L’IA et la Data sont des leviers puissants pour améliorer le pilotage de son entreprise mais leur adoption reste un défi majeur pour les dirigeants. Sécurité, ROI, intégration technologique et digitalisation : nos experts Risques & Smart Data vous aident à transformer vos données en véritables relais de croissance et solutions d’aide à la décision. Voici quelques clés pour gérer vos risques en gardant une longueur d’avance.
Data & IA en entreprise : des freins persistants malgré un potentiel reconnu
Si les bénéfices des données (Data) et de l’Intelligence Artificielle (IA) sont reconnus par les dirigeants d’entreprise, leur mise en œuvre se heurte à de nombreux obstacles en entreprise. Selon le dernier Baromètre Data & IA publié par Coface et Les Echos Etudes, 86% des décideurs jugent désormais crucial de savoir exploiter intelligemment les données issues de leurs clients, prospects et fournisseurs. Une approche devenue incontournable pour renforcer la compétitivité et la résilience des entreprises, tout en ouvrant la voie à de nouvelles opportunités de croissance.
Et pourtant, aujourd’hui moins d’une entreprise sur cinq capitalise sur ses données pour orienter ses décisions stratégiques. Une réalité complexe qui révèle des enjeux à la fois opérationnels, structurels et culturels :
- Rentabilité : face au coût jugé élevé et à l’incertitude du retour sur investissement (ROI), les dirigeants adoptent une extrême prudence budgétaire, particulièrement au sein des PME, où l’implémentation d’outils avancés constitue un engagement de taille, sans garantie immédiate de résultat.
- Sécurité et conformité : les exigences réglementaires croissantes, la sécurité et la gouvernance des données, ou encore les incertitudes sur l’usage de l’IA générative freinent les décideurs, notamment dans les grandes entreprises et les secteurs sensibles ou fortement régulés.
- Intégration technologique : au-delà des considérations financières et sécuritaires, le manque de maturité technologique des différentes directions en interne est un complique l’équation pour les organisations, celles-ci pointant du doigt un manque de temps, de compétences ou d’alignement clair avec les priorités métier.
1- Voir grand… mais démarrer petit !
Les entreprises qui réussissent leurs projets Data & IA sont généralement celles qui adoptent une approche pragmatique, en commençant par cibler des cas d'usage concrets plutôt que par le déploiement d’une stratégie globale trop ambitieuse. Mieux vaut débuter par un besoin métier et des cas d’usage clairement identifiés, comme l’évaluation du risque client ou la surveillance de la santé financière d’un fournisseur, l’optimisation des stocks ou la détection de fraude.
Cette démarche présente plusieurs avantages en matière d’efficacité opérationnelle : les résultats seront plus rapides, plus facilement mesurables et plus concrets pour les équipes métiers. Un bon moyen pour saisir les opportunités business et optimiser votre gestion des risques de façon progressive, tout en renforçant la culture data de votre organisation avant d’élargir les usages à d’autres domaines d’application, plutôt que de viser une transformation globale dès le départ.
2- Nouvelles technologies : implémenter sans complexifier les systèmes existants
Quel que soit le niveau de maturité technologique des équipes au sein de votre entreprise, une solution digitale performante doit pouvoir s’adapter de façon harmonieuse à vos outils existants et aux ressources disponibles. Selon que vous soyez une PME, une ETI ou une multinationale, les besoins diffèrent mais l’objectif final reste le même : opter pour un dispositif qui favorise l’interopérabilité entre les technologies sans ajouter de briques supplémentaires dans votre système actuel.
Des solutions de connectivité comme des APIs robustes, des connecteurs natifs ou des formats d’export standardisés visent à simplifier l’intégration aux outils métiers existants sans démultiplier les systèmes, tout en préservant les investissements technologiques antérieurs et en modernisant graduellement l’infrastructure data de votre entreprise.
3- Rendre la donnée accessible et actionnable
Dès lors qu’elles ne parviennent pas à se traduire en actions concrètes pour les utilisateurs finaux, même les solutions les plus sophistiquées échouent ! Aujourd’hui, l’accessibilité et l’intuitivité sont des critères aussi (voire plus !) déterminants que la puissance technologique.
Tableaux de bord épurés, scoring clair et unifié à l’international, alertes personnalisables : la valeur ajoutée de la donnée repose précisément sur sa capacité à être comprise, suivie en continu et convertie en recommandations exploitables. Les solutions doivent être accessibles et intuitives pour s’interfacer naturellement avec les workflows (flux de travail) des équipes et les processus existants afin de faciliter la prise de décision rapide et éclairée au quotidien. Cette approche centrée sur l’utilisateur final (user-centric) garantit l'adoption effective de ces solutions et maximise leur impact opérationnel.
Témoignage client :
Comment le groupe Geodis s'appuie sur les
solutions Data de Coface pour se développer ?
4- Puissance technologique + expertise humaine = combinaison gagnante
La différence entre une solution data performante et un simple outil statistique ? Sa capacité à allier la puissance de calcul de l’IA avec l’intelligence contextuelle des experts métiers. L’expérience terrain est formelle : les projets Data & IA qui performent capitalisent simultanément sur les algorithmes et sur l’expertise humaine.
L'IA excelle dans l’analyse de volumes massifs de données, l'identification de modèles ou tendances (patterns) complexes et la détection de signaux faibles (variation d’un score de crédit, tension sectorielle, hausse des incidents de paiement). Mais c'est l'expertise terrain qui donne du sens et contextualise les résultats ! En combinant « le meilleur des deux mondes », la donnée enrichie génère elle-même des pistes d’action, et devient alors un levier décisionnel. Coface illustre parfaitement cette double vision : nos experts en Business Information transforment la Big Data brute en insights stratégiques exclusifs et actionnables. A l’aide de données descriptives, prescriptives et prédictives, vous êtes en mesure d’anticiper, voire de prédire, le risque commercial et de prendre vos décisions en toute confiance.
Les décideurs ne recherchent pas davantage de données mais une capacité à décider plus vite, avec plus de certitude. L’IA intégrée ne remplace pas l’analyse humaine : elle la rend plus accessible, plus immédiate, plus structurée.
Chez Coface, nous développons des outils qui ne livrent pas simplement de l’information brute, mais des signaux faibles, des alertes précoces et des recommandations contextualisées. Cette couche d’interprétation est essentielle pour transformer la donnée en véritable levier de pilotage.
- Guillaume Huguet, directeur du Data Lab de Coface.
5- Mesurer la valeur ajoutée
Par nature, un projet reposant sur les données et l’intelligence artificielle ne peut être figé dans le temps. Il évolue constamment, en fonction des besoins de l’entreprise, des évolutions des marchés et de l’enrichissement des données disponibles. Ce qui nécessite de mettre en place des indicateurs de performances (KPIs) précis et régulièrement mesurés.
ROI, taux d'adoption, précision des prédictions, réduction des risques : autant d'indicateurs qui seront de véritables leviers de performance pour votre entreprise. Ces métriques vous offrent non seulement plus d’agilité dans le pilotage de votre projet selon les priorités du moment, mais vous permettent aussi de démontrer concrètement la valeur ajoutée d’une stratégie data-driven auprès de vos parties prenantes. Cette mesure continue de la valeur ajoutée constitue le meilleur garant d'un investissement technologique réussi et pérenne.
Allez plus loin avec Coface Business Information
Depuis plusieurs années, les équipes de Coface Business Information accompagnent des entreprises de toutes tailles, partout dans le monde, dans le déploiement de solutions de gestion des risques commerciaux basées sur les données et l’intelligence artificielle.
Parce qu’agir c’est déjà anticiper, vous aussi transformez vos données en outils d’aide à la décision commerciale :
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