Une nouvelle enquête commandée par Parseur révèle une contradiction marquante dans la perception qu'ont les organisations de leurs données documentaires : 88 % des décideurs déclarent avoir totalement ou plutôt confiance dans l’exactitude des données utilisées par leurs systèmes d’analyse et d’intelligence artificielle, tandis que, dans le même temps, 88 % affirment constater au moins occasionnellement des erreurs dans ces mêmes données issues de documents.
Les résultats montrent que la confiance accordée à la qualité des données documentaires masque souvent des failles majeures de précision. Près de sept personnes sur dix (69 %) déclarent rencontrer des erreurs de manière occasionnelle, fréquente ou très fréquente : les problèmes de données sont donc loin d’être marginaux et font désormais partie du quotidien des entreprises.
Ces défaillances dans la qualité des données documentaires peuvent avoir des impacts significatifs. Les répondants associent ces erreurs à des prévisions inexactes, des erreurs dans le reporting financier, des litiges avec les clients ou les fournisseurs, des constats de non-conformité ou des problèmes lors des audits, des retards opérationnels, des pertes de revenus ou encore une exposition accrue à la fraude. Nombre d’entre eux estiment d’ailleurs que l’impact de ces erreurs est modéré à grave, soulignant ainsi les risques opérationnels et financiers liés à l’incertitude des données.
Cette enquête arrive alors que l’IA s’étend à de nombreux services métiers. À mesure que les entreprises intensifient l'usage d'outils alimentés par l’intelligence artificielle, les données documentaires qui les nourrissent proviennent bien souvent de sources telles que des factures, des bons de commande, des contrats ou des formulaires clients. Les erreurs dans ces jeux de données d’entrée peuvent insidieusement fausser les résultats produits par les systèmes d’IA, les analyses et les décisions qui en découlent, même si la confiance affichée dans les données reste élevée.
Ce que révèle cette enquête, c’est une illusion de confiance, analyse Sylvestre Dupont, cofondateur et CEO de Parseur, plateforme de traitement intelligent de documents. Les organisations pensent maîtriser la qualité de leurs données documentaires, mais la persistance des erreurs prouve le contraire. Plus l’IA occupe une place centrale dans l’entreprise, plus la fiabilité des données devient critique. D’où la nécessité de mieux accompagner les entreprises dans la capture et la validation des données, dès l’entrée.
L’enquête met aussi en évidence les principaux points de friction concernant la fiabilité des données documentaires. Les factures sont signalées comme la source la plus fréquente d’erreurs (21 %), suivies par les bons de commande (18 %) et les documents adressés aux clients (17 %). Les répondants citent également les contrats, les formulaires d’inscription et les documents logistiques comme étant souvent à l’origine d’inexactitudes, montrant que la question de la qualité des données touche de multiples équipes et processus.
Méthodologie
En décembre 2025, Parseur s’est associé à QuestionPro pour réaliser une enquête auprès de 500 professionnels basés aux États-Unis, travaillant dans des domaines où la gestion documentaire est essentielle, notamment les opérations, la finance, l’administration, l’informatique, le service client et d’autres fonctions associées. La majorité des répondants occupaient des postes de direction, de responsables ou de managers, et provenaient de divers secteurs : technologie, finance, logistique, santé et autres industries majeures.
À propos de Parseur
Parseur est une plateforme de traitement documentaire permettant aux entreprises d’extraire automatiquement des données depuis des emails, des PDF et divers autres types de documents, sans coder. Les organisations utilisent Parseur pour éliminer les tâches répétitives, réduire les erreurs humaines et accélérer leur flux de travail dans les opérations, la logistique, la finance et le service client. Des milliers d’équipes dans le monde font confiance à la plateforme pour optimiser leurs processus documentaires et booster leur productivité.
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