/cas d’usage

Cas d’usage · mis à jour le 2 novembre 2026

Qualité des données par l’IA

Des fiches uniques, complètes et cohérentes d’un logiciel à l’autre.

La qualité des données se dégrade fiche après fiche, dans les fichiers clients, les bases articles, les référentiels fournisseurs ou les séries de mesures. Nos ingénieurs y repèrent doublons, incohérences et valeurs manquantes en combinant règles métier, apprentissage automatique (Machine Learning) et modèles de langage (LLM). Chaque correction proposée attend la validation du responsable de la donnée.

/usages

Des fiches en double, contradictoires, incomplètes ou hors norme.

Un client saisi deux fois reçoit deux relances ; un article enregistré avec une unité fausse décale un réapprovisionnement. Ces erreurs naissent à la saisie, à l’import d’un fichier ou à la fusion de deux logiciels, puis passent dans chaque calcul qui les lit.

Science des données Détection d’anomalies

Doublons Rapproche les fiches qui désignent le même client, article ou fournisseur sous des libellés, des codes ou des adresses différents.
Incohérences Confronte les champs qui doivent s’accorder : code postal et commune, date d’entrée et de sortie, quantité et unité.
Valeurs manquantes Repère les champs vides ou garnis d’une valeur par défaut, et adresse les fiches incomplètes à l’équipe qui peut les compléter.
Valeurs aberrantes Isole dans un historique de relevés les valeurs hors de leur plage habituelle, les compteurs bloqués et les sauts brusques.

/fonctionnement

Des contrôles croisés au service de la qualité des données.

Chaque anomalie signalée porte la règle, le modèle ou la fiche voisine qui la met en évidence, avec un niveau de confiance.

Dans l’immobilier, un diagnostic de performance énergétique (DPE) sans le numéro à 13 chiffres délivré par l’ADEME n’est pas valable : une règle de format le repère fiche par fiche.

Apprentissage automatique IA générative et LLM Diagnostic de performance énergétique (ministère de la Transition écologique) (nouvel onglet)

Contrôle par règles Vérifie les formats, les plages de valeurs, les champs obligatoires et les correspondances d’une table à l’autre.
Modèle statistique Apprend sur votre historique ce qui est habituel pour chaque champ, puis signale les valeurs, les volumes ou les séries qui s’en écartent.
Rapprochement Mesure la ressemblance entre fiches voisines, puis confie à un modèle de langage les paires que cette mesure ne suffit pas à trancher.

/prérequis

Des accès, un historique et un arbitre pour chaque fichier.

Le contrôle lit des extractions de vos logiciels de gestion intégrée (ERP), de relation client (CRM) ou de gestion documentaire, réunies dans un même entrepôt. Les règles viennent des personnes qui saisissent et utilisent la donnée : elles savent qu’un ancien code article reste valable ou qu’un client a deux adresses légitimes.

Ingénierie des données Socle de données

Un accès en lecture seule pour analyser les bases ou les exports de chaque logiciel
Un historique de vos fichiers sur lequel entraîner les modèles statistiques
Un arbitre désigné pour trancher les cas douteux et fixer les priorités

En 2025, 29 % des entreprises marchandes sans IA invoquent les données nécessaires.

/sur le terrain

Une fiabilisation conduite en fil rouge, dès le premier projet.

Chaque cas d’usage gagne à commencer par une étude de qualification de ses données. Elle met au jour des doublons nés des ressaisies entre logiciels qui communiquent mal, et des trous là où personne n’a jamais enregistré l’information, comme la cause d’une panne.

Aucune alerte de péremption ne part pour une procédure sans date d’expiration : ce champ s’ajoute donc à vos gabarits de documents. Une saisie dont personne ne voit l’usage se fait tard et vite : chaque écran se limite alors aux champs qu’un traitement exploite.

Assistant documentaire

Nomenclatures croisées Relie les enregistrements identiques codés selon deux nomenclatures, qu’une comparaison exacte des libellés laisse passer.
Flux incomplets Bloque la consolidation quand une source attendue n’a rien transmis, et prévient l’équipe qui l’alimente.
Documents périmés Signale à leur auteur les procédures et les fiches probablement dépassées, avant qu’un assistant documentaire ne les cite.

/cadre

Des obligations qui portent sur les données elles-mêmes.

Dans la banque et l’assurance, 84 % des entités ont déposé auprès de l’ACPR, en 2025, leur premier registre DORA (résilience opérationnelle numérique) des contrats de services informatiques. Pour 39 % d’entre elles seulement, ce registre a pu être traité au niveau européen.

Chaque correction acceptée laisse une trace consultable : règle ou modèle à l’origine du signalement, valeur remplacée, personne qui a tranché.

Cadre réglementaire sur l’IA (Commission européenne) (nouvel onglet)Le droit d’accès aux données (Arcep) (nouvel onglet)Conseil d’État, décision n° 492830 du 23 décembre 2025 (nouvel onglet)Bilan DORA huit mois après l’entrée en vigueur (ACPR, 2025) (nouvel onglet)Veille réglementaire

Règlement sur l’IA Exige des systèmes à haut risque, avant leur mise sur le marché, des jeux de données de haute qualité et la journalisation de leur activité.
Règlement sur les données (Data Act) Permet depuis le 12 septembre 2025 à l’utilisateur d’un produit connecté d’en demander les données, à contrôler à leur arrivée comme tout autre import.
Minimisation des données S’applique aux journaux de contrôle : le Conseil d’État a confirmé un manquement à ce principe chez Amazon France Logistique, qui gardait 31 jours, indistinctement, tous les indicateurs tirés des scanners de ses préparateurs.

/méthode

Une démarche de qualité des données en quatre étapes.

Ces contrôles se développent puis se branchent sur vos logiciels, et leur maintenance se prévoit dès le départ. Un tableau de bord les accompagne : il suit, par fichier et par champ, les anomalies ouvertes et les corrections en attente.

Supervision des modèles

PROFILAGE Le remplissage, l’unicité et la cohérence d’un premier fichier se mesurent d’abord, ce fichier étant choisi pour le projet qu’il conditionne.
RÈGLES Les règles de contrôle s’écrivent avec vos équipes ; des modèles entraînés sur votre historique couvrent ensuite ce qu’elles ne décrivent pas.
ARBITRAGE Les corrections arrivent par lots, classées par niveau de confiance, dans un écran où chacune s’accepte, se modifie ou s’écarte.
CONTRÔLE CONTINU Les contrôles prennent place sur les écrans de saisie et sur les imports ; les modèles se réentraînent quand vos pratiques évoluent.

/dans votre secteur

9 secteurs

Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.

Collectivités Cas d’usage de l’IA dans les collectivités

Repère doublons, adresses incohérentes et champs vides dans les fichiers des usagers, des abonnés à l’eau ou du patrimoine, et propose les corrections.
Industrie Cas d’usage de l’IA dans l’industrie

Repère dans l’ERP les articles en double, les nomenclatures et les gammes incohérentes, les temps standards faux et les trous dans les relevés des capteurs, avant qu’ils ne faussent un prix de revient ou une prévision.
BTP et immobilier Cas d’usage de l’IA dans le BTP et l’immobilier

Repère dans le fichier du patrimoine les surfaces incohérentes, les lots en double, les DPE sans numéro ADEME ou périmés et les étiquettes à recalculer, avant qu’ils ne faussent le plan de travaux.
Commerce et distribution Cas d’usage de l’IA dans le commerce et la distribution

Repère dans le référentiel produits les doublons d’EAN, les attributs manquants, les mauvaises catégories et les taux de TVA incohérents, et propose la correction avant la mise en ligne ou la facture.
Transport et logistique Cas d’usage de l’IA dans le transport et la logistique

Repère les adresses de livraison mal géolocalisées, les poids et dimensions d’articles faux ou manquants et les clients en double, qui faussent la cotation, le remplissage des camions et le calcul des tournées.
Santé et médico-social Cas d’usage de l’IA dans la santé et le médico-social

Repère les doublons de résidents, les NIR mal saisis, les dates de sortie manquantes et les écarts entre planning et paie, avant qu’ils ne faussent la facturation ou les indicateurs publiés.
Banque et assurance Cas d’usage de l’IA dans la banque et l’assurance

Détecte assurés en double, dates de naissance incohérentes, pièces d’identité périmées et champs vides dans les fichiers clients et les registres, et propose les corrections avant un contrôle ou une remise.
Services aux entreprises Cas d’usage de l’IA dans les services aux entreprises

Repère dans le vivier les candidats en double et les habilitations expirées, et dans les dossiers clients les tiers en double ou les comptes mal imputés, avant qu’ils ne faussent la paie ou le bilan.
Agriculture Cas d’usage de l’IA dans l’agriculture

Repère les rendements déclarés faux ou moyennés, les parcelles en double ou mal délimitées et les articles en double de l’ERP, qui faussent la prévision des apports et le conseil.

/à savoir

Des repères sur les doublons, le nettoyage, le RGPD et les aides.

Diagnostic data & IA Souveraineté contactez-nous

Comment l’IA détecte-t-elle les doublons dans une base de données ?

Elle ne confronte que les fiches qui partagent un indice, comme un code postal ou un début de nom. Elle calcule ensuite pour chaque paire un score de ressemblance sur les libellés, les adresses et les identifiants. Dans la zone grise, un modèle de langage examine abréviations, inversions et anciens noms.

Quelle différence entre nettoyage des données et qualité des données ?

Le nettoyage corrige un fichier à un moment donné, souvent avant une migration. La qualité des données ajoute des règles écrites, des indicateurs suivis et un responsable par fichier, pour que les erreurs ne reviennent pas au prochain import.

Qualité des données et RGPD : quelles précautions ?

Un fichier de clients, de salariés ou d’usagers contient des données personnelles : nous le contrôlons sur vos serveurs ou chez Scaleway en France, sur les seuls champs utiles. Le modèle de langage qui départage les paires douteuses tourne sur la même infrastructure, sans envoi à un service extérieur. Deux homonymes fusionnés à tort mêlent les données de deux personnes : nous conservons la fiche écartée, pour qu’une fusion erronée se défasse.

Quelles aides pour un projet de qualité des données ?

Le Diagnostic Data IA de Bpifrance, financé par France 2030, sert de point d’entrée aux PME et ETI de 10 à 2 000 salariés. Il consiste en 8 jours-hommes d’un expert pour 10 000 € HT, dont 40 % pris en charge. Nous le proposons dans notre offre de conseil : son état des lieux commence par un audit de vos données.

/sources

Sources

/cas proches

Segmentation Regroupe clients, produits ou sites aux comportements proches, pour adapter les offres et les actions à chacun.
Classement de documents Trie, étiquette et range les documents entrants pour accélérer leur traitement et fiabiliser leur archivage.
Prévision de la demande Anticipe volumes, ventes ou fréquentation à partir de l’historique, pour ajuster stocks, équipes et approvisionnements.
Maintenance prédictive Repère dans les données des capteurs les signes avant-coureurs d’une panne, pour intervenir avant l’arrêt.
Détection d’anomalies et de fraudes Signale les transactions, déclarations ou mesures atypiques, pour qu’un expert les examine en priorité.
Priorisation des dossiers Classe dossiers, demandes ou prospects selon leur urgence ou leur probabilité d’aboutir, pour mieux répartir le travail.

/contact

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