Data Stewardship : maitriser la qualité de vos données dans DQE Standalone

25 mai 2026

Data Stewardship : pilotez la qualité de vos données client dans DQE One Standalone

Dans un projet de qualité des données, détecter les anomalies n’est qu’une première étape. La véritable difficulté réside dans la capacité à décider comment les traiter: faut-il mobiliser l’IA ? Quel agent utiliser ? Comment arbitrer une fusion complexe entre deux doublons ?
C’est précisément là qu’intervient le Data Stewardship.

Un défi opérationnel souvent sous-estimé

Les équipes en charge de la data quality font face à des volumes d’anomalies que ni le traitement manuel pur ni la délégation totale à l’IA ne permettent de les gérer efficacement. Ce qu’il leur faut, c’est un outil qui leur laisse le contrôle sur quand activer l’IA, quel agent solliciter et comment arbitrer les cas complexes.

Les principales problématiques rencontrées :

Des doublons difficiles à arbitrer. Dans le cas de deux fiches partiellement correctes, laquelle conserver ? Quels champs faut-il fusionner ?Sans interface adaptée, il s'avère difficile de sélectionner précisément les données à conserver champ par champ.
Une IA imposée ou inexistante. Certaines solutions imposent l’automatisation sans possibilité de reprise manuelle, tandis que d’autres ne proposent aucun accompagnement intelligent.
Un choix d’agent non disponible. Une seule approche est appliquée à toutes les anomalies, quelle que soit leur nature.
Une absence de traçabilité. Impossible de reconstituer qui a validé une fusion, avec quelle logique ou sur la base de quelles recommandations.

Ce que le module Data Stewardship apporte

1. Un contrôle total sur le mode de traitement

Pour chaque anomalie, le steward choisit librement entre :

L’intelligence artificielle devient ainsi un outil d’assistance au service de l’utilisateur et non une contrainte imposée.

2. Une sélection intelligente des agents IA

Lorsque l’IA est sollicitée, le steward peut sélectionner l’agent le plus adapté au contexte et à l’anomalie en question :

Chaque recommandation est accompagnée :

3. Une interface de fusion sur les doublons

Les enregistrements candidats sont présentés en vis-à-vis, champ par champ. Ensuite le data steward peut :

4. Une validation finale toujours humaine

Que l’IA intervienne ou non, la décision finale reste entre les mains du Data Steward.
Ainsi, chaque action peut être validée, rejetée ou escaladée avec conservation du motif et du contexte de décision.

5. Une traçabilité complète des actions

Pour répondre aux exigences de gouvernance, d’audit interne et de conformité réglementaire, l’ensemble des opérations est historisé dans un journal d’audit détaillé avec les éléments suivants :

La valeur métier en synthèse

Le module Data Stewardship repositionne le rôle du steward : l’IA traite ce qui est répétitif, l’humain se concentre sur les cas qui exigent un jugement métier. Le résultat est une organisation plus efficace, des données plus fiables, et une traçabilité totale des décisions.

Pour en savoir plus sur le module Data Stewardship ou échanger avec un expert :

À propos de DQE

Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.