Data

L’intelligence artificielle fascine, promet et s’impose peu à peu comme un levier de performance incontournable. Mais derrière la révolution technologique, une vérité simple s’impose : aucune IA ne peut être plus intelligente que la donnée qui l’alimente. Avant d’investir dans des modèles, des copilotes ou des dashboards augmentés, les entreprises doivent affronter un défi souvent sous-estimé : la qualité de leurs données. Car les projets échouent rarement à cause des algorithmes — ils échouent faute d’un socle de données propre, cohérent et gouverné. Cet article rassemble les chiffres clés qui rappellent pourquoi la maîtrise de la donnée est le véritable point de départ de toute stratégie IA.

Là où la majorité des entreprises se limite à leurs données internes, les plus agiles croisent leurs informations avec des sources externes — open data, météo, transport, marché. Ce simple réflexe transforme les chiffres en compréhension, accélère la prise de décision et redéfinit le rôle des directions métier.

Beaucoup d’entreprises veulent “analyser leurs données”. Mais analyser quoi, si la donnée est incomplète ou incohérente ? Dans la majorité des projets data, les erreurs ne viennent pas des outils d’analyse, mais de la qualité des données en amont. C’est pourquoi, chez Strat37, notre règle d’or reste toujours la même : Fiabiliser → Enrichir → Analyser. Chaque étape consolide la suivante, et sauter l’une d’elles, c’est construire sur du sable.

Vos bases de données contiennent des doublons ou des incohérences ? Découvrez comment l’intelligence artificielle transforme la préparation et la fiabilisation des données en un processus automatisé, rapide et économique. Un article incontournable pour les entreprises qui veulent reprendre le contrôle sur leur donnée.

Vos projets IA patinent “en attendant des données parfaites” ? Et si c’était l’inverse : démarrer pour fiabiliser plus vite. Avec l’IA Act, la donnée devient un actif à qualifier, tracer, expliquer — sans immobiliser vos équipes. Dans cet article, on montre comment placer l’IA au bon endroit du flux, mesurer les gains (F1, complétude…), documenter chaque étape et atteindre des résultats concrets en moins de 60 jours. Cas réels, chiffres, méthode opérationnelle. À vous le passage du diagnostic à l’impact.

Vos données sont-elles vraiment fiables ? Chaque erreur, doublon ou information manquante semble anodine, mais additionnées, elles coûtent des millions aux entreprises. Et si la plus grosse dépense cachée de votre organisation se trouvait… dans vos données ?