Dans de nombreuses entreprises, les décisions stratégiques s’appuient sur des chiffres… mais pas toujours les bons. Un indicateur clé qui varie d’un service à l’autre, un chiffre de ventes qui arrive trop tard, ou encore un tableau Excel bricolé pour “réparer” un export Power BI… Ces situations coûtent cher, non seulement en argent, mais aussi en réactivité et en crédibilité.
Chez Strat37, nous observons souvent le même scénario : les équipes passent plus de temps à valider les chiffres qu’à décider. Pourtant, il est possible de renverser la situation rapidement. En 30 jours, grâce à une méthode progressive et à l’appui de l’intelligence artificielle, vos données peuvent devenir fiables, enrichies et prêtes à guider vos décisions.
On commence par bâtir un socle solide.
L’IA joue un rôle dès cette première phase en identifiant automatiquement les incohérences : doublons, valeurs manquantes, anomalies statistiques sur les prix ou les quantités… Elle peut même proposer des corrections en s’appuyant sur vos règles métiers et vos historiques.
En parallèle, nous mettons en place un score de qualité des données qui mesure l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, la fraîcheur, l’unicité et la traçabilité. L’objectif est clair : corriger en priorité les anomalies qui ont le plus d’impact opérationnel, pour que 80 % des frictions disparaissent rapidement.
Une fois la base nettoyée, il faut combler les trous et donner du contexte.
L’IA peut accélérer l’unification des référentiels produits, clients ou sites, en détectant les correspondances et les incohérences de codification. Elle peut aussi enrichir vos données à partir de sources externes — codes NAF, météo, zones géographiques, segments clients et normaliser automatiquement les formats (unités, devises, statuts).
Cette étape est cruciale : elle transforme une donnée brute en information prête à l’analyse, contextualisée et exploitable dans vos processus de décision.
Une fois la donnée fiabilisée et enrichie, place à l’exploitation stratégique.
On met en place des contrats KPI : chaque indicateur a une définition unique, une source claire, un responsable et des seuils d’alerte. L’IA intervient ici pour automatiser la détection d’anomalies, générer des résumés intelligents, anticiper les tendances avec des prévisions, et même simuler des scénarios “what-if” pour évaluer l’impact de vos choix.
Le point fort : vous pouvez interroger vos données en langage naturel. Besoin de savoir quel produit a connu la plus forte progression la semaine dernière ? L’IA vous répond instantanément, sans passer par des filtres complexes.
Un reporting lent et peu fiable ralentit l’entreprise entière. En revanche, un pilotage basé sur une donnée propre et dynamique libère du temps, fluidifie la communication entre services et permet de réagir plus vite aux évolutions du marché.
Au-delà du gain de temps, l’impact se mesure en opportunités saisies plus rapidement, en pertes évitées grâce à la détection précoce d’anomalies, et en décisions mieux alignées sur la réalité opérationnelle.
L’IA ne se contente pas de produire de jolis graphiques : elle agit sur toute la chaîne, depuis la fiabilisation initiale jusqu’à la mise en action, en rendant l’information claire, cohérente et directement exploitable.
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