La plupart des entreprises PME et ETI françaises ont aujourd’hui des montagnes de données à leur disposition : historique client dans le CRM, relevés financiers, indicateurs de production, suivi des ventes, données e-commerce… Pourtant, comme le souligne la dernière étude Bpifrance Le Lab, ces données restent souvent inexploitées ou exploitées de manière très partielle. Elles dorment dans des fichiers Excel oubliés, dans des logiciels sous-utilisés ou dans des bases éparpillées entre plusieurs services.
Ce paradoxe est bien connu : les entreprises sont data-rich mais insight-poor. Elles possèdent la matière première, mais n’arrivent pas à la transformer en informations stratégiques pour orienter leurs décisions.
L’étude met en lumière trois causes principales.
D’abord, les données sont dispersées, souvent en silos. Le service commercial a ses tableaux, la finance ses exports, la production ses relevés. Chaque équipe travaille avec ses propres fichiers, rarement harmonisés, ce qui rend impossible une vision unifiée et fiable.
Ensuite, la qualité des données est un frein majeur. Doublons, champs incomplets, erreurs de saisie : la confiance dans l’information s’effrite. Dans certains cas, des heures sont perdues chaque semaine à rechercher la “bonne” donnée ou à la ressaisir.
Enfin, même lorsqu’une infrastructure existe, elle est sous-utilisée. Des CRM ou ERP performants peuvent ne fonctionner qu’à 30 ou 50 % de leur capacité réelle, faute de formation, de temps ou de process clairs. Les outils ne suffisent pas : sans la compétence pour les exploiter, ils deviennent de simples stockages.
Sous-exploiter ses données ne se traduit pas uniquement par une perte d’efficacité. Cela impacte directement la compétitivité et la capacité à anticiper. Les décisions se prennent alors sur des bases incomplètes, voire obsolètes. Les opportunités de croissance – comme l’identification de segments clients à fort potentiel ou la détection précoce de tendances – passent inaperçues.
Dans un contexte où les marchés évoluent vite et où la concurrence se renforce, ne pas transformer ses données en insights actionnables revient à avancer en partie à l’aveugle.
La bonne nouvelle, c’est qu’il n’est pas nécessaire de lancer un projet titanesque pour inverser cette tendance. Le point de départ, c’est un audit clair de l’existant : quelles données sont disponibles, dans quels formats, avec quel niveau de qualité ?
Vient ensuite l’étape cruciale du nettoyage et de l’enrichissement. Harmoniser les formats, supprimer les doublons, compléter les champs manquants… Un travail souvent invisible, mais qui représente jusqu’à 80 % de la réussite d’un projet data.
Enfin, la clé pour tirer parti de ces données réside dans leur analyse et leur mise en contexte. C’est là que les outils augmentés par l’IA changent la donne. Un copilote data métier comme StratBoard™ peut, à partir de données déjà présentes dans l’entreprise, fournir des synthèses automatiques, détecter des anomalies, formuler des hypothèses et même projeter différents scénarios. L’IA n’est pas seulement un moteur de calcul : elle devient un partenaire d’aide à la décision, capable d’alerter et de suggérer des pistes d’action.
Vos données ne sont pas qu’un historique passif de votre activité. Elles sont une mine d’or stratégique, capable de révéler des opportunités, de réduire les risques et d’accélérer vos décisions. Mais comme toute ressource, elles demandent un traitement, un enrichissement et une mise en valeur pour livrer tout leur potentiel.
En investissant dans la fiabilisation, l’enrichissement et l’exploitation intelligente de vos données, vous ne vous contentez pas de gagner en efficacité : vous transformez la manière dont votre entreprise pilote sa croissance.
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
