Fondations propres, ou erreurs amplifiées.
La maturité IA repose d'abord sur l'intégrité de votre couche de données : un master fournisseur fiable, des extractions ERP propres, une taxonomie catégorielle cohérente. Sans ça, chaque sortie de modèle hérite de l'entropie de votre back-office, et l'IA n'accélère pas, elle démultiplie le bruit.