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Le problème que ça résout

Personne ne décide de dégrader sa base CRM. Elle se dégrade toute seule : imports successifs, saisies libres, exports Excel qui tronquent les SIRET, fusions d'équipes, contacts qui changent d'employeur. Au bout de trois ans, une base commerciale contient couramment entre 15 et 30 % de lignes qui ne produiront plus jamais rien.

Le problème n'est pas leur existence, c'est qu'elles sont invisibles. Elles gonflent les volumes des reportings, elles absorbent du temps commercial, elles reçoivent des campagnes, elles faussent les segmentations et elles servent de matière première aux modèles de scoring. Une direction qui pilote sur une base à 25 % d'erreurs pilote sur une carte périmée sans le savoir.

Le rapport MIT NANDA publié en 2025 sur les projets d'IA en entreprise a remis ce point au centre : l'écrasante majorité des pilotes n'échouent pas sur le modèle, ils échouent sur la donnée d'entrée. Avant de choisir une technologie, il est raisonnable de savoir où l'on en est.

Comment ça marche

L'outil ci-dessus est déterministe : aucune IA, aucun aléa, les mêmes données donnent toujours le même score. Il déroule quatre étapes.

1. Reconnaissance des colonnes

Les en-têtes sont normalisés puis rapprochés d'un dictionnaire de rôles : identifiant légal, email, téléphone, adresse, code postal, ville, raison sociale, nom, prénom. Les colonnes qu'il ne reconnaît pas sont ignorées, et les familles non mesurables sont explicitement signalées dans le résultat plutôt que comptées comme conformes.

2. Contrôles unitaires

Chaque valeur passe des règles publiques et vérifiables : longueur et clé de Luhn pour les SIREN et SIRET, structure et domaines jetables pour les emails, format national à dix chiffres et numéros surtaxés pour les téléphones, code postal à cinq chiffres et cohérence avec la ville pour les adresses.

3. Détection de doublons

Les fiches sont regroupées sur une clé normalisée, par ordre de fiabilité décroissante : email, puis SIRET, puis raison sociale associée au code postal, puis nom et prénom. La normalisation neutralise la casse, les accents et la ponctuation, ce qui fait ressortir les doublons que la recherche exacte d'un CRM ne voit pas.

4. Score et chiffrage

Le score applique les pondérations du moteur CT Audit, dominées par l'identité légale, puis convertit le taux d'anomalie en euros via quatre sources de coût. Les paramètres sectoriels de conversion et de panier moyen sont ceux utilisés dans nos missions.

Cas d'usage

• Avant un projet IA, pour savoir sur quelle matière on s'apprête à entraîner un modèle, et pour arbitrer entre fiabiliser d'abord ou lancer quand même.
• Avant une migration CRM, pour ne pas payer la migration de lignes mortes puis les retrouver intactes dans le nouvel outil.
• Pour arbitrer un budget, parce qu'un score et un montant annuel se présentent en comité, contrairement à une intuition d'équipe.
• En hygiène courante, sur un extrait trimestriel, pour surveiller la dérive plutôt que la découvrir.

Aller plus loin

Ce diagnostic local voit la forme. Il ne voit pas si l'entreprise existe encore, si le dirigeant a changé, si le contact est décédé, si l'adresse correspond à un bâtiment réel. Ces contrôles supposent de confronter votre base aux référentiels publics, ce que Dataroia fait localement, sans que vos données sortent de France.

Le CT Audit couvre 75 points de contrôle et livre un score sur 100, une cartographie des anomalies par entité, un manque à gagner annuel chiffré, un CSV d'anomalies réimportable dans votre CRM et un plan d'action classé par ROI, à partir de 199 € HT. Pour brancher les mêmes contrôles sur un flux plutôt que sur un fichier, l'API Dataroia expose la vérification à l'unité, avec un plan de découverte gratuit.

Questions fréquentes

Autres outils gratuits

Les cinq outils sont réunis sur la page outils gratuits de fiabilisation de données B2B. Pour traiter une base entière plutôt qu'un échantillon, voyez le CT Audit ou l'API Dataroia.