Vos tableaux de bord ne valent que vos données. Mettons-les au propre.
Doublons, fiches périmées, deux bases qui ne disent pas la même chose : quand vos données sont sales, vos décisions le sont aussi. On fiabilise vos données pour que vous puissiez enfin piloter, et ensuite seulement, automatiser.
Résultats clients
Structurer et connecter
43 %
des PME-ETI n'analysent pas leurs données pour piloter leur activité (Bpifrance Le Lab, 2025)
5x
plus susceptible de tirer parti de l'IA quand les données sont fiabilisées (Bpifrance Le Lab, 2025)
60 %
des projets IA mal alimentés en données risquent d'être abandonnés (Gartner, 2025-2026)
70 %
des organisations déclarent des données insuffisamment propres pour l'IA (Modern Data Report, 2026)
43 %
des PME-ETI n'analysent pas leurs données pour piloter leur activité (Bpifrance Le Lab, 2025)
Les défis qui ralentissent votre croissance
Problème identifié
Les tableaux de bord auxquels personne ne croit
Deux tableaux affichent deux chiffres différents pour le même mois. En réunion, le débat porte sur lequel a raison, pas sur la décision. Quand on ne fait pas confiance à ses propres chiffres, on décide au ressenti.
Problème identifié
Les doublons et données périmées
Un même client en trois fiches différentes. Des contacts obsolètes que vos commerciaux continuent d'appeler. Une offre envoyée deux fois au même interlocuteur. La crédibilité en prend un coup à chaque fois.
Problème identifié
L'impossibilité de répondre à une question simple
"Combien je gagne vraiment sur ce client ?" : personne ne sait répondre sans retraiter un fichier pendant une heure. Ce temps passé à reconstituer l'information est du temps perdu à ne pas décider.
Problème identifié
Le projet IA ou tableau de bord qui déraille
Un outil de pilotage ou un projet d'IA lancé que les données sales ont fait dérailler. Gartner estime que, jusqu'en 2026, une grande partie des projets d'IA mal alimentés en données fiables seront abandonnés.
Notre déploiement pour cette solution
Les capacités techniques mobilisées pour résoudre ce problème métier.
Déduplication et référentiel unique
On repère et fusionne les doublons, y compris ceux qui ne sont pas strictement identiques. On crée un référentiel client unique que toutes vos bases peuvent utiliser comme source de vérité.
Règles de saisie et champs cadrés
On définit avec vos équipes les règles simples qui empêchent les erreurs en amont : champs fermés, formats validés, valeurs obligatoires. La qualité se maintient à la source, pas après coup.
Conformité RGPD intégrée
Structurer ses données, c'est aussi savoir quelles données on détient et combien de temps on les garde : c'est exactement ce que demande le RGPD. Un registre des traitements découle naturellement d'une base bien structurée.
L'IA nettoie, vous validez
L'IA peut détecter des doublons non strictement identiques, repérer des champs mal formatés et proposer des corrections. Mais l'IA amplifie ce qu'on lui donne : sur des données sales, elle propage les erreurs. On fiabilise d'abord, on automatise ensuite.
Impact mesurable
Les résultats que vous pouvez attendre
43 %
des PME-ETI n'analysent pas leurs données pour piloter leur activité (Bpifrance Le Lab, 2025)
5x
plus susceptible de tirer parti de l'IA quand les données sont fiabilisées (Bpifrance Le Lab, 2025)
60 %
des projets IA mal alimentés en données risquent d'être abandonnés (Gartner, 2025-2026)
70 %
des organisations déclarent des données insuffisamment propres pour l'IA (Modern Data Report, 2026)
Approche classique vs approche Veasio
Gouvernance : grands groupes vs PME
Les éditeurs et cabinets conseil vendent la gouvernance des données comme un projet de 6 mois avec une équipe data et une plateforme à 6 chiffres
Gouvernance : grands groupes vs PME
À l'échelle d'une PME, la gouvernance des données, c'est des règles de saisie, un référentiel unique et un nettoyage. Résultat en quelques semaines, pas en mois.
L'ordre des choses
La tendance est de lancer l'IA ou un tableau de bord d'abord, puis de constater que les résultats ne sont pas fiables parce que les données sous-jacentes sont sales
L'ordre des choses
On fiabilise les données d'abord, puis on déploie le pilotage ou l'IA. C'est moins spectaculaire et beaucoup plus efficace.
RGPD et pilotage : un seul chantier
RGPD et pilotage sont traités comme deux sujets séparés : le registre des traitements d'un côté, les tableaux de bord de l'autre
RGPD et pilotage : un seul chantier
Structurer ses données résout les deux à la fois : une base fiable et conforme sert autant la décision que la conformité réglementaire