C'est un autre grand classique, on veut faire des économies, alors on regarde les coûts de Data Quality. Encore un truc qu'on ne voit pas directement alors à quoi ça sert ?
« Ces contrôles coûtent cher, on pourrait peut-être en supprimer quelques-uns ? non ? »
Mais si la donnée qui entre dans le système est mauvaise, elle va alimenter les reportings, les dashboards, les analyses, les modèles prédictifs, les décisions d'attribution de campagnes marketing, les prévisions, les agents IA... et tout cela finit par arriver dans les COMEX.
Et pourtant tout le monde le sait, une mauvaise donnée à l’entrée peut devenir une très grosse erreur à la sortie, c'est l’effet multiplicateur de la mauvaise donnée.
Vous économisez 100 000 € sur les contrôles amont, mais vous générez 500 000 € de retraitement ou 1 M€ de décisions erronées ou simplement plusieurs mois de travail pour comprendre pourquoi les indicateurs ne racontent plus la même histoire.
La frugalité intelligente ne consiste donc pas à supprimer les contrôles. Elle consiste à se demander :
« Quels contrôles sont réellement nécessaires et comment pouvons-nous les automatiser ? »
Et là, l’IA peut justement aider :
✅ Contrôler 100 % des données automatiquement,
✅ Identifier les anomalies,
✅ Ne faire intervenir l’humain que sur les exceptions.
Moins de contrôle humain, mais pas moins de contrôle. Voilà une vraie démarche frugale.
