La qualité des données est le fondement d'un bilan carbone fiable. Mais avec des milliers de points de données à vérifier, comment garantir leur exactitude ? C'est là qu'intervient notre module d'intelligence artificielle.

Le défi de la qualité des données

Les erreurs dans les données carbone sont fréquentes :

Erreurs de saisie (virgule mal placée, unité incorrecte)
Données manquantes ou incomplètes
Doublons d'import
Valeurs aberrantes
Incohérences temporelles

Comment fonctionne notre IA ?

Notre système utilise plusieurs techniques de machine learning :

1. Détection statistique

Des algorithmes analysent vos données historiques pour établir des "profils normaux" de consommation. Toute déviation significative est signalée.

2. Analyse de séries temporelles

Notre modèle apprend les patterns saisonniers et hebdomadaires de vos émissions. Un pic de consommation électrique en août (période de fermeture) sera immédiatement détecté.

3. Corrélation croisée

L'IA vérifie la cohérence entre différentes sources de données. Par exemple, si la consommation de carburant augmente mais pas le kilométrage déclaré.

4. Benchmarking sectoriel

Vos données sont comparées anonymement à celles d'entreprises similaires. Un ratio d'émissions par employé anormalement élevé sera signalé.

Types d'alertes

Le système génère trois niveaux d'alertes :

**Critique** : Erreur probable nécessitant une correction
**Avertissement** : Valeur inhabituelle à vérifier
**Information** : Suggestion d'amélioration de la donnée

Résultats concrets

Depuis le déploiement de notre module IA :

94% de taux de détection des erreurs
Réduction de 60% du temps de vérification
Amélioration de 35% de la qualité des données
Confiance accrue lors des audits

Comment activer le module IA

Le module de détection d'anomalies est disponible à partir du plan Professional. Il s'active en un clic depuis vos paramètres et analyse automatiquement toutes vos données importées.

Comment l'IA détecte les anomalies dans vos données carbone