Rendre les données intelligibles avant qu’elles ne deviennent artificielles

Avant de rêver d’intelligence artificielle, il faut réapprendre à aimer le nettoyage des données. Tant que la base est bancale, les traitements automatisés ne produiront pas de résultat fiable.

L’IA ne sauvera pas une base incohérente

Au démarrage d’un projet “IA”, tout le monde regarde vers les modèles, les GPU, les promesses d’automatisation. Et presque personne ne se soucie de l’état de la base de départ.

“Voilà, c’est un peu le bazar, mais maintenant qu’on a l’intelligence artificielle, vous allez pouvoir faire quelque chose avec ça…”

Sauf que non. Une IA générative ne fait rien de magique avec une donnée désordonnée. Elle ne répare pas, elle ne devine pas, elle amplifie : les incohérences deviennent des biais, les trous deviennent des hallucinations, et les doublons deviennent des certitudes fausses.

Au lieu d’être un une baguette magique, l’IA générative devient un miroir grossissant.

Le nettoyage, l’étape oubliée

Entre le fantasme de l’IA omnisciente et la réalité du terrain, il y a une zone grise de “préparation des données”. C’est là que tout commence, mais c’est aussi là que tout le monde veut aller plus vite.

Nettoyer, c’est long, ingrat, parfois manuel, rarement valorisé. Pourtant, c’est la seule façon de garantir que les traitements suivants auront un sens. Ce n’est pas du luxe, c’est de l’hygiène.

Dans la donnée comme en médecine, il faut d’abord stériliser avant d’opérer.

Réhabiliter le travail invisible

Dans le monde de la donnée, le travail le plus essentiel des équipes de Data Observer est souvent celui qu’on ne montre pas : classer, corriger, uniformiser, comprendre pourquoi deux enregistrements qui se ressemblent ne disent pas la même chose.

Cette étape de prétraitement est cruciale dans nos solutions de veille, d’analyse media et dans nos missions d’enrichissement de CRM.

Ce n’est pas un métier de prestige. Mais sans ce travail, rien ne fonctionne,  ni IA, ni automatisation, ni tableau de bord.

Casus : des CRM et leurs fantômes

Nous avons récemment accompagné un organisme de formation avec plusieurs filiales dont les CRM, après plusieurs années d’accumulation, étaient devenu incohérents entre eux, obsolètes, avec un usage hétérogènes des champs.

Pour cette mission visant à reconstruire de la cohérence, nous avons développé une plateforme de fiabilisation :

– normalisation des champs,

– rapprochement avec des sources officielles,

– enrichissement par des données publiques,

– et surtout un système de scoring multi-sources pour hiérarchiser les coordonnées selon leur fiabilité.

Dans cette phase,  le recours à un modèle de langage open source (Magistral Small) a joué un rôle décisif pour accélérer et fiabiliser le nettoyage lui-même.

Magistral a permis :

– de reconnaître des variantes de noms, y compris avec fautes ou inversions,

– de normaliser et regrouper des variantes de noms d’organisations

– d’apparier automatiquement des fiches internes avec les données de registres publics,

– d’identifier les doublons probables malgré des champs incohérents,

– et d’isoler les coordonnées les plus crédibles grâce à un scoring basé sur la cohérence entre sources.

Ces traitements ont généré des exports concrets : listes de corrections, suggestions de fusions, repérage des incohérences critiques, enrichissements… Pour fournir au client des livrables lui permettant de nettoyer ses bases CRM à grande échelle et fiabiliser ses enregistrements.

Sur l’infrastructure mise en œuvre : environnement entièrement cloisonné, hébergé en France et administré en interne. Aucune donnée n’est transférée vers des clouds ou API externes : nos modèles de langage (ici Magistral Small) sont exécutés localement, sur nos propres serveurs GPU, dans des instances dédiés au projet.