Les données, par où commencer ?

La plupart de nos clients arrivent avec la même demande : « On veut faire de l'IA. » Derrière cette formulation se cache généralement un besoin plus fondamental : prévoir, détecter, automatiser, fiabiliser. L'IA n'est qu'un moyen parmi d'autres d'y parvenir. Rarement le premier.

Trop d'organisations se sont fait vendre l'idée qu'il suffisait d'« ajouter de l'IA » à l'existant. Or l'IA ne se branche pas sur du flou. Elle se nourrit de données. Et dans la majorité des cas, les données ne sont pas prêtes.

Ce que permet une fondation de données solide

Une base de données bien conçue n'est pas un luxe technique. C'est le socle qui rend possible la validation des entrées, l'historisation des modifications, l'unicité de l'information, la cohérence des définitions, l'intégration entre systèmes et l'automatisation durable. Sans cette fondation, toute tentative de modélisation ou d'intelligence artificielle repose sur du sable.

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La réalité terrain

Ce que nous observons chez les municipalités, OBNL et PME québécoises : des tableurs fragmentés, plusieurs versions d'un même fichier, des copies locales dispersées, des colonnes dont la signification varie selon l'utilisateur, des règles implicites jamais documentées, des processus qui reposent sur la mémoire de quelques personnes.

Vouloir « faire de l'IA » dans ce contexte revient à construire un troisième étage sur une maison dont les fondations bougent.

Centraliser n'est pas structurer

Face à tout ça, le réflexe est de centraliser. Dans l'écosystème Microsoft, cela signifie souvent migrer les fichiers Excel vers SharePoint, parfois tenter Dataverse. L'intention est louable, mais ranger des fichiers ne crée pas un système de données.

Centraliser	Structurer
Réduire le chaos des fichiers	Créer une base interrogeable
Savoir où sont les documents	Garantir l'unicité de l'information
Éviter les pertes	Permettre l'automatisation et la prévision

Cette confusion explique l'échec de nombreux projets de tableaux de bord ou d'IA : on tente des choses ambitieuses sur une fondation inexistante.

Les erreurs qui coûtent des mois

Confondre SharePoint et base de données. SharePoint excelle pour les documents et la collaboration. Ce n'est pas une fondation de données métier. Les doublons, incohérences et débats sur « le bon chiffre » persistent.

Automatiser sur du fragile. Brancher des automatisations sur des fichiers dont la structure change constamment, c'est construire sur du sable. Ce n'est pas l'automatisation qui est fragile, c'est la structure sous-jacente.

Multiplier les rapports. Sans source de vérité unique, chacun construit son propre rapport avec ses propres règles. On finit par discuter des chiffres plutôt que des décisions.

Espérer que l'IA compensera. L'IA n'améliore pas des données incohérentes. Elle amplifie les incohérences avec une apparence de sophistication.

Choisir le bon outil

Outil	Forces	Limites	Recommandé pour
Excel	Démarrage rapide, prototypage, analyses ponctuelles	Fragile, pas de contrôle de version, pas de validation	Exploration, maquettes
SharePoint	Collaboration, gestion documentaire, listes simples	Pas conçu pour données métier complexes ni requêtes analytiques	Documents, fichiers partagés
Dataverse	Intégration Power Platform, gestion des rôles, applications internes	Coûts, limites analytiques selon les volumes	Applications métier Microsoft
PostgreSQL / Supabase	Robustesse, historisation, requêtes complexes, intégrations	Requiert compétences techniques	Fondation de données pérenne
Azure SQL / BigQuery	Scalabilité, analytique avancée, écosystème cloud	Complexité, coûts variables	Volumes importants, BI avancée

Le choix dépend de vos contraintes, mais le principe reste constant : plus vos ambitions analytiques sont élevées, plus votre fondation doit être solide.

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Une trajectoire réaliste

Inutile de tout refaire d'un coup. La progression qui fonctionne :

Étape	Objectif
1. Cartographier	Identifier où vivent les données, qui les modifie, pourquoi
2. Définir la source de vérité	Une base centrale, des règles explicites, des responsabilités claires
3. Standardiser la saisie	Formulaires, validations, identifiants uniques
4. Établir les flux	Synchronisation, automatisations, contrôles qualité
5. Activer l'analytique	Tableaux de bord, alertes, indicateurs stables
6. Intégrer l'IA	Prévisions, détection d'anomalies, sur données fiables

À ce stade, l'IA cesse d'être un slogan. Elle devient un levier.

Conclusion

La vraie question n'est pas « quel outil IA choisir ? » mais plutôt : qu'est-ce que vous voulez rendre possible dans 6 à 18 mois, et quelle fondation de données est nécessaire pour y arriver ?

Le reste suit.

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