Pourquoi l'IA échoue sur une base sale ?
Un modèle ne juge pas la véracité d'une donnée, il calcule sur ce qu'on lui donne. Trois fiches pour le même contact, un secteur d'activité vide une fois sur deux, des montants de deals jamais mis à jour : Breeze hérite de ce désordre et le recrache en scores de confiance imméritée. Le problème n'est pas l'IA, c'est la matière première.
Par où commencer le nettoyage ?
Attaquez d'abord les doublons, car ils faussent tout le reste. Fusionnez les contacts et sociétés en double, standardisez les valeurs de listes (pays, secteur, étape) et comblez les propriétés qui servent réellement au ciblage. Un audit de qualité des données vous dit où se concentrent les trous avant d'y passer des heures. La méthode détaillée figure dans notre réponse dédiée pour reprendre en main un CRM aux données sales.
Quelles données comptent vraiment pour Breeze ?
Inutile de viser la perfection partout. L'IA HubSpot s'appuie sur un socle : identité du contact et de la société, historique d'engagement, étape du cycle de vie, montants et dates des transactions. Ce sont ces champs qu'il faut fiabiliser en priorité ; le reste peut attendre une seconde vague.
Faut-il tout nettoyer avant d'activer l'IA ?
Non. Visez « assez propre pour être utile » plutôt que « parfait ». Nettoyez le socle, activez Breeze sur un périmètre limité, mesurez la pertinence de ses suggestions, puis élargissez. Une routine d'hygiène continue — dédoublonnage régulier, règles de saisie, contrôle à l'import — évite que la base ne se dégrade de nouveau une fois l'IA en route.