L'intelligence artificielle (IA) promet des prévisions plus rapides, des analyses plus fines et une prise de décision plus sûre pour les équipes Finance. Mais une IA n’est jamais plus performante que les données qu’elle exploite. Nourrissez un modèle d’IA avec des informations erronées, cloisonnées ou obsolètes, et vous obtenez un amplificateur de chaos.
Au-delà d’un meilleur usage de l’IA, une bonne préparation des données est aussi un levier de croissance. Une étude du MIT révèle que les organisations dotées de capacités opérationnelles en temps réel, rendues possibles par des bases de données solides, affichent une croissance de chiffre d’affaires 62% plus élevée et des marges 97% supérieures à leurs concurrents.
Ces performances reposent sur des fondations bien construites. C’est précisément ce que nous explorons dans cet article : ce qu’est réellement la « data readiness », les écueils à éviter, et les étapes concrètes pour permettre à l’IA de livrer toute sa valeur.
Qu'est-ce que veut dire "AI data readiness" ?
Une organisation est prête pour l’IA lorsque ses données répondent à quatre critères clés : elles sont accessibles, précises, bien structurées et alignées sur les besoins métiers réels.
Prenons un exemple concret : une équipe finance suit le chiffre d’affaires dans trois régions. L’une parle de « ventes nettes », une autre de « chiffre d’affaires brut » et la troisième utilise simplement « ventes ». Si un humain comprend rapidement qu’il s’agit de la même chose, un modèle d’IA (comme un LLM) les interprète comme trois flux distincts. Résultat : analyses fragmentées, doublons de calculs, et prévisions incomplètes.
Avec des définitions normalisées et une gouvernance cohérente, ces mêmes données deviennent lisibles et exploitables par l’IA.
Et les bénéfices vont bien au-delà des aspects techniques : une architecture de données solide élimine les blocages d’intégration, accélère l’adoption et permet aux équipes de tirer des enseignements exploitables immédiatement.
Pour les équipes Finance, cela se traduit par :
- Des prévisions et scénarios plus fiables, construits sur des bases cohérentes et de qualité ;
- Une clôture mensuelle plus rapide, avec moins d’écarts ;
- Une base solide pour les systèmes d'IA agentique, des outils capables de raisonner, planifier et agir avec précision.
Les défis les plus fréquents en matière de préparation des données
Avant de rendre vos données prêtes pour l’IA, il faut bien comprendre les obstacles. C’est comme naviguer dans un labyrinthe : il faut savoir quelles voies sont bloquées et où mènent les impasses.
Les difficultés les plus courantes :
- Qualité et disponibilité insuffisantes : métadonnées manquantes, définitions floues, données incomplètes.
- Silos déconnectés : des systèmes qui ne communiquent pas entre eux.
- Multiplicité des sources : les mêmes données saisies dans plusieurs outils, par des équipes différentes.
- Données obsolètes : pas de processus automatisé de mise à jour pour des données qui évoluent fréquemment.
- Problèmes de traçabilité : pipelines corrompus, processus d’ingestion défectueux.
- Risques éthiques et de conformité : non-conformité aux normes de confidentialité ou aux régulations.
Si ces problèmes ne sont pas adressés, ils entraînent inefficacité, biais et risques. Pour y remédier, il faut une gouvernance rigoureuse et un partage clair des responsabilités. La finance dépend de données fiables, mais le contrôle se trouve souvent ailleurs – IT, métiers, prestataires. La préparation des données ne peut donc pas reposer uniquement sur la Finance. Elle doit faire l’objet d’un effort transversal, soutenu par une gouvernance partagée.
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Les 7 étapes pour préparer vos données à l’IA
Passer de la théorie à la pratique nécessite une feuille de route claire. Voici un guide en 7 étapes, structuré, pour construire des bases solides sur lesquelles l’IA pourra s’appuyer.
1. Définissez un besoin métier clair
Tout commence par une problématique simple : « Nous avons besoin de meilleures prévisions de trésorerie » ou « L’analyse des écarts prend trop de temps ». Ce besoin devient votre fil conducteur. Un modèle de planification des effectifs n’utilisera pas les mêmes données qu’un reporting automatisé de fin de mois. De même, une prévision de churn client s’appuie sur d’autres indicateurs qu’un modèle d’optimisation logistique. Se concentrer sur un besoin permet d’éviter de vouloir tout résoudre à la fois. Et donc de ne rien résoudre du tout.
2. Identifiez un sponsor métier
Qui souffre le plus du problème ? Est-ce l’équipe FP&A, submergée par des scénarios manuels ? Le service comptable, qui court après les deadlines ? Ces personnes seront vos meilleurs ambassadeurs.
Ils connaissent les processus, savent où se trouvent les points de friction, et sont motivés à faire évoluer les choses. Cette étape est essentielle pour définir les bonnes priorités et s’assurer de l’engagement à long terme.
3. Attribuez les rôles et définissez la gouvernance
Constituez un groupe de travail transversal avec votre sponsor métier, des représentants Finance, IT, et Conformité. Définissez les rôles selon une matrice RACI :
- Responsable : gère les données au quotidien
- Accountable (décideur) : tranche sur les standards
- Consulté : apporte son expertise
- Informé : suit les mises à jour
Une fois la propriété établie, élaborez votre cadre de gouvernance en définissant des politiques et des normes claires pour la gestion des données. Mettez en place des protocoles de surveillance pour l'accès aux données et le lignage, et établissez des garde-fous de conformité pour des réglementations telles que la Loi sur l'IA de l'UE et GDPR. Désignez des responsables des données qui assureront une supervision continue.
Votre cadre de gouvernance doit définir la propriété et la gestion tout au long du cycle de vie des données. Cela inclut la surveillance de l'accès, la documentation de la généalogie et des tests proactifs pour détecter les biais (par exemple, avec ensembles de données contradictoires). Traitez la conformité comme une exigence de conception plutôt que comme une question secondaire, et envisagez de nommer des responsables des données spécifiques chargés de préserver l'intégrité des données au fil du temps.
4. Évaluez la disponibilité des données
En lien avec le groupe de travail, identifiez uniquement les données nécessaires à votre cas d’usage et à votre organisation. Par exemple, pour un modèle de prévision de revenus : données de ventes, opportunités, pipeline. Les scores de satisfaction client peuvent attendre.
Votre équipe interfonctionnelle doit évaluer deux dimensions clés de la disponibilité des données : le volume et la granularité. En ce qui concerne le volume, considérez l'ampleur du nettoyage des données requis pour rendre vos données réellement disponibles. La correction de 20 enregistrements avec des champs manquants est peut-être faisable manuellement, mais la correction de 20 000 enregistrements nécessitera une automatisation et des solutions en amont. Pour des raisons de granularité, vérifiez que le niveau de détail de vos données est approprié. Une équipe bancaire peut avoir besoin du volume des transactions par produit, tandis que le financement des biens de consommation a besoin des mêmes données ventilées par couleur et par taille. Documentez à la fois ce que vous avez et ce qui vous manque pour votre cas d'utilisation spécifique.
5. Vérifiez l’utilité réelle des données
Une donnée n’est utile que si elle est représentative, de qualité et contextualisée. Définissez le périmètre (période, région, activité) avec les parties prenantes. Documentez les éventuelles limites (ruptures de timeline, différences de standards entre pays...).
Une donnée « propre » ne signifie pas une donnée « lisse ». Les anomalies, bien étiquetées, peuvent enrichir l’apprentissage des modèles.
Assurez-vous également que les métadonnées, la documentation et les standards de reporting soient bien en place. Ce sont souvent eux qui font la différence entre données exploitables… ou non.
6. Établissez des pratiques de collecte et de prétraitement
Finance, IT et gouvernance doivent collaborer pour définir les règles de normalisation, nettoyage, étiquetage. Pour les données d'image ou de vidéo, une annotation appropriée est essentielle ; pour les données textuelles, l'étiquetage sémantique garantit que les modèles interprètent correctement le contexte. La transparence sur les origines et les transformations renforce la confiance entre les parties prenantes. Au fil du temps, le prétraitement standardisé permet non seulement de réduire les erreurs, mais aussi d'accélérer les futurs projets d'IA, car les équipes ne réinventent pas la roue à chaque fois qu'un nouveau jeu de données est introduit.
7. Identifiez les écarts et améliorez vos plans en continu
Évaluez votre maturité actuelle à l’aide d’un checklist data readiness. Identifiez les freins, priorisez les actions, organisez des ateliers pour aligner les définitions, et impliquez les sponsors dans les comités de suivi. Gardez en tête : la « readiness » n’est jamais terminée. Elle se construit dans la durée.
En résumé : l’IA exige une fondation solide
Vos données n’ont pas besoin d’être parfaites, mais elles doivent être alignées avec vos ambitions IA. Ces 7 étapes , de l’identification du besoin à l’amélioration continue, permettent de poser les fondations qui font la différence entre un projet IA réussi… ou un échec coûteux.
La clé ? De la discipline : définir des cas d’usage avant de collecter, intégrer la gouvernance avant le déploiement, traiter la qualité des données comme une pratique continue. Automatisez autant que possible. Une fois ces bases posées, l’IA devient un outil concret pour renforcer l’impact de votre équipe Finance.
Commencez petit, avec un cas d’usage ciblé. Faites bien les choses et bâtissez dessus.
FAQ
Pourquoi préparer vos données pour l'IA ?
Sans préparation, les systèmes d’IA peinent à interpréter les données floues ou non structurées, ce qui génère des résultats génériques ou trompeurs. Une bonne préparation permet à l’IA de comprendre votre contexte métier et de fournir des insights fiables et pertinents.
Qu’est-ce qu’une donnée « AI-ready » ?
C’est une donnée représentative de votre cas d’usage, incluant les variations, erreurs et cas limites. Elle comprend à la fois : des données transactionnelles (ventes, coûts, effectifs…) et des métadonnées (date de création, propriété, définitions…).
Qui est responsable de la préparation des données ?
La préparation des données nécessite au minimum une collaboration entre les équipes informatiques (pour l'infrastructure), les finances (pour la logique métier) et les équipes métier (ventes, RH et les opérations), qui génèrent et gèrent leurs propres données. Chaque domaine doit être responsable de ses propres données.
Sans cette propriété, deux problèmes apparaissent : les erreurs de prévision sont imputées aux finances au lieu d'être corrigées à la source, et les équipes de domaine ne sont guère incitées à tenir les données à jour. Les groupes de travail interfonctionnels ou les conseils de gouvernance peuvent aider à établir des normes et à garantir la cohérence entre les domaines tout en responsabilisant chaque équipe des données qu'elle contrôle.
Une donnée de qualité est-elle forcément prête pour l’IA ?
Pas toujours. Ce qui est considéré comme « bruit » pour un tableau de bord humain peut être précieux pour un modèle IA. L’important, c’est la représentativité.
Faut-il tout corriger avant de commencer ?
Non. Attendre des données parfaites revient à ne jamais démarrer. Commencez par un premier cas d’usage, corrigez les données nécessaires, et progressez par itérations.
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