3 étapes pour améliorer la qualité des données

Les entreprises créent, capturent et consomment des données à un rythme soutenu. D’après Statista, la quantité de données générées dans le monde atteindra 527,5 zettaoctets d’ici 2029¹.

En interne, ces données sont parfois cloisonnées dans des centaines de systèmes et d’applications, allant des logiciels de planification des ressources d’entreprise (ERP) aux outils RH. Il arrive également que ces données soient dupliquées dans des enregistrements qui donnent des informations contradictoires aux utilisateurs. Par exemple, un consultant régional peut apparaître à temps plein dans un système alors qu’il est indiqué comme prestataire à temps partiel dans un autre depuis plusieurs mois.

Pour maximiser la valeur générée par vos investissements en IA, il est crucial d’alimenter vos systèmes IA en données de qualité. Voici une approche en trois étapes pour améliorer la qualité de vos données.

1. Connectez vos données

Lorsque les données sont cloisonnées, les équipes et les agents IA ont du mal à les utiliser pour orienter leurs actions et leurs décisions. Les employés passent leur temps à transférer manuellement les données entre différents systèmes, à configurer des intégrations et à s’appuyer sur des informations obsolètes. Pour obtenir des résultats optimaux, ils doivent impérativement utiliser des données consolidées sur une plateforme unifiée et accessible.

Les données non structurées sont disponibles dans une grande variété de formats (PDF, vidéo et contenu diffusé en continu, par exemple). Il est possible de les convertir, d’y accéder et de les combiner avec des données structurées conservées dans des bases de données SQL relationnelles, des feuilles de calcul, des fichiers JSON et bien d’autres formats. Il est par ailleurs préconisé d’intégrer également les interfaces de programmation d’application (API), les bots et les pipelines de données en temps réel à la plateforme et de les lier.

ServiceNow Workflow Data Fabric permet aux équipes de connecter des données à partir de n’importe quel système. Les informations sont instantanément disponibles pour les employés et les agents IA, qu’elles soient hébergées dans des applications, des bases de données, des lacs de données ou ailleurs, sans qu’il soit nécessaire de les copier manuellement ni de passer par des projets d’intégration fastidieux.

2. Contextualisez vos données

De nombreuses plateformes sont capables de faire circuler les données, sans pour autant être en mesure de les relier, avec leur contexte, dans des workflows. Or, sans contexte, les points de données isolés n’ont aucune valeur.

En replaçant les données dans leur contexte, les agents IA comprennent mieux leur sens, leur origine et leur fiabilité. Ils peuvent ainsi automatiser des workflows complexes, couvrant plusieurs départements, et produire des résultats concrets, comme rationaliser la chaîne d’approvisionnement ou assurer un service client fluide.

Un excellent moyen de centraliser vos métadonnées consiste à créer un catalogue de données unifié et consultable, enrichi par le contexte métier. Les agents IA peuvent alors facilement identifier les données pertinentes, analyser différents ensembles de données et passer immédiatement à l’action de façon autonome.

Workflow Data Fabric utilise le Graphe de connaissances pour organiser les données d’entreprise par relations, afin que les agents IA décèlent ce qui les relie, qu’elles concernent des personnes, des processus ou des systèmes. En utilisant le Graphe de connaissances pour cartographier les données de l’entreprise, les agents IA développent une connaissance approfondie du domaine, améliorent leur capacité de raisonnement et optimisent les processus.

3. Contrôlez vos données

Sans contrôles de gouvernance intégrés, les agents IA peuvent avoir du mal à déterminer si une source est fiable. Lorsqu’un agent IA a accès à des données non vérifiées ou sensibles dans le cadre de l’automatisation d’un workflow, il risque de mal conseiller un client ou d’exposer accidentellement des informations sensibles, violant ainsi les réglementations en matière de protection des données.

Il est essentiel de mettre en place une solide gouvernance des données pour déployer des IA qui génèrent de la valeur sans compromettre la sécurité ni la conformité. Avec l’arrivée de réglementations encadrant l’usage responsable de l’IA, comme la loi sur l’IA de l’UE, assurer une gouvernance technologique efficace va devenir un impératif métier.

Workflow Data Fabric propose des workflows simples d’emploi pour suivre les données et appliquer des politiques de gouvernance. Cela permet aux équipes de déployer l’IA en toute confiance et de se fier à ce qu’elle produit.

Cas d’usage pour obtenir des données de qualité

En disposant de données de qualité, les employés et les agents IA peuvent agir vite et avec efficacité. Les membres du service client sont en mesure de régler les problèmes en un seul appel et les équipes du service Finance ont la possibilité d’approuver instantanément les demandes de dépenses. Voyons de plus près quelques cas d’usage.

Une entreprise de services financiers souhaite automatiser son processus d’octroi de crédit. En centralisant ses données, elle n’a plus besoin de parcourir des systèmes disparates pour consulter les informations client, l’historique des commandes et les vérifications de solvabilité. Les informations pertinentes, enrichies par les données de l’emprunteur en temps réel, sont présentées dans une interface utilisateur unifiée.

Un agent IA peut mettre à profit ces données pour évaluer automatiquement le risque de crédit du client et transmettre sa recommandation à un responsable qui prendra la décision finale. Cette approche rationalisée permet à l’organisme d’accélérer le traitement des prêts et d’améliorer l’expérience des emprunteurs.

Lorsqu’une entreprise de la tech est confrontée à un problème IT majeur après une mise à jour produit, il est souvent difficile de le résoudre rapidement en raison des systèmes disparates. L’arrêt des services entraîne alors de la frustration chez les clients.

Lorsque les systèmes essentiels et les données de performance sont connectés, l’entreprise peut déployer des agents IA pour résoudre rapidement les incidents. Comme il dispose instantanément des informations système cruciales, l’agent IA effectue un triage et oriente le ticket vers l’équipe d’assistance compétente. La résolution est plus rapide et l’agent IA utilise les schémas de résolution historiques pour anticiper les problèmes avant que les clients ne les détectent.

Il est plus facile de générer un retour sur investissement avec l’IA lorsque vos données sont connectées, contextualisées et contrôlées efficacement. ServiceNow Workflow Data Fabric centralise toutes les données de l’entreprise sur une seule plateforme, pour mettre fin au chaos.

Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à mettre vos données au service de vos équipes.

¹ Statista, « Volume of data or information created, captured, copied, and consumed worldwide from 2010 to 2029 », 19 novembre 2025