Pourquoi l’identité d’entreprise est importante pour l’IA
L’intelligence artificielle transforme la manière dont les entreprises traitent les données, évaluent les risques et prennent des décisions. Les institutions financières utilisent l’IA pour détecter la fraude, évaluer le risque de crédit et vérifier l’identité des contreparties. Dans tous les secteurs, les systèmes automatisés s’appuient de plus en plus sur l’IA pour examiner les fournisseurs, les partenaires et les clients avant de conclure des contrats ou des transactions. Dans tous ces cas, une exigence commune existe : le système d’IA a besoin d’informations précises et vérifiées sur l’entité avec laquelle il traite. C’est précisément là que le code LEI devient essentiel.
De quoi l’IA a-t-elle réellement besoin en matière de données d’entreprise ?
L’IA n’est aussi performante que les données sur lesquelles elle s’appuie. Ce principe est particulièrement vrai pour les données d’identité d’entreprise. Prenons un exemple simple : « Volkswagen AG », « Volkswagen Aktiengesellschaft » et « VW Group » désignent tous la même entreprise. Cependant, pour une machine, ces éléments ressemblent à trois entités complètement distinctes.
De plus, ce défi existe sur tous les grands marchés. Au Japon, les noms d’entreprises en kanji et romanisés ne correspondent pas automatiquement. En Inde, « Private Limited » et « Pvt Ltd » ont une signification identique mais apparaissent comme des chaînes de données différentes. Aux États-Unis, par ailleurs, la même entreprise peut porter des noms différents selon son État d’enregistrement. Par conséquent, la fragmentation des données pose des difficultés aux systèmes automatisés — et une correspondance incorrecte des entités conduit directement à des décisions incorrectes.
Pour fonctionner de manière fiable, l’IA a donc besoin de données d’entreprise répondant à quatre critères. Premièrement, chaque entité doit être identifiable de manière unique. Deuxièmement, les données doivent être vérifiées et à jour. Troisièmement, elles doivent être structurées et lisibles par machine. Enfin, elles doivent fonctionner de manière cohérente en Europe, en Asie et dans les Amériques. Le code LEI répond aux quatre exigences.
Qu’est-ce que le code LEI et pourquoi fonctionne-t-il pour l’IA ?
Le code LEI (Legal Entity Identifier) est un code alphanumérique de 20 caractères qui identifie de manière unique une entité juridique au niveau mondial. GLEIF — la Global Legal Entity Identifier Foundation — régit cette norme, qui est conforme à la norme ISO 17442.
Chaque code LEI est lié à des données publiques vérifiées : la dénomination officielle de l’entreprise, son adresse enregistrée, sa forme juridique, son pays de constitution, son numéro d’enregistrement et sa structure de propriété. De plus, GLEIF rend toutes ces informations librement accessibles via sa base de données mondiale. Lorsqu’une transaction, un contrat ou un rapport inclut un code LEI, un système d’IA peut immédiatement identifier l’entité exacte — quelle que soit la variation du nom, la langue ou la juridiction. Cela fait du code LEI un identifiant d’ancrage naturel pour les applications alimentées par l’IA.
Votre entreprise ne dispose pas encore d’un code LEI ? Vous pouvez en enregistrer un en quelques minutes seulement — enregistrez votre code LEI ici.
Comment GLEIF utilise déjà l’IA pour améliorer les données LEI
GLEIF utilise activement l’intelligence artificielle pour renforcer le système LEI mondial. Plus précisément, en 2025, GLEIF a intégré un outil appelé LENU — Legal Entity Name Understanding — dans son cadre de qualité des données. LENU détecte et normalise automatiquement les formes de dénominations d’entités juridiques dans différentes langues et juridictions. Par conséquent, les données LEI deviennent plus précises chaque année — et plus précieuses pour quiconque développe des applications d’IA s’appuyant sur elles.
Les résultats sont clairement mesurables. Le score global de qualité des données de GLEIF a atteint 99,99 % en 2024 et 2025. De plus, le délai moyen de résolution des problèmes de qualité des données est passé de 33 jours à seulement 14 jours. Pour quiconque développe des applications d’IA reposant sur une identité d’entreprise vérifiée, ce niveau de fiabilité revêt une importance considérable.
Cas d’usage pratiques : le code LEI comme fondement des systèmes d’IA
Automatisation du KYC et de la diligence raisonnable. Les entreprises de services financiers doivent collecter et vérifier les informations concernant les clients et les partenaires. Ce processus est connu sous le nom de KYC — Know Your Customer. Les outils KYC alimentés par l’IA utilisent le code LEI pour extraire directement de la base de données GLEIF les données officielles d’une entreprise, sa structure de propriété et les entités liées. Par conséquent, cela réduit considérablement la charge de travail manuelle et diminue le risque d’identification erronée.
Évaluation des risques de la chaîne d’approvisionnement. Les grandes entreprises et les sociétés de logistique utilisent l’IA pour évaluer la fiabilité des fournisseurs. En pratique, le code LEI permet à ces systèmes de relier les données concernant une entreprise à travers plusieurs bases de données — même lorsque ce fournisseur opère par l’intermédiaire de différentes entités juridiques dans différents pays. Par conséquent, les équipes chargées des risques obtiennent une vue complète et précise sans recoupement manuel.
Déclaration réglementaire et conformité. Le code LEI a une portée réglementaire sur plusieurs continents. En Europe, MiFID II, EMIR et DORA l’exigent tous. Aux États-Unis, la CFTC l’impose pour la déclaration des produits dérivés. En Inde, la Reserve Bank of India exige un LEI pour toutes les entreprises effectuant des transactions transfrontalières supérieures à 50 millions de roupies. De plus, le Financial Stability Board recommande une adoption plus large du LEI pour améliorer la transparence des paiements transfrontaliers. Par conséquent, les outils de conformité basés sur l’IA peuvent vérifier automatiquement si les identifiants des rapports sont valides et à jour.
Qu’est-ce que cela signifie pour votre entreprise ?
Si votre entreprise opère dans les domaines de la finance, de l’assurance, de la chaîne d’approvisionnement, des services juridiques ou de l’investissement immobilier, alors un code LEI valide devient de plus en plus une nécessité pratique. En d’autres termes, il ne s’agit plus seulement d’une exigence réglementaire — c’est une exigence concurrentielle. Les systèmes d’IA recherchant des données pour faire affaire avec vous trouveront les entreprises dotées d’une identité structurée et vérifiée beaucoup plus faciles à traiter. Sans code LEI, votre entreprise est simplement plus difficile à faire confiance pour ces systèmes.
Vous disposez déjà d’un LEI mais il a expiré ? Dans ce cas, renouvelez-le avant que des problèmes ne surviennent — renouvelez votre code LEI ici. Un code LEI expiré n’est pas une source fiable pour les systèmes d’IA ou les régulateurs.
Résumé
L’intelligence artificielle ne fonctionne pas en vase clos. Au contraire, elle a besoin de données structurées, vérifiées et non ambiguës. Actuellement, le code LEI est le seul identifiant normalisé au niveau mondial qui répond à toutes ces exigences pour l’identification des entités commerciales. La qualité des données de GLEIF se situe à son plus haut niveau, les outils d’IA se développent rapidement et les exigences réglementaires ne cessent de s’étendre — en Europe, en Asie et dans les Amériques. Par conséquent, les entreprises déjà représentées dans ce système sont mieux positionnées pour demain — tant pour les processus alimentés par l’IA que pour la conformité réglementaire.