Pourquoi votre système décisionnel doit être solide avant de vous lancer dans l'IA ?
L'intelligence artificielle et l'analyse prédictive font rêver les dirigeants.
Mais sans fondations data solides, ces projets tournent au cauchemar.
Voici pourquoi commencer par structurer vos données est la clé du succès.
L'IA sans données fiables : le piège classique des entreprises
Vous êtes dirigeant dans l’immobilier, l’industrie, le retail ou encore l’agroalimentaire ? Vous entendez parler partout d’IA, de machine learning, d’analyses prédictives… Et vous vous dites : « Il faut qu’on s’y mette ! »
Erreur classique : se précipiter sur les algorithmes sans avoir mis de l’ordre dans ses données.
Résultat ? Des projets IA qui échouent dans 85% des cas selon Gartner, souvent à cause de données de mauvaise qualité, dispersées ou inaccessibles.
Vous connaissez d’ailleurs sûrement cette fameuse expression : « Garbage in, Garbage out« . En effet, le meilleur moyen d’obtenir des informations erronées ou de mauvaises qualité consiste à utiliser des données non qualifiées, qui ne sont pas à jour ou incomplètes.
Les fondations d'un système décisionnel performant
1. La collecte multi-sources : rassembler vos données éparpillées
Dans une entreprise moderne, les données peuvent provenir de sources diverses et variées :
- ERP pour la gestion
- CRM pour les clients
- Outils comptables pour les finances
- SI RH pour les salariés
- Capteurs IoT pour la production
- Plateformes e-commerce pour les ventes
- Fichiers Excel des équipes terrain
- Open Data pour l’enrichissement des reportings
Sans un système permettant d’unifier et de centraliser toutes ces données, impossible d’avoir une vision globale. C’est comme essayer de naviguer avec des morceaux de cartes…
2. La fiabilisation des données : nettoyer avant d'analyser
Vos données sont-elles :
- Complètes ? (pas de champs vides critiques)
- Cohérentes ? (même client = même ID partout)
- À jour ? (synchronisation en temps réel)
Une donnée erronée dans votre modèle IA peut vous coûter des milliers d’euros en mauvaises décisions.
3. Les référentiels : parler le même langage
Centraliser les données de plusieurs sources est une chose, parler le même langage en est une autre. Pour vous permettre de construire un modèle solide, il vous faut construire vos référentiels pour y rattacher l’ensemble de vos sources de données.
Exemple concret : votre service commercial appelle un produit « Réf-A123 » dans le CRM, votre production l’appelle « Article-A123 » dans l’ERP, votre comptabilité « SKU-A123 » dans son outil comptable.
Pour l’IA, ce sont 3 produits différents. Pour vous, c’est un ratage garanti.
4. La gestion de l'historique : Avoir de la profondeur dans vos analyses.
Par défaut, un outil de gestion tel qu’un ERP ou un CRM ne gère pas l’historique des données. Il vous faut donc prendre cela en considération et mettre en place une base de données supplémentaire pour y stocker l’historique de vos données.
L’importance est de réaliser ce que l’on appelle des « Photos » quotidiennes. Ce qui vous permettra de comprendre l’état de vos données à un instant T, y compris si des modifications ont été réalisées peu de temps après.
Cas d'usage : du système décisionnel à l'IA prédictive
Industrie : Maintenance prédictive
- Étape 1 : Centraliser les données des machines (températures, vibrations, historique pannes)
- Étape 2 : Stockage et gestion de l’historique des données
- Étape 3 : Fiabiliser et enrichir (contexte production, météo, équipes)
- Étape 4 : Appliquer l’IA pour prédire les pannes
Résultat : -30% de temps d’arrêt, +25% de productivité
Retail : Optimisation des stocks
- Étape 1 : Rassembler ventes, notation fournisseurs, météo, événements locaux, tendances
- Étape 2 : Stockage et gestion de l’historique des données
- Étape 3 : Créer des référentiels produits et magasins cohérents
- Étape 4 : Algorithmes prédictifs pour ajuster les commandes
Résultat : -20% de ruptures, -15% de surstocks
Agroalimentaire : Traçabilité et qualité
- Étape 1 : Centraliser données fournisseurs, production, transport
- Étape 2 : Stockage et gestion de l’historique des données
- Étape 3 : Référentiels qualité et normes sanitaires
- Étape 4 : IA pour détecter les risques qualité
Résultat : Conformité renforcée, réactivité sur les alertes
Immobilier : Maintenance prédictive
- Étape 1 : Centraliser interventions, composants, maintenance technique, données fournisseurs
- Étape 2 : Stockage et gestion de l’historique des données
- Étape 3 : Fiabiliser son patrimoine, créer un référentiels des composants
- Étape 4 : Prévoir les maintenances des composants et équipements
Résultat : Maintenance prédictive
La plateforme data managée : votre accélérateur
Construire un système décisionnel en interne peut prendre 18 à 24 mois et risque l’échec du projet. Avec une plateforme prête à l’emploi, vous êtes opérationnels en seulement quelques semaines.
Les composants indispensables :
- Data Lake : Centralisation et stockage de toutes vos données
- Master Data : Création de vos référentiels de donées
- Data Hub : Historique des données fiabilisées
- Data Warehouse : Structuration des données pour préparer l’analyse
- Modèle de données : Contextualiser les données pour simplifier la valorisation
- Outils de dataviz : Valorisation des données et pilotage de la performance
- Audit des flux : Pouvoir monitorer les flux de données
L'erreur à éviter : tout faire en même temps
Ne tombez pas dans le piège du « big bang ». Commencez petit, prouvez la valeur, puis étendez.
Avant tout projet d’Intelligence Artificielle il est impératif de sensibiliser vos collaborateurs à l’importance de bien utiliser les outils métiers. Pour ce faire, la seule solution est de leur faire voir ce que donne une donnée de mauvaise qualité. La Business Intelligence permet justement de s’apercevoir rapidement de l’ensemble des anomalies de données puis de créer des KPI pour alerter sur les futures anomalies.
L’ordre gagnant :
- Des collaborateurs sensibilisés
- Données fiables et accessibles
- Analyses descriptives (ce qui s’est passé)
- Analyses diagnostiques (pourquoi ça s’est passé)
- Analyses prédictives (ce qui va se passer)
- Analyses prescriptives (que faire)
Conclusion : l'IA commence par vos données
L’intelligence artificielle n’est pas magique. Elle est aussi performante que les données qu’on lui donne.
Avant de rêver d’algorithmes sophistiqués, construisez des fondations solides. Votre système décisionnel d’aujourd’hui détermine le succès de votre IA de demain.
