreprises à travers ses prestations de conseil, ses solutions de Data Quality, de Matching & Identity Resolution, de Customer Data Management ainsi que ses approches basées sur le Golden Record. L’objectif est de créer une base de données fiable permettant d’exploiter durablement et à grande échelle les applications d’IA.

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Master Data Management

Accordez dès le départ à vos données de référence clients le soin et l'attention nécessaires : elles doivent être actualisées, correctes, complètes, claires et disponibles de manière centralisée ! Car c'est la qualité qui détermine l'efficacité des processus de données clients.

L’IA a besoin de données de qualité

Vos données de référence sont-elles prêtes pour l’IA ? À l’heure des ventes pilotées par l’IA, de la communication client automatisée et du développement commercial fondé sur les données, une chose est claire : une IA n’est fiable que si les données sur lesquelles elle s’appuie le sont aussi.

Data Cleansing

Nettoyez vos données de manière ciblée, en tant qu'élément central de toute initiative de qualité des données, avec un nettoyage initial au lancement, périodique dans le cadre de la maintenance des données (anti-aging) ou continu dans le cadre du First Time Right (Data Quality Firewall).