IA Act & fiabilisation des données

Comprendre, agir, mesurer : lancer vos projets IA sans immobiliser vos données

Depuis l’entrée en vigueur de l’IA Act, la donnée n’est plus un simple carburant pour des cas d’usage : c’est un actif critique qu’il faut qualifier, tracer et expliquer. Beaucoup d’équipes en concluent qu’il faut attendre des données parfaitement propres avant de se lancer. Sur le terrain, c’est souvent l’inverse : bien positionnée, l’IA fiabilise la donnée. Elle détecte les écarts, rapproche les référentiels, enrichit ce qui manque et documente chaque étape. L’humain garde l’arbitrage ; l’IA accélère et sécurise.

Souveraineté et fiabilisation : deux faces d’une même exigence

Fiabiliser, c’est transformer un patrimoine hétérogène en socle exploitable et auditable. Concrètement :

• corriger les erreurs et supprimer les doublons ;
• harmoniser formats et référentiels ;
• compléter les données manquantes ;
• conserver la preuve de chaque correction.

Souveraineté, c’est garder la maîtrise : où circulent vos données, qui y accède, comment elles sont traitées, selon quelles règles et avec quelle réversibilité.
Le lien entre les deux, c’est la transparence (journaux, décisions, versions de modèles). Une donnée fiable et traçable est une donnée souveraine.

Faut-il un “seuil” pour démarrer ?

Il n’existe pas de pourcentage magique. Le vrai prérequis est organisationnel : savoir où sont vos données, à quoi elles servent, et disposer de référentiels, même partiels.

Exemple terrain. Un industriel majeur gérait une base produits de 600 000+ références avec 60 % de complétude. En quelques semaines d’itérations avec l’IA — sous contrôle métier — la base est montée à 100 %. L’enjeu n’est pas la perfection initiale, mais de cibler les zones d’intervention et de mesurer l’amélioration.

Où placer l’IA dans le flux de fiabilisation ?

Chez Strat37, nous partons d’un principe simple : « Là où un humain peut décrire la tâche, l’IA peut l’automatiser. »
Dans la pratique :

• À l’ingestion (factures, PDF, emails) : l’IA lit, extrait, normalise ; le code impose les garde-fous (dates, montants, unités).
• Rapprochement sémantique : matching entre systèmes hétérogènes, justification des décisions, cas ambigus remontés aux métiers.
• Zones grises : des agents spécialisés classent, complètent et lèvent les ambiguïtés, en plusieurs passes si nécessaire.
• Contrôle continu : loin du “one-shot”, l’IA détecte les dérives, ré-harmonise et opère des corrections massives tout au long du cycle de vie.

Méthode opératoire : démarrer sans attendre la perfection

La progression suit une cadence claire et tracée :

1. Cartographier & aligner les sources, propriétaires et définitions partagées (métier/technique).
2. Contrôler formats, unicité et intégrité référentielle, avec inspection ciblée des tables critiques.
3. Orchestrer code + IA : Python/SQL pour l’automatisable ; LLM/agents pour les cas contextuels.
4. Mesurer en continu : complétude, précision, rappel, F1-score, taux de doublons, score de confiance — et comparer à un gold dataset (socle intouché) pour objectiver les progrès.
5. Stabiliser & tracer : journaliser prompts, entrées/sorties et arbitrages ; transparence indispensable au regard de l’IA Act.

Retours terrain (Strat37)

Nos constats s’appuient sur plus de 20 millions de données traitées, structurées (ERP, CRM, PIM, CSV…) et non structurées (factures, PDF, emails).

• Industrie (nettoyage & classification complexe) : sur des données techniques et multi-référentiels, nos modèles dépassent 80 % de justesse à très grande échelle — seuil permettant d’automatiser des tâches jusqu’alors manuelles et limitées.
• Immobilier & gestion d’actifs (classification textuelle) : sur des données variées mais non techniques, nous atteignons 92 % de fiabilisation grâce à la structuration, l’harmonisation et des contrôles IA systématiques. Le chemin de décision documenté facilite les audits.
• Distribution & réseaux (enrichissement & inter-systèmes) : 100 % des fiches produits peuvent être complétées automatiquement avec validation ciblée des métiers. Sur le rapprochement entre systèmes hétérogènes, nous observons ≈ 90 % de matching fiable ; les cas restants, intrinsèquement interprétatifs, sont arbitrés par les métiers.

Des résultats tangibles en moins de 60 jours

Sans immobiliser vos projets, vous obtenez :

• une base plus complète, cohérente et auditable ;
• des indicateurs de qualité en hausse (complétude, F1, confiance), des doublons en baisse, des délais réduits ;
• des équipes qui reprennent la main, et des modèles IA qui performent mieux.

De la fiabilité à l’action

Une fois la fondation stabilisée, on passe du diagnostic à l’impact opérationnel. L’IA soutient alors :

• l’analyse augmentée (corrélations, clustering) ;
• la détection en continu (dérives, fraudes, ruptures) ;
• les prédictions (ventes, risques, stocks, churn) ;
• l’interaction naturelle avec vos données (« chat with your data »).

Les résultats opérationnels nourrissent la mesure, qui renforce la fiabilisation : la boucle vertueuse est en place.

À retenir

Placez l’IA au bon endroit du flux, confiez l’arbitrage à l’humain, mesurez vos progrès sur un gold dataset et tracez chaque étape. Dans ce cadre, la conformité n’est pas un frein : c’est un accélérateur de souveraineté et de performance.