{"id":25416,"date":"2025-03-17T13:09:17","date_gmt":"2025-03-17T07:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=25416"},"modified":"2026-01-30T15:32:28","modified_gmt":"2026-01-30T10:02:28","slug":"ai-mdm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/ai-mdm\/","title":{"rendered":"Gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence [MDM] et IA"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"25416\" class=\"elementor elementor-25416\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65d9acd e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"65d9acd\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f6e273 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4f6e273\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"100\" data-end=\"432\">La gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence \u00e9volue : autrefois fonction r\u00e9active fond\u00e9e sur des r\u00e8gles, elle devient aujourd'hui une capacit\u00e9 strat\u00e9gique ax\u00e9e sur l'intelligence.<\/p><p data-start=\"100\" data-end=\"432\">Les approches traditionnelles peinent souvent \u00e0 suivre le rythme face \u00e0 la complexit\u00e9 des donn\u00e9es multidomaines r\u00e9parties entre les syst\u00e8mes ERP, CRM, PLM et SCM, ce qui expose les entreprises \u00e0 des risques d'erreurs, de doublons et d'enregistrements incomplets.<\/p><p data-start=\"434\" data-end=\"754\"><a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/data-analytics\/topics\/data-quality\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Gartner<\/a> indique que la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es co\u00fbte aux entreprises en moyenne $12,9 millions par an. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment ce paysage en permettant la mise en place de processus autonomes tels que l'enrichissement des donn\u00e9es, la normalisation, la d\u00e9duplication et la d\u00e9tection des anomalies.<\/p><p data-start=\"434\" data-end=\"754\">Ces fonctionnalit\u00e9s permettent aux entreprises de garantir de mani\u00e8re proactive la qualit\u00e9, la coh\u00e9rence et la pertinence des donn\u00e9es dans les domaines li\u00e9s \u00e0 la client\u00e8le, aux produits et \u00e0 la maintenance, aux r\u00e9parations et \u00e0 l'exploitation (MRO).<\/p><p data-start=\"756\" data-end=\"1042\">En faisant \u00e9voluer la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence (MDM) d'une simple t\u00e2che ax\u00e9e sur la conformit\u00e9 vers un processus proactif s'appuyant sur l'intelligence artificielle, les entreprises peuvent transformer des ensembles de donn\u00e9es auparavant fragment\u00e9s et sources d'erreurs en une source unique de v\u00e9rit\u00e9, ce qui leur permet de prendre de meilleures d\u00e9cisions op\u00e9rationnelles, de r\u00e9duire les risques et de d\u00e9gager de nouveaux gains d'efficacit\u00e9 \u00e0 tous les niveaux de l'entreprise.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c92263a e-con-full pointer e-flex e-con e-parent\" data-id=\"c92263a\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03f9961 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"03f9961\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"use-cases\">CAS D'UTILISATION<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e21aed e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"3e21aed\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d48d919 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d48d919\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Les processus relevant de la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence englobent un large \u00e9ventail de flux de travail et de proc\u00e9dures, dans lesquels des technologies ax\u00e9es sur l'IA peuvent \u00eatre mises en \u0153uvre ;\u00a0<\/p><ul><li data-start=\"2749\" data-end=\"2847\"><p data-start=\"2751\" data-end=\"2847\"><strong>Normalisation et normalisation des enregistrements de donn\u00e9es<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2749\" data-end=\"2847\"><p data-start=\"2751\" data-end=\"2847\"><strong>Enrichissement des fiches de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2950\" data-end=\"3032\"><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><strong>D\u00e9duplication<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2950\" data-end=\"3032\"><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><strong>Int\u00e9grations entre les domaines de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2950\" data-end=\"3032\"><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><strong>Gouvernance des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/strong><\/p><\/li><\/ul><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><span style=\"background-color: transparent;\">Dans les sections suivantes, nous verrons comment les technologies d'IA peuvent aider \u00e0 relever certains des d\u00e9fis les plus r\u00e9currents, les plus monotones et les plus chronophages au sein de chacun de ces domaines.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1fb190 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"c1fb190\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb74ef2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bb74ef2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"normalization-standardization-of-data-records\">Normalisation et normalisation des enregistrements de donn\u00e9es<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5245fbb e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"5245fbb\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bde0a24 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bde0a24\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Dans les environnements d'entreprise, un m\u00eame \u00e9l\u00e9ment est souvent d\u00e9crit de multiples fa\u00e7ons selon les usines, les syst\u00e8mes ou les r\u00e9gions, en utilisant des abr\u00e9viations, des conventions de d\u00e9nomination, des unit\u00e9s de mesure, voire des langues diff\u00e9rentes.<\/p><p>Cela entra\u00eene des incoh\u00e9rences qui nuisent \u00e0 l'analyse des donn\u00e9es, \u00e0 la facilit\u00e9 de recherche, \u00e0 l'extraction des informations, \u00e0 la logique de mise en correspondance et \u00e0 la collaboration interfonctionnelle.<\/p><p>Parmi les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, on peut citer : la difficult\u00e9 \u00e0 harmoniser des ensembles de donn\u00e9es en masse, les doublons r\u00e9sultant de conventions de nommage diff\u00e9rentes, ainsi que diverses difficult\u00e9s li\u00e9es \u00e0 la mise en \u0153uvre d'un programme de gouvernance des donn\u00e9es.<\/p><p>L'un des principaux d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence r\u00e9side dans le fait que les attributs essentiels des articles, tels que les dimensions, les pressions nominales et les nuances de mat\u00e9riaux, sont souvent dissimul\u00e9s dans des descriptions en texte libre ou dans des documents techniques tels que des fichiers PDF, des fiches techniques ou des manuels techniques, <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/bom-management\/\">Nomenclatures<\/a> (nomenclatures), ou des plans de CAO.<\/p><p>Ce caract\u00e8re non structur\u00e9 rend difficile l'extraction, la normalisation, voire la recherche efficace de ces donn\u00e9es. L'IA et l'apprentissage automatique, en particulier le traitement du langage naturel (NLP), jouent ici un r\u00f4le cl\u00e9.<\/p><p>Les mod\u00e8les de PNL entra\u00een\u00e9s, qui recourent souvent \u00e0 la reconnaissance d'entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER), sont capables d'analyser des descriptions complexes et d'identifier automatiquement les attributs cl\u00e9s.<\/p><p>Par exemple, une description de produit telle que <em>\u00ab Robinet \u00e0 bille \u00e0 brides SS316, PN40, DN25 \u00bb<\/em> serait d\u00e9compos\u00e9 de mani\u00e8re judicieuse en : <strong><em>Mat\u00e9riau = SS316<\/em><\/strong><em>, <strong>Pression = PN40<\/strong>, <strong>Diam\u00e8tre nominal = DN25<\/strong>, et <strong>Type = Robinet \u00e0 bille<\/strong>.<\/em><\/p><p><em><strong>Exemples :<\/strong><\/em><\/p><p>Dans un syst\u00e8me de donn\u00e9es de base clients, l'adresse du client A d\u00e9signe l'\u00c9tat du \u00ab Texas \u00bb par l'abr\u00e9viation \u00ab TX \u00bb, tandis qu'un autre enregistrement peut d\u00e9signer cet \u00c9tat simplement par \u00ab Texas \u00bb ; des incoh\u00e9rences similaires dans les adresses, comme le fait que \u00ab Parkway \u00bb soit \u00e9crit \u00ab Pk way \u00bb, sont assez courantes.<\/p><p>Dans un syst\u00e8me de gestion des donn\u00e9es articles, la dimension mentionn\u00e9e dans la description succincte d'une pi\u00e8ce de rechange peut faire r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 la taille indiqu\u00e9e dans <em><strong>\u00ab Pouces \u00bb<\/strong><\/em>\u00ab \u00bb ou <em><strong>\u00ab Dans \u00bb<\/strong><\/em> ou tout simplement comme <em><strong>\u2033<\/strong><\/em><\/p><p>De tels probl\u00e8mes peuvent entra\u00eener un surstock (dans le cas de la fiche article), des doublons dans les communications (dans le cas de la fiche client) et toute une s\u00e9rie d'autres probl\u00e8mes.<\/p><p>Avant l'arriv\u00e9e de l'IA, ces d\u00e9fis \u00e9taient g\u00e9r\u00e9s \u00e0 l'aide d'une biblioth\u00e8que de taxonomies existantes qui, en g\u00e9n\u00e9ral, n'\u00e9tait pas \u00ab globale \u00bb, \u00e9tait difficile \u00e0 maintenir et \u00e0 suivre, n\u00e9cessitait des mises \u00e0 jour constantes et ne fonctionnait que dans le cadre d'une base de code structur\u00e9e.<\/p><p>Gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les d'IA \u00ab sensibles au contexte \u00bb et entra\u00een\u00e9s sur de vastes ensembles de donn\u00e9es v\u00e9rifiables, ces incoh\u00e9rences peuvent d\u00e9sormais \u00eatre \u00e9limin\u00e9es sans trop d'efforts, sur la base de la taxonomie adopt\u00e9e.<\/p><p>Il suffit de fournir au mod\u00e8le d'IA les informations relatives \u00e0 la taxonomie adopt\u00e9e ; le mod\u00e8le se charge ensuite de respecter les exigences de normalisation.<\/p><p><em><strong>Conseil de pro<\/strong>:<\/em> Choisissez un logiciel MDM dot\u00e9 d'une fonctionnalit\u00e9 d'auto-apprentissage qui peut \u00eatre form\u00e9 en temps r\u00e9el par un \u00ab intervenant humain \u00bb charg\u00e9 de v\u00e9rifier les modifications et de les valider.<\/p><p>De cette mani\u00e8re, le syst\u00e8me d'auto-apprentissage peut devenir v\u00e9ritablement autonome, le r\u00f4le du responsable des donn\u00e9es se limitant alors \u00e0 celui d'un validateur.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fb652b e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"1fb652b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2afb1cd e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"2afb1cd\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bb27b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bb27b4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">D\u00e9ploiement de mod\u00e8les d'IA pour la normalisation des donn\u00e9es dans les diff\u00e9rents domaines de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c88cb8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8c88cb8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>1. D\u00e9composition des abr\u00e9viations et mise en correspondance terminologique : <\/strong>Les mod\u00e8les d'IA entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es du secteur comprennent que <em>\u00ab Mtr \u00bb = \u00ab m\u00e8tre \u00bb, \u00ab SS304 \u00bb = \u00ab acier inoxydable 304 \u00bb, \u00ab CS Ball Vlv \u00bb = \u00ab vanne \u00e0 bille en acier au carbone \u00bb,<\/em> et ainsi de suite. Ils associent ces variantes \u00e0 une terminologie normalis\u00e9e.<\/p><p><strong>2. Normalisation et conversion des unit\u00e9s : <\/strong>Que les dimensions soient exprim\u00e9es sous la forme <em>\u00ab 10 mm \u00bb, \u00ab 0,01 m \u00bb ou \u00ab 3 pouces \u00d7 5 yards \u00bb<\/em>, l'IA peut les convertir et les harmoniser selon le syst\u00e8me de mesure souhait\u00e9 (par exemple, le syst\u00e8me m\u00e9trique), et d\u00e9composer les champs compos\u00e9s en attributs structur\u00e9s tels que \u00ab Largeur \u00bb et \u00ab Longueur \u00bb.<\/p><p><strong>3. Structuration ind\u00e9pendante du langage : <\/strong>Les mod\u00e8les d'IA sont capables d'interpr\u00e9ter des descriptions r\u00e9dig\u00e9es dans d'autres langues que l'anglais ainsi que les formats locaux afin de garantir une coh\u00e9rence \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale.<\/p><p><em><strong>Exemple :<\/strong> <\/em>Conscient que <em>\u00ab Filtres \u00e0 huile, 7-1\/16 pouces \u00bb <\/em>en espagnol, cela d\u00e9signe un<em> \u00ab Filtre \u00e0 huile, 7-1\/16 pouces \u00bb<\/em>, puis en l'extrayant et en l'associant correctement.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01473ad e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"01473ad\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-642dffd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"642dffd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"enrichment-of-master-data-records\">Enrichissement des fiches de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3822993 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"3822993\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e74dd9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3e74dd9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>L'un des probl\u00e8mes les plus \u00e9pineux li\u00e9s \u00e0 la gestion de la plupart des ensembles de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence concerne les informations manquantes. Cela r\u00e9sulte souvent, en premier lieu, de l'absence ou de la m\u00e9diocrit\u00e9 des pratiques de gouvernance des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence. Selon <a href=\"https:\/\/superagi.com\/from-manual-to-automated-how-ai-is-revolutionizing-data-enrichment-in-various-industries\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Super AGI<\/a>,<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5f762a elementor-blockquote--skin-border elementor-blockquote--button-color-official elementor-widget elementor-widget-blockquote\" data-id=\"d5f762a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"blockquote.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote class=\"elementor-blockquote\">\n\t\t\t<p class=\"elementor-blockquote__content\">\n\t\t\t\tL'enrichissement des donn\u00e9es par l'IA peut am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es jusqu'\u00e0 90% et r\u00e9duire le temps de traitement jusqu'\u00e0 80%.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-585f010 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"585f010\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Les informations manquantes sont difficiles \u00e0 g\u00e9rer, car la d\u00e9duplication, la normalisation et les int\u00e9grations multidomaines se compliquent lorsque le contexte d'un enregistrement de donn\u00e9es n'est tout simplement pas disponible d\u00e8s le d\u00e9part.<\/p><p>Autrefois <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/automated-ai-enrichment-data-cleansing\/\">enrichissement des enregistrements de donn\u00e9es<\/a> \u00e9tait soit effectu\u00e9e manuellement par une \u00e9quipe d'experts en la mati\u00e8re, SOIT via des automatisations complexes qui n\u00e9cessitaient la gestion d'un entrep\u00f4t de donn\u00e9es de mani\u00e8re structur\u00e9e.<\/p><p><em>Automatisations des b\u00e2timents<\/em> dans le cadre de l'enrichissement des donn\u00e9es, qui \u00e9tait auparavant n\u00e9cessaire <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/master-data-management-services\/\">\u00e9diteurs de logiciels de gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/a> mettre en place des partenariats en mati\u00e8re de donn\u00e9es afin d'acc\u00e9der aux catalogues des fournisseurs, aux coordonn\u00e9es, aux informations sur les salari\u00e9s, etc., en fonction du domaine de donn\u00e9es concern\u00e9.<\/p><p>Recourir aux services d'une \u00e9quipe d'experts dans le domaine concern\u00e9 repr\u00e9sente un co\u00fbt consid\u00e9rable. Mais surtout, la difficult\u00e9 li\u00e9e aux donn\u00e9es manquantes s'en trouve accrue, ce qui entra\u00eene des retards suppl\u00e9mentaires et aggrave encore <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/mdm-challenges\/\">les difficult\u00e9s li\u00e9es \u00e0 la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/a>.<\/p><p>Les syst\u00e8mes d'IA agentique apportent une r\u00e9ponse \u00e0 ce d\u00e9fi, car ils sont \u00e0 la fois \u00ab sensibles au contexte \u00bb et capables d'ex\u00e9cuter des t\u00e2ches complexes telles que la navigation sur le Web, l'extraction de donn\u00e9es \u00e0 partir de documents et d'autres sources non structur\u00e9es, ainsi que le comblement des lacunes dans les enregistrements de donn\u00e9es existants.<\/p><p>De plus, <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/discover\/what-is-model-context-protocol\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Protocoles MCP<\/a> progressent de jour en jour, en dotant les agents d'IA d'informations suffisantes pour leur permettre d'ex\u00e9cuter des flux de travail aussi bien \u00e9l\u00e9mentaires que complexes, gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de logiciels tiers.<\/p><p>Ainsi, les agents d'IA sp\u00e9cialement form\u00e9s, lorsqu'ils disposent des ressources ad\u00e9quates, peuvent r\u00e9soudre de mani\u00e8re autonome la quasi-totalit\u00e9 des d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l'enrichissement des donn\u00e9es, et ce en un temps bien plus court.<\/p><p>Dans le cas de documents num\u00e9ris\u00e9s ou de fichiers de plans techniques, les syst\u00e8mes d'IA utilisent la reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR), associ\u00e9e \u00e0 la reconnaissance de formes, pour extraire des donn\u00e9es sous forme de tableaux ou des sp\u00e9cifications, m\u00eame lorsqu'elles apparaissent dans des images ou des sch\u00e9mas techniques.<\/p><p>Cela permet aux organisations de <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/intelligent-document-processing\/\">extraire des donn\u00e9es \u00e0 partir de documents techniques<\/a> et les transformer en enregistrements de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence propres, structur\u00e9s et consultables.<\/p><p>Quelques applications des agents d'IA \u00e0 l'enrichissement des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ecd33d5 e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"ecd33d5\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a115b31 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a115b31\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c69a9f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c69a9f3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Applications<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77a05d5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77a05d5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>1. Analyse automatis\u00e9e des attributs \u00e0 partir des descriptions<\/strong><\/p><p>Les mod\u00e8les d'IA, en particulier ceux bas\u00e9s sur le traitement du langage naturel (NLP) et entra\u00een\u00e9s sur des ensembles de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques \u00e0 un secteur d'activit\u00e9, sont capables d'extraire de mani\u00e8re intelligente des donn\u00e9es structur\u00e9es \u00e0 partir de descriptions complexes et non structur\u00e9es de produits ou de mat\u00e9riaux.<\/p><p><em>Exemple<\/em>: Conversion de \u00ab 3-11\/16\u2033OD, 7-1\/16\u2033LG \u00bb en champs structur\u00e9s tels que <em>Diam\u00e8tre ext\u00e9rieur<\/em> et <em>Longueur<\/em> dans les fiches \u00ab Material Master \u00bb.<\/p><p><strong>2. Compr\u00e9hension s\u00e9mantique pour la mise en correspondance des champs<\/strong><\/p><p>L'IA comprend le contexte des termes et des abr\u00e9viations utilis\u00e9s dans divers secteurs (par exemple, \u00ab LG \u00bb = longueur, \u00ab OD \u00bb = diam\u00e8tre ext\u00e9rieur) et les associe \u00e0 des champs de donn\u00e9es normalis\u00e9s.<\/p><p><em>Exemple<\/em>: Reconna\u00eetre que \u00ab BALDWIN 915 \u00bb d\u00e9signe un fabricant et une r\u00e9f\u00e9rence, et les attribuer en cons\u00e9quence.<\/p><p><strong>3. Harmonisation et conversion des unit\u00e9s<\/strong><\/p><p>L'IA harmonise les diff\u00e9rents formats et repr\u00e9sentations des mesures en un format unique pour l'ensemble des donn\u00e9es, \u00e9liminant ainsi les incoh\u00e9rences.<\/p><p><em>Exemple<\/em>: Conversion de \u00ab 3 pouces \u00d7 5 yards \u00bb en unit\u00e9s m\u00e9triques standardis\u00e9es et r\u00e9partition des valeurs en <em>Largeur<\/em> et <em>Longueur<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c6cb98 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"6c6cb98\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f26ea09 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f26ea09\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3fed2d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3fed2d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>L'absence d'informations telles que les sp\u00e9cifications, les r\u00e9f\u00e9rences du fabricant ou les unit\u00e9s de mesure est un probl\u00e8me courant, notamment dans les ensembles de donn\u00e9es h\u00e9rit\u00e9s ou issus d'importations provenant de sources tierces.<\/p><p>Ces lacunes peuvent entraver les processus li\u00e9s aux achats, \u00e0 la conformit\u00e9 et \u00e0 l'analyse des donn\u00e9es.<\/p><p>L'IA et l'apprentissage automatique offrent des moyens intelligents de combler ces lacunes. \u00c0 l'aide de techniques telles que l'inf\u00e9rence par similarit\u00e9, les mod\u00e8les analysent les enregistrements existants et complets afin de proposer des valeurs plausibles pour les enregistrements incomplets.<\/p><p><em><strong>Par exemple,<\/strong><\/em> Si le diam\u00e8tre ext\u00e9rieur d'un nouvel article \u00ab Roulement SKF 6205 \u00bb n'est pas indiqu\u00e9, l'IA peut en d\u00e9duire la valeur (par exemple, 52 mm) \u00e0 partir d'autres articles identiques ou similaires d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sents dans la base de donn\u00e9es.<\/p><p>De plus, l'IA g\u00e9n\u00e9rative peut recouper les donn\u00e9es internes avec des catalogues externes ou des bases de donn\u00e9es de fournisseurs afin d'extraire des informations d\u00e9taill\u00e9es, telles que les dimensions, les fiches techniques, les donn\u00e9es relatives au cycle de vie ou les pi\u00e8ces de remplacement.<\/p><p>Les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, tels que les algorithmes de r\u00e9gression ou les arbres de d\u00e9cision, peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s pour estimer des grandeurs num\u00e9riques telles que la tension, le couple ou la pression nominale lorsqu'elles ne sont pas explicitement mentionn\u00e9es.<\/p><p>Ce niveau d'enrichissement garantit des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence plus compl\u00e8tes et plus exploitables, r\u00e9duit au minimum la saisie manuelle de donn\u00e9es et facilite les efforts en aval en mati\u00e8re d'automatisation, d'approvisionnement et de conformit\u00e9.<\/p><p>Il est assez fr\u00e9quent, notamment dans le domaine des donn\u00e9es de base clients, de tomber sur des cas o\u00f9 un enregistrement ne comporte ni adresse e-mail, ni num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone, ni adresse postale.<\/p><p>En combinant les protocoles MCP et les agents d'IA, ces informations manquantes peuvent \u00eatre enrichies gr\u00e2ce \u00e0 l'extraction de donn\u00e9es provenant de sources publiques telles que LinkedIn, voire de sources tierces accessibles par abonnement telles que <a href=\"https:\/\/www.dnb.com\/en-us\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">DnB<\/a> ou <a href=\"https:\/\/www.zoominfo.com\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">ZoomInfo<\/a>.<\/p><p data-start=\"1926\" data-end=\"2353\">Une approche similaire est d\u00e9sormais de plus en plus souvent appliqu\u00e9e aux donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange et \u00e0 la maintenance, \u00e0 la r\u00e9paration et \u00e0 la r\u00e9vision (MRO), o\u00f9 des informations manquantes ou incoh\u00e9rentes peuvent avoir de graves r\u00e9percussions sur les performances de la maintenance et de la cha\u00eene d'approvisionnement.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0dbf035 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0dbf035\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"600\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-39348\" alt=\"Illustration montrant comment les donn\u00e9es relatives aux mat\u00e9riaux et aux fournisseurs peuvent \u00eatre enrichies gr\u00e2ce \u00e0 l&#039;apprentissage automatique\" srcset=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment.png 1024w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment-300x225.png 300w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment-768x576.png 768w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment-16x12.png 16w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7693d90 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7693d90\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"1926\" data-end=\"2353\">Les donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange pr\u00e9sentent souvent des descriptions incompl\u00e8tes, des caract\u00e9ristiques techniques manquantes ou des entr\u00e9es en double r\u00e9parties sur plusieurs syst\u00e8mes. Cela entra\u00eene une confusion lors de la recherche de pi\u00e8ces, des retards dans la maintenance et des achats redondants.<\/p><p data-start=\"2355\" data-end=\"2574\">L'enrichissement des donn\u00e9es bas\u00e9 sur l'IA permet de relever ces d\u00e9fis en rendant les fiches de pi\u00e8ces de rechange plus compl\u00e8tes, plus coh\u00e9rentes et plus exploitables.<\/p><p data-start=\"2355\" data-end=\"2574\">En analysant les registres relatifs aux \u00e9quipements, les catalogues des fournisseurs et les donn\u00e9es historiques, les syst\u00e8mes d'IA peuvent :<\/p><p data-start=\"2578\" data-end=\"2668\"><strong>1. D\u00e9duire les attributs manquants<\/strong> tels que le type de pi\u00e8ce, la nuance de mat\u00e9riau ou les sp\u00e9cifications de fonctionnement.<\/p><p data-start=\"2578\" data-end=\"2668\">Par exemple, dans les donn\u00e9es relatives aux mati\u00e8res premi\u00e8res des usines chimiques, l'IA peut d\u00e9duire les niveaux de puret\u00e9, les codes de dangerosit\u00e9 ou les consignes de stockage manquants en comparant des mati\u00e8res similaires pr\u00e9sentes dans la base de donn\u00e9es.<\/p><p data-start=\"2671\" data-end=\"2747\"><strong>2. Identifier les caract\u00e9ristiques propres aux fabricants et aux r\u00e9f\u00e9rences de pi\u00e8ces<\/strong> afin d'assurer l'harmonisation entre les diff\u00e9rents fournisseurs.<\/p><p data-start=\"2671\" data-end=\"2747\">Dans les catalogues d'approvisionnement, l'IA permet de d\u00e9tecter les r\u00e9f\u00e9rences en double qui existent sous des noms ou des codes fournisseurs l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rents, ce qui permet d'\u00e9viter les commandes redondantes.<\/p><p><strong>3. Harmoniser les conventions de nommage<\/strong> afin d'assurer la coh\u00e9rence entre les usines.<\/p><p>Par exemple, dans les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence des produits, l'IA peut d\u00e9tecter des incoh\u00e9rences dans la classification, comme un smartphone r\u00e9pertori\u00e9 sous <em><strong>\u00ab Accessoires \u00bb <\/strong><\/em>au lieu de<em><strong> \u00ab Appareils mobiles \u00bb,<\/strong><\/em> et de le corriger afin d'assurer la coh\u00e9rence des rapports et des analyses.<\/p><p>Selon un <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/data-analytics\/topics\/data-quality\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Rapport de Gartner,<\/a>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04bd813 elementor-blockquote--skin-border elementor-blockquote--button-color-official elementor-widget elementor-widget-blockquote\" data-id=\"04bd813\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"blockquote.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote class=\"elementor-blockquote\">\n\t\t\t<p class=\"elementor-blockquote__content\">\n\t\t\t\tEn ce qui concerne les priorit\u00e9s en mati\u00e8re de gouvernance de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, on constate que les incoh\u00e9rences entre les silos (manque de coh\u00e9rence, d'exhaustivit\u00e9 et d'unicit\u00e9 des enregistrements) comptent parmi les probl\u00e8mes les plus complexes pour les grandes entreprises.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-977eb30 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"977eb30\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>4. Recommander des pi\u00e8ces interchangeables ou de remplacement<\/strong> en fonction de similitudes au niveau des caract\u00e9ristiques techniques, de l'utilisation ou des donn\u00e9es historiques de consommation.<\/p><p data-start=\"2720\" data-end=\"2933\">Par exemple, si un enregistrement ne contient que <em><strong>\u00ab GSKT, 4BOLT, SS316 \u00bb,<\/strong><\/em> L'IA est capable de reconna\u00eetre qu'il s'agit d'un joint en acier inoxydable, d'identifier le type de bride et m\u00eame de proposer des alternatives compatibles disponibles en stock ou aupr\u00e8s de fournisseurs agr\u00e9\u00e9s.<\/p><p data-start=\"3481\" data-end=\"3745\">Cette vision enrichie des donn\u00e9es relatives aux pi\u00e8ces de rechange et aux produits am\u00e9liore la planification de la maintenance, acc\u00e9l\u00e8re les processus d'approvisionnement et permet d'optimiser les stocks, en particulier dans les op\u00e9rations multi-sites o\u00f9 la visibilit\u00e9 des pi\u00e8ces ou la coh\u00e9rence des fiches produits sont souvent fragment\u00e9es d'un site \u00e0 l'autre.<\/p><p data-start=\"3481\" data-end=\"3745\">Vous trouverez ci-dessous la vid\u00e9o de pr\u00e9sentation de notre produit, qui montre comment notre solution \u00ab agentic \u00bb enrichit les donn\u00e9es provenant de sources de premi\u00e8re et de troisi\u00e8me parties :<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27f636f elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"27f636f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/AutoEnrich-AI.mp4\" controls=\"\" preload=\"metadata\" controlslist=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d657a7 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"1d657a7\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78fc0a1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78fc0a1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"data-deduplication\">D\u00e9duplication des donn\u00e9es<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79ec420 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"79ec420\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-538d285 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"538d285\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Selon Gartner, la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es co\u00fbte aux entreprises en moyenne $12,9 millions par an.<\/p><p>Une fois les enregistrements de donn\u00e9es structur\u00e9s, normalis\u00e9s, standardis\u00e9s et enrichis \u00e0 l'aide de l'IA, la d\u00e9duplication des donn\u00e9es devient un jeu d'enfant.<\/p><p>Le processus de d\u00e9duplication en lui-m\u00eame ne fait pas vraiment appel \u00e0 l'intelligence artificielle (sauf dans le cas des doublons de niveau 2), mais les \u00e9tapes pr\u00e9alables sont essentielles pour garantir une d\u00e9duplication pr\u00e9cise sur l'ensemble du jeu de donn\u00e9es.<\/p><p><strong><em><u>Les entr\u00e9es en double dans un ensemble de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence sont g\u00e9n\u00e9ralement class\u00e9es en deux cat\u00e9gories : L1 et L2.<\/u><\/em><\/strong><\/p><p>La d\u00e9duplication L1 est simple et directe : dans ce cas pr\u00e9cis, l'ensemble des donn\u00e9es est d\u00e9dupliqu\u00e9 selon une logique unique.<\/p><p><em>Exemple 1 : <\/em>M\u00eame code article pour les mati\u00e8res directes.\u00a0<\/p><p><em>Exemple 2 :<\/em> M\u00eame adresse e-mail ou m\u00eame num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone dans le cas des donn\u00e9es de base client<\/p><p><em>Exemple 3 :<\/em> M\u00eame num\u00e9ro de r\u00e9f\u00e9rence du fabricant (MPN) dans le cas o\u00f9 <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/spare-parts-management\/\">Pi\u00e8ces de rechange MRO<\/a> donn\u00e9es.<\/p><p>En substance, tout enregistrement dont une propri\u00e9t\u00e9 pr\u00e9sente des valeurs identiques, ce qui permet d'identifier sans \u00e9quivoque cet enregistrement comme un doublon, est consid\u00e9r\u00e9 comme un doublon de niveau 1.<\/p><p>Il n'existe pratiquement aucune IA pouvant \u00eatre utilis\u00e9e dans ce cas, car la logique est standardis\u00e9e et structur\u00e9e.<\/p><p>C'est pourquoi l'enrichissement des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence pr\u00e9c\u00e8de g\u00e9n\u00e9ralement leur d\u00e9duplication, car cet enrichissement permet d'int\u00e9grer plusieurs valeurs dans le syst\u00e8me, qui peuvent ensuite \u00eatre exploit\u00e9es pour la d\u00e9duplication de niveau 1.<\/p><p>Les doublons de niveau 2, en revanche, sont bien plus complexes et sont g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9s lorsque les valeurs n\u00e9cessaires \u00e0 l'application de la logique de niveau 1 font tout simplement d\u00e9faut.<\/p><p>L'IA n'est tout simplement pas encore assez avanc\u00e9e pour automatiser enti\u00e8rement la d\u00e9tection des doublons en L2.<\/p><p>Cela dit, l'IA peut consid\u00e9rablement simplifier la t\u00e2che, en identifiant les doublons potentiels gr\u00e2ce \u00e0 une analyse de l'ensemble des enregistrements et du jeu de donn\u00e9es lui-m\u00eame avant d'attribuer un \u00ab<a href=\"https:\/\/www.ultralytics.com\/glossary\/confidence\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">score de confiance en double<\/a>\u00bb, qui peut ensuite \u00eatre confi\u00e9e \u00e0 un v\u00e9rificateur humain charg\u00e9 de \u00ab valider \u00bb ou de \u00ab rejeter \u00bb les enregistrements de donn\u00e9es en tant que doublons.<\/p><p>Une fois que le responsable des donn\u00e9es a \u00ab valid\u00e9 \u00bb les enregistrements, ceux-ci sont g\u00e9n\u00e9ralement fusionn\u00e9s, les donn\u00e9es provenant du 2e<sup>nd<\/sup> L'enregistrement est supprim\u00e9 une fois les champs cr\u00e9\u00e9s dans le premier enregistrement.\u00a0<\/p><p>Vous trouverez ci-dessous une vid\u00e9o montrant comment notre agent IA d\u00e9duplique les donn\u00e9es :<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e38576 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"9e38576\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;start&quot;:702,&quot;end&quot;:750,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Harmonize-Demo-V2.mp4#t=702,750\" controls=\"\" preload=\"metadata\" controlslist=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d14771 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"8d14771\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b15d7f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b15d7f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"master-data-integrations-for-multi-domain-success\">Int\u00e9grations des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence pour une r\u00e9ussite multidomaine<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9635bc1 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"9635bc1\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f712a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f712a9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>L'une des critiques les plus courantes \u00e0 l'encontre d'un syst\u00e8me de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence est le fait que, dans la pratique, chaque ensemble de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence existe de mani\u00e8re isol\u00e9e des autres, dans des syst\u00e8mes d'organisation disparates.<\/p><p>Pour bien comprendre les performances d'une fonction organisationnelle donn\u00e9e, il est essentiel d'analyser les donn\u00e9es issues de l'ensemble des domaines de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence.<\/p><p><em>Exemple 1 :<\/em> Il est important de savoir combien de clients peuvent \u00eatre touch\u00e9s par un canal de communication marketing donn\u00e9, mais il est tout aussi important de conna\u00eetre les produits que ces consommateurs pr\u00e9f\u00e8rent, ce qui n\u00e9cessite des int\u00e9grations pouss\u00e9es avec <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/product-master-data-management\/\">fiches produits<\/a><\/p><p><em>Exemple 2 :<\/em> Il est important de conna\u00eetre le nombre de pi\u00e8ces de rechange disponibles sur la plateforme d'approvisionnement pour assurer les besoins li\u00e9s aux activit\u00e9s de production, mais il est encore plus important de savoir lesquelles de ces pi\u00e8ces sont n\u00e9cessaires \u00e0 la maintenance des actifs critiques ; celles-ci seront <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/spare-parts-management-criticality\/\">les pi\u00e8ces de rechange essentielles<\/a>.\u00a0<\/p><p>Cela n'est possible qu'avec une int\u00e9gration pouss\u00e9e des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence des actifs et de la fiche article des pi\u00e8ces de rechange.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44bd917 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"44bd917\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-058004b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"058004b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"data-governance\">Gouvernance des donn\u00e9es<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68410f4 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"68410f4\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bb9c57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1bb9c57\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/master-data-governance\/\">Gouvernance des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/a> Ces cadres visent \u00e0 garantir que les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence soient exactes, s\u00e9curis\u00e9es, normalis\u00e9es et conformes aux politiques internes et aux r\u00e9glementations externes.<\/p><p>Cependant, \u00e0 mesure que les volumes de donn\u00e9es augmentent et que leur complexit\u00e9 s'accro\u00eet au sein des syst\u00e8mes distribu\u00e9s (ERP, PLM, CRM, SCM, etc.), l'application manuelle des politiques de gouvernance devient impossible \u00e0 \u00e9tendre et se r\u00e9v\u00e8le trop r\u00e9active.<\/p><p>L'apprentissage automatique apporte une automatisation proactive et intelligente aux fonctions essentielles de gouvernance des donn\u00e9es en permettant l'application dynamique des r\u00e8gles, la d\u00e9tection des anomalies et l'aide \u00e0 la d\u00e9cision intelligente.<\/p><p>Ces mod\u00e8les permettent de surveiller et d'am\u00e9liorer en permanence la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, tout en all\u00e9geant la charge de travail manuel des responsables des donn\u00e9es.<\/p><p><em><strong>Applications :<\/strong><\/em><\/p><p><strong>1. V\u00e9rifications intelligentes des politiques<\/strong><\/p><p>L'IA apprend \u00e0 reconna\u00eetre les enregistrements valides et approuv\u00e9s, puis v\u00e9rifie si les nouvelles entr\u00e9es comportent des champs manquants ou erron\u00e9s, m\u00eame en l'absence de r\u00e8gle d\u00e9finie.<\/p><p><strong><em>Exemple :<\/em> <\/strong>Si la plupart des fiches relatives aux moteurs \u00e9lectriques comportent un champ \u00ab Tension \u00bb renseign\u00e9, et qu'une nouvelle fiche ne le comporte pas, l'IA la signale imm\u00e9diatement.<\/p><p>L'IA analyse les donn\u00e9es historiques, identifie les champs qui vont ensemble et utilise ces informations pour d\u00e9tecter les erreurs.<\/p><p><strong>2. D\u00e9tection des anomalies et des erreurs<\/strong><\/p><p>Les mod\u00e8les d'apprentissage automatique d\u00e9tectent dans vos donn\u00e9es les valeurs ou combinaisons inhabituelles qui ne correspondent pas aux sch\u00e9mas habituels.<\/p><p><strong><em>Exemple :<\/em> <\/strong>Un \u00ab tuyau en PVC \u00bb dont la pression nominale est indiqu\u00e9e comme \u00e9tant de \u00ab 1 000 PSI \u00bb est signal\u00e9, car le PVC ne peut g\u00e9n\u00e9ralement pas supporter une pression aussi \u00e9lev\u00e9e.<\/p><p>L'IA \u00e9tablit une repr\u00e9sentation de ce qui est normal pour chaque type d'\u00e9l\u00e9ment et d\u00e9tecte les valeurs aberrantes \u00e0 l'aide de mod\u00e8les de reconnaissance de formes tels que \u00ab Isolation Forest \u00bb ou les auto-encodeurs.<\/p><p><strong>3. Validation automatis\u00e9e des dossiers<\/strong><\/p><p>L'IA attribue une note aux enregistrements nouveaux ou mis \u00e0 jour en fonction de leur exactitude et de leur exhaustivit\u00e9. Les enregistrements jug\u00e9s tr\u00e8s fiables peuvent \u00eatre valid\u00e9s automatiquement, tandis que ceux dont la fiabilit\u00e9 est moindre sont transmis \u00e0 un humain pour v\u00e9rification.<\/p><p><strong><em>Exemple :<\/em> <\/strong>Un article class\u00e9 comme \u00ab vis \u00e0 t\u00eate hexagonale \u00bb, dont tous les champs sont correctement renseign\u00e9s et qui correspond aux donn\u00e9es ant\u00e9rieures, est valid\u00e9 automatiquement.<\/p><p>Les mod\u00e8les d'apprentissage automatique calculent un score de confiance en fonction du degr\u00e9 de conformit\u00e9 de l'enregistrement avec les normes existantes.<\/p><p><strong>4. Aider les gestionnaires de donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/strong><\/p><p>L'IA aide les gestionnaires de donn\u00e9es dans leur travail en leur sugg\u00e9rant des valeurs, en signalant les champs manquants ou en mettant en \u00e9vidence d'\u00e9ventuels probl\u00e8mes.<\/p><p><strong><em>Exemple :<\/em> <\/strong>Lorsqu'il examine un dossier de mat\u00e9riel, un d\u00e9l\u00e9gu\u00e9 voit s'afficher les suggestions de l'IA concernant les champs manquants et re\u00e7oit des alertes si certaines informations ne correspondent pas \u00e0 des entr\u00e9es similaires.<\/p><p>Les mod\u00e8les de PNL et d'apprentissage automatique fonctionnent en arri\u00e8re-plan et affichent des conseils et des avertissements intelligents directement dans l'interface.<\/p><p>Voici quelques exemples d'utilisation :<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75256c8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"75256c8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-768x576.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-39355\" alt=\"Une illustration montrant comment l&#039;IA et l&#039;apprentissage automatique contribuent \u00e0 la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence\" srcset=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-768x576.png 768w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-300x225.png 300w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-16x12.png 16w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance.png 1024w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3003e4a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3003e4a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong data-start=\"1764\" data-end=\"1801\">Fiche client :<\/strong><\/p><p>Dans les grandes entreprises multinationales, les nouvelles fiches clients proviennent souvent de multiples canaux : portails CRM, soumissions de partenaires ou importations internes.<\/p><p>L'absence d'adresses e-mail ou de num\u00e9ros d'identification fiscale, ou encore des informations de facturation incompl\u00e8tes, peuvent retarder la facturation et entra\u00eener des risques de non-conformit\u00e9. Les syst\u00e8mes de gouvernance bas\u00e9s sur l'IA d\u00e9tectent automatiquement les champs obligatoires manquants, les compl\u00e8tent \u00e0 l'aide de sources internes et externes v\u00e9rifi\u00e9es, et signalent les doublons potentiels d\u00e8s leur saisie.<\/p><p><em><strong>Par exemple,<\/strong> <\/em>Si deux enregistrements indiquent respectivement \u00ab Acme Corp \u00bb et \u00ab Acme Corporation \u00bb, le syst\u00e8me signale un doublon potentiel et emp\u00eache les entr\u00e9es redondantes. Cela garantit un haut niveau de<a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/customer-master-data-management\/\">des donn\u00e9es clients de qualit\u00e9<\/a> tout en r\u00e9duisant la charge de travail manuel.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8155977 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8155977\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\"><strong data-start=\"2458\" data-end=\"2505\">Donn\u00e9es relatives aux mat\u00e9riaux et aux pi\u00e8ces de rechange :<\/strong><\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\">Dans le domaine des mat\u00e9riaux ou de la maintenance, des r\u00e9parations et des op\u00e9rations (MRO), il est fr\u00e9quent que des sp\u00e9cifications, des r\u00e9f\u00e9rences fabricant ou des informations relatives aux unit\u00e9s de mesure soient manquantes, en particulier dans les ensembles de donn\u00e9es h\u00e9rit\u00e9s ou issus d'importations provenant de tiers.<\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\">Ces lacunes entravent les processus d'approvisionnement, de planification de la maintenance et d'analyse. L'enrichissement bas\u00e9 sur l'IA permet de d\u00e9duire les valeurs manquantes \u00e0 partir des enregistrements existants, de recouper les catalogues des fournisseurs et d'harmoniser les conventions de nommage entre plusieurs sites.<\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\"><em><strong>Par exemple,<\/strong><\/em> Une nouvelle fiche \u00ab Roulement SKF 6205 \u00bb dont le diam\u00e8tre ext\u00e9rieur n'est pas indiqu\u00e9 peut \u00eatre automatiquement compl\u00e9t\u00e9e avec la valeur correcte \u00e0 partir d'articles similaires figurant dans la base de donn\u00e9es.<\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\">De m\u00eame, un enregistrement r\u00e9pertori\u00e9 sous le nom de <em><strong>\u00ab GSKT, 4BOLT, SS316 \u00bb<\/strong> <\/em>peut \u00eatre compl\u00e9t\u00e9e pour pr\u00e9ciser l'utilisation d'un joint en acier inoxydable, identifier le type de bride et proposer des alternatives compatibles.<\/p><p data-start=\"3263\" data-end=\"3632\">Les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, tels que les algorithmes de r\u00e9gression ou les arbres de d\u00e9cision, permettent \u00e9galement d'estimer des grandeurs num\u00e9riques telles que la tension, le couple ou la pression nominale en l'absence de valeurs explicites.<\/p><p data-start=\"3263\" data-end=\"3632\">En identifiant les anomalies, en harmonisant les r\u00e9f\u00e9rences, en normalisant les descriptions et en proposant des alternatives, l'IA garantit que la base de donn\u00e9es des articles devient une source d'information fiable et exploitable.<\/p><p data-start=\"3263\" data-end=\"3632\">Vous trouverez ci-dessous la vid\u00e9o pr\u00e9sentant la solution de gouvernance des donn\u00e9es de Verdantis :\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04cb3ea elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"04cb3ea\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Integrity-Demo.mp4\" controls=\"\" preload=\"metadata\" controlslist=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e470421 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"e470421\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64494e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"64494e0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"designing-and-deploying-ai-in-mdm\">Conception et d\u00e9ploiement de l'IA dans la gestion des donn\u00e9es de marque (MDM)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ce2472 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"3ce2472\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8326db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f8326db\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"5157\" data-end=\"5306\">Si les avantages de l'apprentissage automatique dans la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence sont \u00e9vidents, sa mise en \u0153uvre r\u00e9ussie n\u00e9cessite une int\u00e9gration m\u00fbrement r\u00e9fl\u00e9chie au sein de l'architecture d'entreprise et des mod\u00e8les de gouvernance :<\/p><ul data-start=\"5308\" data-end=\"5995\"><li data-start=\"5308\" data-end=\"5466\"><p data-start=\"5310\" data-end=\"5466\"><strong data-start=\"5310\" data-end=\"5335\">Qualit\u00e9 des donn\u00e9es d'entra\u00eenement<\/strong>: Les performances des mod\u00e8les d'IA et d'apprentissage automatique d\u00e9pendent directement de la qualit\u00e9 et de la repr\u00e9sentativit\u00e9 des donn\u00e9es historiques utilis\u00e9es pour les entra\u00eener.<\/p><\/li><li data-start=\"5467\" data-end=\"5636\"><p data-start=\"5469\" data-end=\"5636\"><strong data-start=\"5469\" data-end=\"5496\">Contexte sp\u00e9cifique au domaine<\/strong>: Les mod\u00e8les pr\u00eats \u00e0 l'emploi n\u00e9cessitent souvent un ajustement ou un r\u00e9entra\u00eenement pour prendre en compte les nuances propres au domaine dans les donn\u00e9es d'ing\u00e9nierie, de fabrication ou d'approvisionnement.<\/p><\/li><li data-start=\"5637\" data-end=\"5801\"><p data-start=\"5639\" data-end=\"5801\"><strong data-start=\"5639\" data-end=\"5667\">Explicabilit\u00e9 et confiance<\/strong>: Les utilisateurs doivent pouvoir retracer et comprendre comment l'IA est parvenue \u00e0 une d\u00e9cision ou \u00e0 une suggestion particuli\u00e8re, notamment dans les secteurs r\u00e9glement\u00e9s.<\/p><\/li><li data-start=\"5802\" data-end=\"5995\"><p data-start=\"5804\" data-end=\"5995\"><strong data-start=\"5804\" data-end=\"5832\">\u00ab Human-in-the-Loop \u00bb (HITL)<\/strong>: Les syst\u00e8mes d'IA devraient \u00eatre con\u00e7us pour venir en renfort aux gestionnaires de donn\u00e9es, et non pour les remplacer, en permettant une supervision humaine lorsque cela s'av\u00e8re n\u00e9cessaire et en cr\u00e9ant des boucles de r\u00e9troaction pour une am\u00e9lioration continue.<\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2150a1b e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"2150a1b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f3dde5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3f3dde5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"conclusion\">Conclusion<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa71598 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"fa71598\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c865306 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c865306\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>L'IA et l'apprentissage automatique ne se contentent pas d'am\u00e9liorer la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence : elles red\u00e9finissent les limites du possible. Ces technologies apportent un niveau de rapidit\u00e9, d'adaptabilit\u00e9 et d'intelligence que les syst\u00e8mes manuels et bas\u00e9s sur des r\u00e8gles ne peuvent \u00e9galer.<\/p><p>En mati\u00e8re de MDM, de gestion des donn\u00e9es MRO et de gouvernance des donn\u00e9es, l'IA n'est plus un concept \u00e9mergent : c'est d\u00e9sormais une capacit\u00e9 indispensable pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, acc\u00e9l\u00e9rer la prise de d\u00e9cision et p\u00e9renniser les op\u00e9rations de l'entreprise.<\/p><p>Alors que les organisations poursuivent leur transformation num\u00e9rique, celles qui int\u00e8grent l'intelligence artificielle dans leurs pratiques de gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence seront mieux \u00e0 m\u00eame d'op\u00e9rer avec agilit\u00e9, pr\u00e9cision et perspicacit\u00e9.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Comment l'apprentissage automatique facilite la gestion des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence en am\u00e9liorant la classification, la mise en correspondance, l'enrichissement et la qualit\u00e9 continue des donn\u00e9es \u00e0 l'\u00e9chelle de l'entreprise.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":28429,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[64],"tags":[],"class_list":["post-25416","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25416","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25416"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25416\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28429"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25416"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25416"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25416"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}