Vos données sont prêtes lorsqu'elles sont accessibles, à jour, non contradictoires et rattachées à un identifiant fiable. Dans la plupart des PME, ce n'est pas le cas au départ, et c'est l'une des premières causes d'échec des projets d'IA : un modèle interrogé sur des données incomplètes produit des réponses fausses avec beaucoup d'assurance.
Un diagnostic rapide tient en cinq questions :
- Où vivent réellement les données utiles : ERP, CRM, fichiers Excel, boîtes mail, SharePoint ?
- Existe-t-il une source de vérité unique par sujet (client, produit, dossier) ?
- Les doublons et les champs vides sont-ils repérables et corrigeables ?
- Les documents sont-ils exploitables en texte ou seulement scannés en image ?
- Qui a le droit de voir quoi, et ce cloisonnement sera-t-il respecté par l'IA ?
Un projet d'IA n'exige pas des données parfaites partout, seulement sur le périmètre visé. Restreindre le premier cas d'usage à un processus bien délimité permet de nettoyer un volume raisonnable et d'obtenir un résultat mesurable en quelques semaines, au lieu de lancer un chantier de qualité de données sans fin.
C'est l'approche que nous appliquons chez Pulsar Forge : cadrer le cas d'usage, auditer les données concernées, puis seulement construire.