Dans un environnement industriel de plus en plus piloté par les données, l’intelligence artificielle représente une opportunité de transformation majeure. Pourtant, les chiffres sont sans appel : près de 80 % des projets d’IA échouent, principalement en raison de données incomplètes, mal structurées ou non exploitables. Cette réalité met en lumière un enjeu central pour les entreprises du secteur industriel : la performance des algorithmes dépend avant tout de la qualité des données sur lesquelles ils reposent.
La structuration des données n’est donc plus un simple sujet technique : c’est un levier stratégique de compétitivité, un prérequis indispensable à la mise à l’échelle des projets IA et à la création de valeur dans les chaînes industrielles. De la collecte à la gouvernance, en passant par la standardisation et l’intégration dans les systèmes existants, chaque étape doit être pensée dans une logique de performance.
