Data Quality et DQM

Un fichier client accumule au fil du temps des doublons, des coordonnées et diverses informations obsolètes, des enregistrements incomplets qui faussent vos analyses et ralentissent vos équipes internes. Ces erreurs s’accumulent silencieusement : une même entreprise saisie sous plusieurs formats, un contact devenu fantôme mais déclaré comme actif dans votre CRM, des champs vides qui bloquent l’automatisation de vos campagnes. Nos traitements détectent et fusionnent automatiquement les doublons. Les entrées invalides sont identifiées et corrigées, les données périmées signalées en vue d’une mise à jour ou suppression. Vous obtenez une base unique centralisée, fiable et immédiatement exploitable, sans passer par un tri manuel fastidieux ni une ressaisie chronophage.

Un contact sans téléphone valide, une entreprise sans SIRET à jour, un décideur qui a changé de poste depuis six mois : autant de failles qui faussent vos processus de prospection et finissent par dégrader vos résultats commerciaux. Ces failles obligent souvent vos équipes à multiplier les recherches manuelles avant de pouvoir lancer leurs démarches opérationnelles. Bénéficiez d’une solution qui complète automatiquement vos fiches CRM à partir de sources fiables et vérifiées, en s’appuyant sur la Data Factory IDAIA actualisée en continu. Vous disposez ainsi de profils précis et fiables, prêts à être activées directement dans vos outils sans étape de vérification supplémentaire.

Chaque flux de données entrantes arrive avec ses propres normes, complexifiant les rapprochements entre sources variées. Les adresses sont écrites différemment d’un support à l’autre, les numéros de téléphone affichent des indicatifs disparates, les civilités sont incohérentes avec les prénoms, et les libellés d’entreprise saisis de multiples façons… Si cette hétérogénéité complique le croisement des bases en génèrant de faux doublons, elle limite également la fiabilité de vos analyses. Les processus de normalisation IDAIA harmonisent automatiquement l’ensemble de vos flux selon un format unique, quelle que soit leur origine. Par exemple, les adresses postales sont mises en conformité avec les référentiels officiels de La Poste, et les numéros mobiles convertis au format international. Chaque champ est retraité selon les standards officiels. En parallèle, vos données métier sont alignées sur le référentiel interne propre à votre entreprise. Vos bases deviennent enfin directement exploitables, sans retraitement manuel ni intervention technique qui permettent de les utiliser.

L’AI Act européen change la donne pour les entreprises qui développent ou déploient des systèmes d’intelligence artificielle. La traçabilité et la fiabilité des données d’entraînement deviennent des obligations réglementaires, et non plus de simples bonnes pratiques internes. Un modèle entraîné à partir de données biaisées ou mal documentées expose l’entreprise à des risques de conformité, mais aussi à des décisions automatisées erronées qui peuvent être difficiles à corriger une fois le système déployé à grande échelle. Nos solutions permettent de constituer des jeux de données d’entraînement fiables, documentés et traçables tout au long de leur cycle de vie, de la collecte initiale jusqu’à leur usage final.

Chaque élément est consigné pour faciliter les audits :

• Origine des données,
• Méthodes de collecte,
• Transformations appliquées,
• Dates de modification,
• Niveau de qualité mesuré à chaque étape…

Cette rigueur en amont renforce la confiance dans les résultats produits par vos modèles, tout en réduisant les risques juridiques et réputationnels liés à des systèmes mal documentés.

Quel est le véritable état de la qualité des données en France, au-delà des perceptions et des estimations approximatives ? Une base se dégrade en premier lieu parce que la réalité qu’elle décrit est changeante. Chaque année, près d’une personne sur dix change d’adresse, et un salarié sur quatre quitte son employeur. Plus d’un million d’entreprises se créent pendant que plus de 70 000 font défaillance. Les référentiels officiels évoluent aussi : plus d’un million de numéros de voie sont créés en un an, une adresse sur quatre n’est pas encore certifiée par sa commune, les codes d’activité seront tous recalculés au 1er janvier 2027. L’étude présentée traduit ces chiffres en vitesse de dégradation par type de donnée, pour que chaque acteur du marché puisse prendre la mesure de l’écart qui se creuse dans ses fichiers.

La déduplication repose sur des règles de correspondance avancées, capables de repérer les doublons même en cas de saisie approximative (variantes d’orthographe, formats différents). Combinée à une détection automatique des données obsolètes ou invalides, elle permet d’obtenir une base unique et fiable sans tri manuel.

Au-delà du coût direct (relances, retours NPAI, campagnes ratées), la mauvaise qualité des données ralentit les cycles de décision et fausse les analyses commerciales. IBM estimait dès 2016 ce coût à 3,1 Md de dollars par an aux États-Unis, un ordre de grandeur qui illustre l’ampleur du problème.

Le DQM regroupe l’ensemble des processus visant à garantir en continu l’exactitude, la complétude et la fiabilité des données d’une organisation. Il devient incontournable car les données irriguent aujourd’hui la quasi-totalité des décisions, du scoring commercial aux modèles d’IA, rendant toute erreur en amont coûteuse en aval.

Il n’existe pas de statistique officielle unique et consolidée sur ce point, les taux variant fortement selon le secteur, la taille de l’entreprise et la fréquence de mise à jour des bases.

L’enrichissement automatique s’appuie sur des API connectées à des référentiels fiables et actualisés, qui complètent en temps réel les champs manquants (téléphone, email, SIRET, décideur). L’intégration directe au CRM évite toute recherche manuelle et maintient la base à jour à chaque évolution.