LES SERVICES REVERSE VISION
De la data quality à la data intelligence
L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives en matière d'exploitation des données. Détection d'anomalies, recommandations, analyses ou automatisation des traitements : l'IA renforce la capacité à transformer la données en décisions plus rapides, plus fiables et plus pertinentes.
Chez Reverse Vision, nous sommes convaincus que l'IA n'a de valeur que lorsqu'elle s'appuie sur une donnée de qualité.
Pourquoi les entreprises qui maîtrisent leurs données vont plus loin ?
La qualité des données, premier levier de performance des entreprises
À l'heure où les entreprises accélèrent leur transformation numérique, la donnée est devenue un actif stratégique. Directions Achats, Finance, Juridique, Conformité et RSE s'appuient chaque jour sur des millions d'informations pour piloter leurs activités, maîtriser leurs risques et orienter leurs décisions.
Pourtant, une donnée n'a de valeur que si elle est fiable, complète, cohérente et actualisée. Sans cette exigence de qualité, les tableaux de bord perdent leur pertinence, les analyses deviennent approximatives et les décisions s'appuient sur une vision incomplète de la réalité.
La Data Quality constitue ainsi le socle indispensable de la Data Intelligence. Elle permet de transformer des données dispersées en informations exploitables, puis en véritables leviers de performance, de conformité et de création de valeur.
Pourquoi la qualité des données est-elle devenue un enjeu stratégique ?
Les entreprises disposent aujourd'hui d'un volume de données sans précédent : fournisseurs, contrats, dépenses, documents réglementaires, indicateurs ESG, données financières ou encore informations issues des ERP.
Le véritable défi n'est plus de collecter ces données, mais de leur faire confiance.
Selon Gartner, de nombreuses initiatives en matière de Data & Analytics ou d'Intelligence Artificielle échouent faute d'une qualité de données suffisante. La qualité des données constitue désormais un prérequis à toute stratégie data performante.
Par ailleurs, Gartner estime qu'une mauvaise qualité des données représente en moyenne 12,9 millions de dollars de pertes par an pour une organisation, en raison des erreurs opérationnelles, des retraitements, des mauvaises décisions et des inefficacités.
La qualité des données n'est donc plus un sujet technique : c'est un enjeu de gouvernance, de compétitivité et de performance.
Une donnée de mauvaise qualité impacte toute l'entreprise
Une donnée erronée ne touche jamais un seul service.
Elle impacte simultanément :
- les Achats, qui perdent en visibilité sur leurs dépenses ;
- la Finance, qui produit des reportings moins fiables ;
- le Juridique, qui peine à suivre les obligations contractuelles ;
- les équipes Conformité, confrontées à des informations incomplètes ;
- la RSE, qui rencontre des difficultés à consolider ses indicateurs ESG.
La qualité des données devient ainsi un enjeu collectif qui dépasse largement les seuls systèmes d'information.
Les défis des directions Achats
Au fil des années, les données fournisseurs se dispersent entre plusieurs ERP, solutions métiers, fichiers Excel ou applications spécialisées.
Les conséquences sont nombreuses :
- fournisseurs dupliqués ou mal identifiés ;
- informations juridiques ou financières obsolètes ;
- classifications achats incohérentes ;
- contrats difficiles à retrouver ;
- reportings incomplets ;
- difficultés à mesurer les risques fournisseurs ;
- faible performance des analyses de dépenses.
Ces situations ralentissent les équipes et limitent leur capacité à créer de la valeur... et l'écart ne pourra d'ailleurs que se creuser pour les organisations qui ne réagissent pas.
Les chiffres clés
|
Chiffre |
Ce qu'il signifie |
|---|---|
| 45 % | Des dirigeants considèrent la qualité ou les biais des données comme un frein majeur au déploiement de l'IA (Source : IBM). |
| 67 % | Des responsables achats déclarent que l'absence d'une stratégie Data & Analytics alignée avec leurs objectifs est dommageable (Source : Gartner, cité par procure.ai). |
| 80 % | Des organisations qui la mettent en place, déclarent que 'IA dans les achats améliore la qualité des informations grâce aux capacités de nettoyage et de standardisation (Source : APQC, cité par artofprocurement.com) |
Stratégie Data Quality : 5 piliers incontournables
Collecter la donnée
Rassembler et consolider les données issues des différentes sources internes et externes.
Fiabiliser
Éliminer les doublons, corriger les erreurs, harmoniser les référentiels de façon cohérente.
Enrichir
Compléter les fournisseurs avec des informations légales, financières, réglementaires, ESG = vision complète.
Gouverner
Définir des règles de qualité, des responsabilités et des indicateurs de suivi pour un suivi dans le temps.
Valoriser
Transformer les données en tableaux de bord, analyses, cartographies et indicateurs d'aide à la décision.
Sans Data Quality, pas d'IA performante !
L'essor de l'Intelligence Artificielle renforce encore davantage l'importance de la qualité des données, finalement. En effet, une IA ne fait qu'exploiter les informations qui lui sont fournies. Si les données sont incomplètes, incohérentes ou obsolètes, les résultats produits seront eux aussi peu fiables.
Ainsi, IBM souligne que 45 % des dirigeants considèrent la qualité ou les biais des données comme l'un des principaux freins au déploiement de l'IA à grande échelle.
De son côté, The Hackett Group met en évidence que les préoccupations liées à la qualité des données constituent aujourd'hui l'un des principaux obstacles à l'adoption de l'IA dans les fonctions Achats.
Avant de parler d'IA, il est donc impératif pour les entreprises de construire une gouvernance solide de leurs données.
Le "plus" de Reverse Vision
Reverse Vision accompagne les entreprises dans cette transformation grâce à un écosystème de solutions complémentaires.
- EASYPICS valorise ces données pour améliorer le pilotage des achats, des dépenses et de la performance.
- Conformitis sécurise la conformité et la maîtrise des risques fournisseurs.
- B-Reputation enrichit et qualifie les données entreprises.
Ensemble, ces expertises permettent de faire évoluer les organisations d'une logique de gestion de données vers une véritable Data Intelligence, au service de décisions plus rapides, plus fiables et plus éclairées.
Vos enjeux, nos marques et nos expertises
Comprendre, suivre et optimiser ses dépenses
EASYPICS
Notre plateforme intelligence achats : Particulièrement adaptée pour les acheteurs "dits" donneurs d'ordres, EASYPICS récupère la data de vos bases fournisseurs, les traite, les consolide, les enrichit, et vous les restitue à travers de tableaux métiers à valeur ajoutée.
Portefeuille fournisseurs conforme en cas de controle
CONFORMITIS
Notre plateforme intelligence RSE : Conformitis accompagne les donneurs d'ordres achats dans la maîtrise des risques fournisseurs en centralisant les documents réglementaires, en automatisant les contrôles et en assurant un suivi continu des obligations de vigilance, RSE et Sapin 2.
Présenter sa propre conformité et transparence
B-REPUTATION
Notre plateforme de centralisation des informations fournisseurs (ou entreprises) : Le rôle de B-Reputation est de centraliser les informations d'entreprises aux niveaux : légal, financier et extra-financier ou ESG pour faciliter la connaissance des partenaires et clients, et prendre des décisions éclairées (abonnement fournisseur).
FAQ de Reverse Vision
Qu'est-ce que la Data Quality ?
La Data Quality, ou qualité des données, désigne l'ensemble des méthodes permettant de garantir que les données sont fiables, complètes, cohérentes, à jour et exploitables. Une bonne qualité des données est indispensable pour produire des analyses pertinentes, automatiser les processus et prendre des décisions éclairées.
Quelle est la différence entre la Data Quality et la Data Intelligence ?
La Data Quality vise à garantir la fiabilité des données, tandis que la Data Intelligence consiste à transformer ces données en informations à forte valeur ajoutée pour faciliter la prise de décision. Autrement dit, la qualité des données constitue le socle indispensable d'une démarche de Data Intelligence performante.
Pourquoi la qualité des données est-elle essentielle pour les directions Achats ?
Les directions Achats s'appuient quotidiennement sur les données fournisseurs, les dépenses, les contrats et les indicateurs de performance. Des données incomplètes ou erronées peuvent entraîner des analyses de dépenses inexactes, des risques fournisseurs mal évalués, des opportunités d'économies non détectées et des décisions moins pertinentes.
Comment améliorer la qualité des données fournisseurs ?
L'amélioration de la qualité des données repose sur plusieurs étapes : collecter les informations, supprimer les doublons, contrôler leur cohérence, enrichir les données avec des sources fiables, définir une gouvernance et mettre en place un suivi régulier. Cette démarche permet de disposer d'une base fournisseurs fiable et durable.
Quel est le lien entre Data Quality, Intelligence Artificielle et prise de décision ?
L'intelligence artificielle ne peut produire des résultats fiables que si elle s'appuie sur des données de qualité. Des données incomplètes, obsolètes ou incohérentes génèrent des analyses biaisées et limitent la pertinence des recommandations. Une stratégie de Data Quality est donc un préalable indispensable à toute démarche d'IA.
Quels sont les principaux indicateurs de qualité des données ?
La qualité des données peut être mesurée à l'aide de plusieurs indicateurs, tels que le taux de complétude, l'exactitude, la cohérence, l'unicité des données, la fraîcheur des informations ou encore le nombre de doublons. Le suivi de ces indicateurs permet d'améliorer en continu la fiabilité des référentiels.