Votre IA ne vaut que par vos données

Tout le monde construit de l’IA. Chaque cabinet comptable, chaque fonds de private equity, chaque banque a un projet en cours. Modèles de scoring, outils de prospection, analyses automatisées. Les modèles deviennent plus intelligents, plus rapides, moins chers et c’est précisément le problème. Quand tout le monde a accès aux mêmes modèles, ils cessent d’être différenciants. La vraie question devient alors: d’où viennent les données qui alimentent ces modèles?

Pour la plupart des organisations, la réponse est inconfortable. Un export Excel mensuel. Un copier-coller manuel depuis les comptes annuels. Des fragments de données internes. Un fournisseur qui « estime » le chiffre d’affaires sur base du nombre d’employés trouvés sur LinkedIn.

Ce qui manque réellement? Des données de marché bottom-up, de haute qualité, standardisées.

Et on ne conclut pas un deal sur des estimations. On ne construit pas un score de risque. On ne valide pas un dossier.

Le problème n’est pas le modèle

C’est la couche de données qui est trop faible. Selon le rapport McKinsey “State of AI 2024”, la mauvaise qualité des données reste l’obstacle le plus souvent cité au déploiement de l’IA à grande échelle dans les entreprises. Pas la complexité des modèles. Pas la puissance de calcul. Les données.

Un fonds de private equity avec lequel nous travaillons l’a formulé très clairement: dans un monde où l’IA devient une commodité, la qualité des données n’en est plus une. C’est une exigence. Celui qui a les meilleures données gagne. Pas celui qui a le meilleur modèle.

C’est exactement le basculement que nous observons. De plus en plus d’organisations ne veulent plus seulement consulter des données d’entreprise dans une plateforme. Elles veulent les intégrer. Dans leur propre CRM. Leur propre ERP. Leurs propres modèles de scoring. Leur propre source de vérité. Via API ou via des fichiers de données récurrents.

Ce qui nous rend différents

Toutes les API ne sont pas conçues pour alimenter des systèmes internes. La plupart des fournisseurs de données du marché fonctionnent en top-down. Ils scrappent des sites web, estiment le chiffre d’affaires, approximant les informations. Survolez un chiffre et vous verrez: « estimé ».

openthebox fonctionne fondamentalement différemment.

• Des données réelles, pas des estimations: ce qui a été déposé à la Banque nationale, publié au Moniteur belge, enregistré à la Banque-Carrefour des Entreprises. Des sources officielles, structurées et normalisées. Exploitables par machine. Prêtes à être utilisées, pas à être interprétées.
• Une approche bottom-up, avec une couverture totale du marché: 2,1 millions d’entreprises belges actives, 2,6 millions d’entreprises néerlandaises, 5,5 millions au Royaume-Uni. Pas uniquement les « usual suspects », mais l’ensemble du marché. Y compris les entreprises qui ne font jamais la une, mais génèrent 3 millions d’euros d’EBITDA.
• 15 ans de profondeur historique: une photo à un instant T ne dit presque rien. Tendances, évolutions, anomalies: c’est là que l’insight se trouve. Et cela exige des données année après année sur une longue période.
• Du temps réel via webhooks: les changements dans les dépôts, mandats ou structures d’entreprise remontent automatiquement dans le système connecté. Pas de polling. Pas de délai. Des données qui ont plusieurs jours de retard, c’est un risque, pas une fonctionnalité.
• REST API et fichiers de données récurrents: pas un outil de consultation occasionnelle, mais une couche d’infrastructure pensée pour alimenter en continu des systèmes internes. Via API pour l’intégration en temps réel, ou via des fichiers planifiés pour du traitement par lots. Conçu pour l’intégration, pas pour la démo.

Et il y a aussi la couche plateforme. Des spiderwebs qui cartographient les structures de contrôle. Des scans de marché rapides. Des financiers consolidés. Des signaux de Readiness-to-Sell. Du contexte que des données purement numériques ne peuvent pas fournir. Beaucoup de clients combinent l’intégration API avec l’accès à la plateforme pour cette raison.

Concrètement, à quoi cela ressemble

VGD, l’un des plus grands groupes belges de comptabilité et de conseil, a développé un backend sur mesure qui importe les données d’entreprise via notre API et les connecte à leur logiciel interne. 400+ collaborateurs, des données qui alimentent automatiquement les bons dossiers. Zéro saisie manuelle.

Mais l’usage va bien au-delà. Des fonds de private equity intègrent nos données dans leurs systèmes de dealflow, dashboards propriétaires et modèles LBO pour filtrer des cibles plus vite. Certains s’en servent pour des approches hyper-personnalisées auprès de cibles d’acquisition, avec des chiffres concrets sur les marges, la croissance et la structure. Des sociétés immobilières automatisent le monitoring de portefeuille. Des cabinets comptables accélèrent les processus KYC.

Et ce n’est pas uniquement pour des clients finaux. Des partenaires d’implémentation technique comme Dataroots et Peliqan construisent le pont entre notre API et les systèmes internes de leurs clients. Ils sont souvent notre premier point de contact sur ces projets.

Pas de modèle unique

Chaque intégration est différente. Un fonds qui screen des cibles n’a pas les mêmes besoins qu’une banque qui automatise le KYC. C’est pour cela que nous n’appliquons pas un modèle de pricing rigide.

Nous adaptons le pricing au cas d’usage et le faisons évoluer avec le projet. Parce que notre intérêt est que l’intégration réussisse, pas qu’elle s’arrête après trois mois parce que le budget est épuisé.

Dès la première conversation, nous travaillons l’architecture, les flux de données et l’adéquation avec votre stack existante. Pas comme un fournisseur, mais comme un partenaire.

La fenêtre se referme

Les données nécessaires pour analyser, scorer et monitorer des entreprises sont publiquement disponibles. Mais « disponible » et « exploitable » sont deux choses très différentes.

L’IA devient moins chère. Les modèles deviennent plus intelligents. Mais la qualité du résultat dépendra toujours de la qualité de l’input.

Vos concurrents n’attendent pas de comprendre cela. La bonne question est plutôt: jusqu’où sont-ils déjà allés?

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