Depuis deux ans, les entreprises accélèrent leurs investissements dans l’intelligence artificielle. L’enthousiasme est réel, les cas d’usage se multiplient et les architectures évoluent rapidement, en particulier avec les modèles génératifs, les agents IA et les approches hybrides mêlant décisionnel et prédictif. Pourtant, la courbe d’adoption n’a rien d’aussi linéaire qu’on l’imaginait.
Dans les rapports successifs publiés par le MIT Sloan, Gartner ou encore le Stanford AI Index, on observe une constante : les écarts de performance constatés entre l’entraînement et la production proviennent, dans plus de 60 % des cas, de la qualité et de la structure des données sous-jacentes.
Les entreprises s’en aperçoivent souvent tardivement : au moment où l’IA est confrontée à la réalité des flux, à la diversité des systèmes et à l’hétérogénéité des contextes métiers.
Les modèles génératifs amplifient ce phénomène. Là où un modèle traditionnel pouvait absorber, dans une certaine mesure, des variations structurelles, un modèle génératif dépend d’un contexte riche, cohérent, contextualisé et stable. Une donnée légèrement ambigüe, un champ mal défini ou un référentiel partiellement synchronisé peut produire une sortie contrastée, parfois même contradictoire.
Cette situation ne résulte pas d’une faiblesse des modèles. Elle illustre la place que la donnée occupe désormais : une variable structurelle, pas un simple ingrédient.
Plusieurs organisations de premier plan ont d’ailleurs documenté ce point : 83 % des hallucinations IA étudiées par Accenture proviennent d’incohérences dans la donnée, non du modèle lui-même. Et, selon Gartner, près de 70 % des dérives observées en production pourraient être anticipées si la donnée faisait l’objet d’un contrôle systématique avant utilisation.
Cette convergence d’observations explique pourquoi l’AI Readiness est devenue un sujet prioritaire pour les équipes data et IT, mais aussi pour les directions métiers, juridiques et risques.
La donnée n’est plus un élément secondaire de l’IA : c’en est la condition d’existence.
Les grands référentiels internationaux convergent sur un socle commun. Qu’il s’agisse des travaux du NIST autour de la gestion du risque IA, de la structure du DAMA-DMBOK ou des modèles d’assurance qualité définis par l’ISO, les capacités nécessaires pour soutenir une IA fiable se répartissent en cinq dimensions interconnectées.
La qualité se joue avant tout dans la granularité : complétude, exactitude, cohérence trans-systèmes, absence de duplications et stabilité dans le temps.
Les données doivent être suffisamment homogènes pour éviter la propagation d’erreurs, un point souligné à plusieurs reprises dans les études de McKinsey Analytics.
Les organisations matures définissent des primitives métier claires, stabilisées, compréhensibles par les équipes data comme par les modèles.
Le NIST rappelle que la plupart des écarts IA en production ne proviennent pas d’un défaut d’entraînement, mais d’une divergence progressive entre les formats effectivement utilisés et les formats attendus.
Le cadre réglementaire évolue rapidement. L’AI Act exige la capacité à retracer chaque utilisation et transformation significative de la donnée.
Sans lineage, il devient impossible de justifier un comportement modèle ou d’expliquer une décision automatisée.
C’est probablement l’un des domaines qui a le plus progressé ces deux dernières années.
On surveille les systèmes depuis longtemps, latence, disponibilité, pipelines, mais beaucoup moins le contenu lui-même : ruptures statistiques, glissements progressifs, variations soudaines dans les distributions.
La détection seule ne suffit pas.
Un environnement IA exige la capacité de corriger immédiatement, de rejouer, de valider et de documenter, afin d’éviter les dérives silencieuses.
C’est précisément l’aspect où les organisations constatent le plus de valeur, car il permet non seulement d’améliorer la donnée, mais aussi de réduire significativement l’effort de maintien opérationnel.
Ces capacités forment l’ossature de l’AI Readiness : une vision cohérente, soutenue par les principaux organismes de normalisation, et désormais adoptée par les entreprises cherchant à stabiliser leurs environnements IA.
Les organisations qui maîtrisent leurs projets IA ne le doivent pas à des modèles plus sophistiqués, mais à une approche beaucoup plus méthodique du cycle de préparation des données. Une approche qui ne cherche pas à multiplier les initiatives, mais à industrialiser les mécanismes fondamentaux qui garantissent la qualité et la stabilité des flux.
On ne peut pas améliorer ce qu’on ne mesure pas, ni corriger ce que l’on n’a pas encore observé. Les entreprises les plus avancées réalisent des audits continus, souvent automatisés, qui permettent d’identifier les incohérences, les patterns inattendus, les dérives lexicales, les variations temporelles ou encore les zones où les règles métier divergent d’un système à l’autre.
Dans ce cadre, un diagnostic initial clair reste la meilleure façon d’obtenir une vision réaliste de la donnée. C’est exactement ce que propose l’Audit Flash Tale of Data, qui permet en quelques minutes de mesurer l’état réel de vos données et de disposer d’un accès de 30 jours à la plateforme pour explorer, corriger, documenter et gouverner vos flux.
Cela implique la standardisation des attributs, l’unification des référentiels, la clarification des définitions métier et la réduction de la variabilité. Sans ce travail, les modèles qu’ils soient génératifs ou classiques, se trouvent confrontés à des données contradictoires ou peu contextualisées, ce qui limite leur capacité à produire des résultats fiables.
Les transformations doivent être explicites, les règles visibles, les impacts mesurables et la traçabilité totale. Les équipes doivent pouvoir comprendre le cycle complet de la donnée, depuis son origine jusqu’aux modèles qui l’exploitent.
Dans les environnements où les données évoluent constamment, l’automatisation de la remédiation, la surveillance continue et l’historisation des corrections deviennent indispensables pour garantir la stabilité à long terme.
Ces quatre étapes ne forment pas une méthode théorique : elles sont issues des pratiques réelles observées dans les entreprises ayant réussi à industrialiser l’IA.
Les entreprises qui réussissent leurs projets d’IA ont compris une chose simple : le dernier maillon avant le modèle est aussi le plus décisif.
Celui où la donnée doit non seulement être correcte, mais cohérente, interprétable, et suffisamment contextualisée pour alimenter un raisonnement algorithmique stable.
Tale of Data a été conçue spécifiquement pour ce moment critique.
Son architecture IA-native repose sur des moteurs de détection automatique d’anomalies, de catégorisation sémantique, de scoring qualité et de suggestion intelligente de règles de remédiation.
Chaque brique peut être orchestrée sans code, pilotée via API, ou déclenchée en fonction de seuils métier configurables.
Cette conception modulaire permet d’intégrer facilement la plateforme dans des environnements complexes, sans reconfigurer les pipelines existants.
Là où les systèmes classiques se contentent de repérer les erreurs visibles : doublons, champs vides, formats erronés, Tale of Data s’attache à détecter les signaux faibles.
Elle analyse les ruptures de structure, les glissements progressifs, les divergences d’usage entre métiers, les contextes ambigus.
Ce sont précisément ces nuances que les modèles d’IA interprètent mal, souvent sans que personne ne s’en rende compte.
Grâce à une observabilité centrée sur le contenu des données, pas seulement sur leur circulation technique, la plateforme permet d’anticiper les erreurs qui émergent trop tard dans les autres projets.
Ce niveau de contrôle ne nécessite aucune ligne de code. Il permet à tous les profils, techniques ou non, de disposer d’un tableau de bord lisible sur la santé réelle de la donnée.
Observer ne suffit pas. Tale of Data permet aussi d’agir rapidement et proprement.
La remédiation n’est jamais une boîte noire.
Chaque correction repose sur des règles métier explicites, validées et historisées.
Le moteur IA ne remplace pas l’humain : il propose, documente, améliore l’efficacité.
Les équipes gardent le contrôle total sur chaque transformation, tout en réduisant l’effort manuel.
C’est cette capacité à corriger sans fragiliser la traçabilité qui rend la plateforme compatible avec les exigences du RGPD, et anticipatrice du futur AI Act.
Corriger devient un processus métier à part entière, non plus une opération technique hors champ.
Dans la plupart des organisations, le plus grand obstacle à la qualité reste la séparation des responsabilités : les métiers connaissent les règles, mais n’ont pas les outils ; les data engineers ont les outils, mais pas toujours le contexte.
Tale of Data efface cette barrière. L’interface No-Code permet aux experts métier de définir eux-mêmes les règles de qualité. Les équipes data automatisent sans perdre en lisibilité. Les directions IT supervisent, gouvernent, historisent. Chacun peut contribuer à son niveau, sans zone grise ni perte de contrôle.
Mais au-delà de cette répartition claire des rôles, la plateforme favorise une dynamique nouvelle : celle d’une collaboration active et traçable, où chaque acteur peut commenter, tester, itérer. Chaque règle devient un objet partagé, chaque correction une action documentée, chaque flux un point de dialogue entre compétences. La qualité cesse d’être un effort individuel. Elle devient un processus collectif, fluide, gouverné et durable.
Cette approche est détaillée sur la page dédiée à la fiabilité des données pour l’IA :
Les organisations qui souhaitent évaluer leur niveau actuel peuvent commencer par un diagnostic simple via l’Audit Flash, puis approfondir avec l’accès plateforme de 30 jours pour mesurer l’impact réel de la remédiation et de la gouvernance en continu.
L’IA n’est plus un domaine expérimental.
Elle influence les décisions, structure les processus, accélère les opérations et, dans certains cas, engage la responsabilité juridique des organisations.
Face à cette évolution, la qualité de la donnée n’est plus un exercice technique : c’est une mesure de maturité.
La performance, la conformité et l’explainabilité reposent sur un socle unique : la capacité à préparer, stabiliser et gouverner la donnée avant son utilisation par l’IA.
Tale of Data est conçu précisément pour cela : offrir une plateforme capable d’assurer que la donnée utilisée par les modèles est fiable, contrôlée et alignée avec les standards européens.
Pour aller plus loin :
👉 Explorez notre guide dédié aux données fiables pour l’IA
👉Testez votre niveau de qualité de données avec l’Audit Flash