Toutes les données ne sont pas utiles à l’intelligence artificielle. Voici comment identifier les données réellement exploitables pour un projet IA d’entreprise.

L’illusion du “Big Data” en entreprise

L’un des premiers réflexes lorsqu’une entreprise entame un projet IA est de s’appuyer sur la masse de données dont elle dispose : historiques clients, rapports Excel, documents métiers, bases RH… Pourtant, en pratique, seule une partie de ces données est réellement exploitable par l’intelligence artificielle.

Accumuler des fichiers ne suffit pas. Pour qu’une IA génère des résultats concrets, il faut des données fiables, structurées, et pertinentes dans le contexte métier. C’est là qu’intervient une démarche essentielle mais souvent négligée : la qualification des données.

Trois critères pour déterminer l’exploitabilité des données par l’IA

1. La qualité : cohérence, exactitude, actualisation

Une donnée floue, périmée ou contradictoire est une source d’erreur pour l’IA. L’IA d’entreprise ne peut s’appuyer que sur des informations cohérentes, bien formatées et à jour. Une adresse client mal saisie, un intitulé de poste obsolète ou un champ vide rendent la donnée inutilisable ou, pire, trompeuse.

La première question à se poser : pouvons-nous faire confiance à nos propres données ?

2. La structuration : champs clairs, typés, standardisés

Une IA ne “devine” pas ce qu’un humain comprend implicitement. Elle a besoin de données lisibles, bien catégorisées. Par exemple, un tableau avec des statuts comme “OK”, “oui”, “validé” ou “fait” pour dire la même chose perd toute valeur analytique. L’IA nécessite une normalisation.

C’est pourquoi dans les projets Coekipia, un travail de cartographie et d’uniformisation des données est toujours réalisé en amont, notamment lors d’un audit IA.

3. Le contexte métier : utilité, usage, fréquence

Une donnée peut être parfaitement propre… mais inutile. Ce n’est pas parce qu’une information existe qu’elle doit être utilisée. L’exploitabilité dépend de sa valeur métier : cette donnée permet-elle de prendre une décision, d’alimenter une logique, d’automatiser une tâche ?

L’IA sur mesure pour entreprise ne cherche pas à tout analyser, mais à extraire ce qui a un sens dans un processus spécifique : RH, support, qualité, gestion, relation client…

Les données les plus souvent exploitables dans les PME

Certaines catégories de données se révèlent particulièrement pertinentes pour des projets IA, notamment dans un cadre professionnel :

• Données RH : historique de formation, absences, entretiens, parcours d’intégration.

• Données support : tickets, délais de réponse, types de demandes.

• Données commerciales : devis, taux de conversion, interactions client.

• Données qualité : non-conformités, audits internes, plans d’actions.

• Données documentaires : procédures, modèles, réponses types, consignes.

Dans chacun de ces cas, l’objectif est de permettre à l’IA d’interpréter une situation, suggérer une action, ou répondre de manière autonome à une question.

Ce que l’IA ne peut pas exploiter… sans travail préalable

À l’inverse, certaines données, bien qu’abondantes, sont rarement exploitables en l’état :

• Données non structurées (PDF scannés, notes manuscrites, photos sans métadonnées).

• Données incomplètes ou non qualifiées.

• Données obsolètes non datées.

• Données dupliquées ou contradictoires.

Ces éléments peuvent être valorisés, mais nécessitent un travail préparatoire. Coekipia propose par exemple un diagnostic IA entreprise qui permet d’identifier les données récupérables, celles à retraiter, et celles à écarter.

L’intelligence artificielle ne remplace pas la logique métier

Contrairement à une idée reçue, l’IA ne pense pas à la place de l’entreprise. Elle modélise des comportements à partir de la donnée existante. Si ces données sont incohérentes ou mal alignées avec les objectifs opérationnels, les résultats seront biaisés.

C’est pourquoi un projet IA réussi repose d’abord sur une bonne compréhension métier, avant même de parler d’algorithmes ou de technologies. L’accompagnement sur mesure proposé par Coekipia commence toujours par cette étape : comprendre ce que l’entreprise cherche à améliorer, puis sélectionner les données qui ont du sens dans ce cadre.

FAQ – Données exploitables pour l’intelligence artificielle

Toutes les données de l’entreprise sont-elles exploitables par l’IA ?
Non. Seules les données fiables, structurées et pertinentes dans un contexte métier donné sont réellement exploitables. Le tri est essentiel.

Les données non numériques sont-elles utilisables ?
Oui, à condition d’être traitées : textes numérisés, images annotées, fichiers audio transcrits… mais cela demande des outils spécifiques.

Combien de temps prend la phase de qualification des données ?
En général, entre 2 et 4 semaines pour une PME. Cela dépend du volume, de la diversité des sources et de la maturité de l’organisation.

Faut-il tout centraliser pour rendre les données exploitables ?
Non. Ce n’est pas une obligation, mais une centralisation partielle via un référentiel peut faciliter l’exploitation. L’important est que les données soient accessibles et interprétables.

Conclusion

Toutes les données ne sont pas égales face à l’intelligence artificielle. Pour qu’un projet IA soit utile, il ne suffit pas d’avoir de la donnée : il faut la bonne donnée, au bon format, au bon endroit. C’est ce qui fait la différence entre un projet gadget et une solution réellement performante. Grâce à son approche métier, Coekipia aide les entreprises à identifier, qualifier et valoriser les données qui comptent, pour construire une IA réellement au service de leur performance.