Dans nombre d’organisations, les erreurs de données semblent inévitables. On nettoie, on corrige, on audite… mais elles reviennent. Les dashboards perdent en fiabilité. Les équipes doutent de leurs chiffres. Les projets IA échouent à l’échelle. La cause ? Une confusion entre symptôme et racine du problème.
Le plus souvent, on s’attaque aux effets visibles tels que les doublons, les valeurs manquantes ,les incohérences sans résoudre ce qui les produit.
Les erreurs humaines sont la porte d’entrée la plus fréquente. La saisie manuelle, faite dans l’urgence, produit des anomalies non détectées sur le moment. Des équipes saisissent des noms incomplets, utilisent des formats différents ou remplissent mal les champs critiques. Bien souvent, le manque de culture data empêche de mesurer les conséquences. S’ajoute à cela l'ambiguïté des définitions : un même indicateur (ex. : "client actif") varie selon les départements.
Mais les outils n’arrangent rien. Certains systèmes, encore indispensables, sont devenus de véritables “boîtes noires”. Difficiles à intégrer, impossibles à auditer, ils génèrent des écarts à chaque export. Les contrôles automatisés sont trop peu nombreux ou mal placés. Et dans de nombreux cas, les flux ne sont ni monitorés ni tracés. Une donnée peut passer par plusieurs étapes de transformation sans que personne ne puisse expliquer son origine.
L’absence de gouvernance concrète finit d’aggraver la situation.
Sans règles définies, sans standards partagés, sans supervision dans le temps, la qualité se détériore sans bruit. On la découvre quand il est déjà trop tard : reporting faux, modèle biaisé, conclusions d'audit inexactes.
A cela s'ajoutent des problèmes liés à l'organisation. Les silos ralentissent les échanges, les départements se renvoient la responsabilité, les projets avancent sans coordination. Sans sponsor fort, sans budget dédié, la qualité des données reste l’affaire de quelques convaincus isolés.
Même les entreprises matures se heurtent à des causes qu’elles ne contrôlent pas. Les bases tierces, les données client saisies via formulaire ou les fichiers partenaires contiennent des erreurs : fautes de frappe, codes obsolètes, valeurs manquantes. Aujourd'hui, les évolutions réglementaires (RGPD, CSRD, e-invoicing…) imposent de nouvelles exigences qui rendent illégaux des problèmes jusque-là tolérés.
👉 La fiabilité ne se décrète pas : elle se construit, elle se maintient.
Ce qui manque à beaucoup d’organisations, ce n’est pas un outil de plus. C’est une approche cohérente, qui combine automatisation, responsabilité partagée, règles documentées et pilotage dans le temps.
Il ne s’agit pas de viser une perfection abstraite, mais de rendre la donnée maîtrisable. Cela passe par :
Une donnée fiable, c’est un actif qui circule, qui éclaire et qui permet de produire de la valeur.
Quand les causes profondes des problèmes de qualité de données sont traitées, les bénéfices sont au rendez-vous :
La qualité des données n’est plus une ligne dans un tableau projet. Elle devient un moteur de performance.
Vous constatez des erreurs mais ne savez pas vraiment d’où elles viennent ?
Vous soupçonnez des causes systémiques mais n’avez pas encore les moyens de les identifier ?
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