< Blog
AtoZ - Data : comment fiabiliser ses données pour mieux créer de la valeur ?
Les entreprises n’ont jamais disposé d’autant de data. Pourtant, leur véritable enjeu n’est plus d’en collecter davantage, mais de savoir lesquelles sont fiables, où elles se trouvent, qui peut les utiliser et surtout comment les transformer en valeur. Avec l’essor de l’intelligence artificielle, l’accélération des échanges de données et l’évolution du cadre réglementaire européen, la qualité et la maîtrise des données deviennent des sujets directement liés à la performance de l’entreprise.
Une question devient alors incontournable : comment s’assurer que les données de l’entreprise sont suffisamment fiables et maîtrisées pour réellement créer de la valeur ?
La donnée n’est donc plus seulement une ressource produite par les activités de l’entreprise. Elle devient un élément à gouverner, fiabiliser et valoriser, au service des décisions, des processus métiers et de nouveaux usages.
Pendant des années, la priorité des entreprises a été de produire et de conserver toujours davantage de données : données clients, données financières, données commerciales, données issues des systèmes de production ou encore données générées par les objets connectés.
Mais disposer de données ne signifie pas nécessairement savoir les exploiter.
Une donnée peut être abondante tout en étant difficilement utilisable si elle est dispersée dans plusieurs systèmes, mal documentée, de qualité insuffisante ou inaccessible aux personnes qui en ont besoin.
La véritable valeur de la donnée dépend donc de plusieurs facteurs : sa qualité, sa disponibilité, sa gouvernance, sa sécurité et surtout sa capacité à répondre à un besoin métier.
Cette problématique prend une nouvelle dimension avec l’intelligence artificielle. La stratégie européenne pour une Union des données, publiée en novembre 2025, fait notamment de l’accès à des données de qualité pour l’IA l’un de ses axes prioritaires, afin de favoriser l’innovation et la compétitivité européennes.
La question n’est donc plus seulement : « Quelles données possédons-nous ? »
Elle devient : « Quelles données pouvons-nous réellement exploiter, dans quel objectif et avec quelle valeur pour l’entreprise ? »
Source officielle : Stratégie européenne pour une Union des données — Commission européenne
Cette évolution ne repose pas uniquement sur les technologies.
Le cadre européen autour de la donnée continue de se structurer. Le Data Act est applicable depuis le 12 septembre 2025 et vise notamment à faciliter l’accès et l’utilisation de certaines données générées par les produits connectés et les services associés.
Depuis le 12 septembre 2026, l’obligation prévue à l’article 3(1) du Data Act s’applique aux produits connectés et aux services associés mis sur le marché après cette date.
Ces produits doivent être conçus de manière à ce que les données générées puissent être facilement accessibles à l’utilisateur, dans les conditions prévues par le règlement.
Le Data Act introduit également des règles encadrant certaines situations de partage de données entre entreprises et cherche à clarifier les conditions d’accès et d’utilisation de ces données.
Cette évolution est importante pour les entreprises : la donnée n’est plus seulement une ressource interne produite et conservée dans le système d’information. Dans certains cas, elle devient une ressource susceptible d’être partagée, réutilisée et valorisée dans un écosystème plus large.
C’est un changement de perspective majeur : la donnée devient progressivement une ressource dont l’accès, l’usage et la valorisation doivent être maîtrisés.
Source officielle : Règlement (UE) 2023/2854 — Data Act, EUR-Lex
Considérer la donnée comme un actif stratégique implique de savoir qui en est responsable, qui peut y accéder, à quelles conditions et pour quels usages. La gouvernance de la donnée devient alors un enjeu central.
Elle doit notamment permettre de répondre à des questions très concrètes :
Le RGPD (Règlement général sur la protection des données) encadre le traitement des données à caractère personnel au sein de l’Union européenne. Il reste pleinement applicable lorsque des données personnelles sont concernées. La CNIL rappelle ainsi que le Data Act doit être articulé avec le RGPD et que, en cas de contradiction, le RGPD prévaut lorsqu’il s’agit de données personnelles.
La gouvernance de la donnée n’est donc pas une simple question de conformité. Elle devient également une condition de confiance et d’efficacité opérationnelle.
Source officielle : CNIL — Le règlement sur les données (Data Act) et son articulation avec le RGPD · CNIL — RGPD : de quoi parle-t-on ?
La valeur d’une donnée ne réside pas uniquement dans son stockage. Elle apparaît lorsqu’elle permet de mieux comprendre une situation, d’améliorer un processus ou de prendre une décision plus pertinente.
C’est notamment ce qui explique le rapprochement croissant entre Data et Intelligence Artificielle.
Une entreprise qui souhaite déployer des applications d’IA doit pouvoir disposer de données suffisamment accessibles, pertinentes et fiables. La stratégie européenne pour une Union des données identifie précisément l’accès à des données de qualité pour l’IA comme l’un de ses domaines d’action prioritaires.
Cela donne une nouvelle dimension aux projets Data.
Il ne s’agit plus uniquement de construire un data warehouse*, un data lake** ou un outil de reporting. Il s’agit de créer une chaîne cohérente allant de la donnée opérationnelle jusqu’à son utilisation par les métiers.
L’objectif n’est donc pas simplement de stocker davantage de données, mais de les rendre compréhensibles, fiables et exploitables pour répondre à des besoins concrets : piloter une activité, améliorer un processus, prendre une décision ou développer un nouvel usage.
C’est dans cette capacité à transformer une donnée en information utile, puis en action, que se trouve une grande partie de sa valeur pour l’entreprise. La donnée devient ainsi un véritable actif stratégique, à condition d’être fiable, maîtrisée et exploitable.
*Un data warehouse est un entrepôt de données centralisé qui rassemble des données structurées provenant de différentes sources afin de faciliter leur analyse.
**Un data lake permet quant à lui de stocker de grandes quantités de données, structurées ou non, dans leur format d’origine, pour pouvoir les exploiter selon différents besoins.
Pour les entreprises, le défi est donc moins d’accumuler des données que de construire un véritable patrimoine Data maîtrisé.
Cela suppose notamment de :
Construire un patrimoine Data maîtrisé commence par un prérequis essentiel : pouvoir compter sur des données fiables, cohérentes et à jour.
Dans les bases clients et fournisseurs, certaines informations peuvent être manquantes, obsolètes ou incohérentes. Ces défauts de qualité peuvent avoir des conséquences très concrètes sur les processus de l’entreprise : traitements manuels supplémentaires, difficultés dans les échanges de données, analyses moins fiables ou encore problèmes lors de la mise en place de nouveaux flux numériques.
Fiabiliser les données constitue donc l’un des premiers leviers pour passer d’une stratégie Data à sa mise en œuvre opérationnelle.
Sage Data Clean and Control apporte une réponse concrète à cet enjeu en permettant d’analyser, de contrôler et de mettre en qualité les données de l’entreprise.
La solution permet d’analyser et de contrôler les données clients, fournisseurs et certains paramètres de l’entreprise afin d’identifier les informations manquantes ou incohérentes et de faciliter leur mise en qualité. Elle s’inscrit notamment dans la préparation des entreprises à la facturation électronique, pour laquelle disposer d’une base tiers propre et à jour constitue un enjeu important.
L’un des premiers enjeux consiste à savoir précisément où se trouvent les problèmes de qualité.
Sage Data Clean and Control permet d’analyser des données et de contrôler les informations relatives aux clients et fournisseurs. La solution peut identifier des données manquantes ou incohérentes et effectuer des contrôles sur différents paramètres de l’entreprise, comme le pays, la TVA et les taxes, les modes de paiement, les unités de vente ou d’achat ou encore les informations société.
Pour les données des tiers, les contrôles peuvent notamment porter sur les informations d’identification des entreprises. La solution permet de rechercher et récupérer des SIREN, SIRET et adresses manquants, ainsi que de calculer et vérifier des numéros de TVA via le service européen VIES. Elle propose également des contrôles permettant d’identifier certaines incohérences et des doublons.
Identifier une anomalie n’est cependant qu’une première étape. L’enjeu est ensuite de pouvoir agir sur les données concernées.
Sage Data Clean and Control permet d’effectuer des corrections et des ajustements, notamment en masse, afin de faciliter la mise à jour des bases. Cette approche permet de passer d’un simple contrôle à une démarche plus structurée de mise en qualité des données.
La solution contribue ainsi à disposer de bases plus cohérentes et mieux préparées pour les processus métiers qui s’appuient sur les données clients, fournisseurs et société.
Sage Data Clean and Control est notamment disponible avec Sage X3, où il permet de contrôler et de fiabiliser les données des tiers, notamment à travers des contrôles liés aux informations d’identification des entreprises.
L’intérêt du nettoyage des données dépasse donc la seule correction des fiches clients ou fournisseurs.
Une donnée de qualité facilite les échanges entre applications, contribue à sécuriser les processus qui s’appuient sur les informations des tiers et crée de meilleures conditions pour développer de nouveaux usages. Dans le contexte de la facturation électronique, cette qualité est particulièrement importante : Sage positionne Data Clean and Control comme une solution permettant de vérifier, d’ajuster et de nettoyer les bases de données afin de préparer les flux de facturation électronique.
Fiabiliser les données constitue ainsi une première étape concrète pour mieux les maîtriser et, à terme, mieux les exploiter. La qualité de la donnée n’est pas une finalité en soi : elle constitue le socle sur lequel peuvent ensuite s’appuyer les processus métiers, les analyses et les nouveaux usages numériques.
Source officielle : Sage Data Clean & Control — Sage France
La question de la donnée dépasse désormais le périmètre de l’entreprise.
La stratégie européenne pour une Union des données, publiée en novembre 2025, met notamment l’accent sur la souveraineté des données et sur la maîtrise des flux internationaux de données. Elle vise notamment à renforcer la position européenne sur ces flux et à mieux protéger certaines données sensibles non personnelles contre les risques liés aux restrictions, aux dépendances ou à l’accès depuis des pays tiers.
La Commission européenne a lancé, le 8 juillet 2026, une consultation ciblée sur la souveraineté des données, ouverte jusqu’au 15 septembre 2026.
Elle portait notamment sur les dépendances des organisations européennes, les obstacles aux transferts de données et les risques liés à l’accès de pays tiers à certaines données sensibles.
La consultation étant désormais clôturée, ses résultats pourront contribuer aux réflexions européennes sur la manière de renforcer la souveraineté des données.
Pour les entreprises, cela ouvre un autre niveau de réflexion :
La stratégie Data devient ainsi indissociable des réflexions autour du cloud, de la cybersécurité, de l’intelligence artificielle et de la souveraineté numérique.
La maîtrise de la donnée ne consiste donc plus seulement à savoir ce qu’elle contient, mais aussi à comprendre où elle se trouve, qui peut y accéder et dans quel environnement elle est traitée.
Sources officielles : Stratégie européenne pour une Union des données — Commission européenne · Consultation sur la souveraineté des données — Commission européenne
La transformation est donc profonde.
La donnée n’est plus seulement le résultat des opérations de l’entreprise. Elle devient une ressource à fiabiliser, gouverner, sécuriser et exploiter, au service des métiers et de la performance.
Le contexte européen accompagne cette évolution : le Data Act encadre désormais l’accès et l’utilisation de certaines données, tandis que la stratégie pour une Union des données vise notamment à améliorer l’accès à des données de qualité pour l’intelligence artificielle et à renforcer la maîtrise européenne des données et des flux qui les concernent.
Pour les entreprises, l’enjeu n’est donc plus simplement de « faire de la Data ». Il est de construire un environnement dans lequel les bonnes données sont fiables, les responsabilités sont claires, les technologies adaptées et les usages directement reliés aux besoins métiers.
Car la valeur ne réside pas dans la quantité de données détenues, mais dans la capacité de l’entreprise à les maîtriser et à les transformer en usages utiles.
C’est là que se situe le véritable passage de la donnée à l’actif stratégique.