La plupart des initiatives en matière d’IA ne parviennent pas à se développer en raison de la faiblesse des stratégies en matière de données
L’IA progresse rapidement. Les entreprises y consacrent des moyens financiers importants. Pourtant, les résultats sont inégaux. Une étude du MIT largement citée en 2023 a montré que 95 % des initiatives en matière d’IA ne dépassent jamais le stade du projet pilote. Il ne s’agit pas d’un problème de modèle. Le problème réel est une pensée dépassée et une mauvaise exécution du côté des données.
Les entreprises tombent souvent amoureuses des brillants prototypes d’IA. Elles oublient que ces pilotes s’appuient généralement sur des ensembles de données statiques triés sur le volet, nettoyés et peaufinés par des ingénieurs qui savent ce qui les attend. Lorsque cette même IA doit fonctionner en direct dans l’ensemble de l’entreprise, elle a du mal à…. Pourquoi ? En effet, les données commerciales réelles – vivantes, désordonnées et incohérentes – révèlent toutes les faiblesses du système. L’IA formée en laboratoire ne prospère pas dans la nature sans une préparation sérieuse.
Si vous voulez que l’IA s’étende à l’ensemble de l’entreprise, vous avez besoin de plus que de bons modèles. Vous avez besoin d’une infrastructure de données qui fonctionne réellement dans un environnement de production. Cela inclut des pipelines stables, un accès régi, des formats cohérents et une propriété des données bien définie.
Les dirigeants approuvent souvent les projets pilotes d’IA sans voir le coût total de la mise à l’échelle. Ils sous-estiment le travail nécessaire à la refonte des processus opérationnels, à l’élaboration de bases de données solides et à la mise en place d’une véritable gouvernance. C’est la vérité qui dérange : il s’agit de tâches fondamentales et peu glorieuses, mais qui font ou défont la mise à l’échelle.
Il est temps de cesser de considérer l’IA comme une démonstration de faisabilité. Elle doit être au cœur de votre modèle opérationnel. Si vous n’intégrez pas la stratégie des données dans votre feuille de route en matière d’IA dès le premier jour, vous retardez votre propre capacité à évoluer et vous risquez de commettre des erreurs coûteuses en cours de route.
Une gouvernance des données inadéquate nuit à l’efficacité et à la fiabilité de l’IA
L’IA ne vaut que ce que valent les données à partir desquelles elle apprend et réagit. Les dirigeants le savent. Mais de nombreuses organisations l’ignorent encore dans la pratique. Sans cohérence, clarté et responsabilité réelle dans la gestion des données, l’IA suivra les mauvais signaux, ce qui conduira à de mauvaises décisions et à une érosion de la confiance.
À mesure que nous intégrons des systèmes d’IA plus complexes, en particulier des modèles génératifs tirant parti du texte, de la voix, de la vidéo et des journaux non structurés, la gouvernance des données devient non négociable. La plupart des entreprises ont un bon contrôle sur les données structurées telles que les systèmes financiers ou de gestion de la relation client (CRM). Mais si vous jetez un coup d’œil sous le capot de leurs transcriptions de chat, de leurs documents ou de l’audio de leur centre d’appels, vous constaterez que les données non structurées sont un véritable fouillis. Aucune source de vérité définie. Pas de cohérence. Redondance et contradictions omniprésentes.
Nous l’avons constaté dans des scénarios réels. Les centres de contact, par exemple, mettent en œuvre l’IA pour obtenir des réponses ou aider les agents. Mais si les données qui sous-tendent ces réponses sont obsolètes ou entrent en conflit avec d’autres sources, l’IA devient un handicap. Le système fournit des réponses incohérentes ou erronées, non pas parce que le modèle a échoué, mais parce que les données d’entrée se sont effondrées.
La gouvernance permet d’y remédier. Cela signifie qu’il faut attribuer des propriétaires aux données. Cela signifie qu’il faut contrôler la qualité en permanence, et non une fois par an. Enfin, il faut responsabiliser les unités opérationnelles, et pas seulement les équipes informatiques ou de données. Si les données non structurées doivent servir de moteur aux opérations d’IA, elles doivent faire l’objet de la même rigueur que celle que vous attendez de vos données financières.
On croit de plus en plus que l’IA finira par apprendre à traiter avec grâce les données bruyantes et impures. Il s’agit là d’une hypothèse. Pour l’instant, la règle « garbage in, garbage out » s’applique toujours. Vous n’avez pas besoin de sur-ingénieriser votre gouvernance. Mais vous devez vous assurer qu’elle existe et qu’elle est respectée au sein de votre organisation.
Sans cela, même la meilleure IA devient un risque et non une récompense.
L’IA agentique renforce le besoin d’intégrité des données
L’IA entre dans une nouvelle phase, où elle ne se contente pas d’analyser ou de recommander, mais agit. Nous disposons désormais de systèmes d’IA agentiques qui gèrent des tâches, complètent des flux de travail, déclenchent des actions et interagissent directement avec les clients sans supervision humaine. Une fois ces systèmes déployés, il n’y a plus de place pour les suppositions. Les données qui les alimentent doivent être fiables. À chaque fois.
Ces agents ne lisent pas des tableaux de bord, ils traitent des transactions, mettent à jour des dossiers et prennent des décisions autonomes sur la base de leurs données. Si les données sont erronées, incomplètes ou obsolètes, les décisions seront également erronées. Ces erreurs se répercutent immédiatement sur les opérations, l’expérience des clients et l’exposition aux risques.
L’intégrité des données n’est donc plus seulement une question d’hygiène. Elle devient critique d’un point de vue opérationnel. Si vous ne disposez pas de pipelines de données gouvernés et fiables pour soutenir votre IA agentique, vous donnez le pouvoir à des systèmes qui peuvent se tromper et causer de réels dommages. Non pas sur le plan conceptuel, mais sur le plan financier, réputationnel et juridique.
Les systèmes de données n’ont jamais été conçus en tenant compte de l’IA agentique. C’est cette lacune qu’il faut maintenant combler. Les dirigeants doivent prendre l’initiative dans ce domaine. Ce n’est plus seulement le problème de l’informatique. Si vos agents d’IA touchent les clients ou prennent des décisions, votre direction doit s’assurer que les données qui les soutiennent sont solides, cohérentes et mises à jour en temps réel.
Il est tentant de penser que de meilleurs modèles résoudront ce problème. Mais ce n’est pas le cas. La précision et la sécurité des modèles dépendent des données sur lesquelles ils fonctionnent. Et avec l’IA agentique, même une petite incohérence dans les données peut déclencher des résultats erronés à grande échelle, créant des problèmes commerciaux en cascade qui sont difficiles à inverser.
Les barrières organisationnelles héritées du passé empêchent l’adoption d’une stratégie de données efficace
De nombreuses entreprises considèrent encore l’IA comme un projet technique. C’est ainsi qu’elles bloquent leurs propres progrès. Les données ne sont plus une préoccupation technique, c’est une ressource fondamentale de l’entreprise. Pourtant, la plupart des stratégies en matière de données restent bloquées par d’anciens schémas de pensée. Des initiatives cloisonnées, une propriété peu claire et des modèles de gouvernance fragiles bloquent la transformation.
Voici le schéma que nous continuons d’observer : les entreprises construisent des lacs de données massifs, y déversent tout, puis se rendent compte que les données sont difficiles d’accès, difficiles à croire et mal structurées pour une utilisation réelle. Pendant ce temps, la propriété de ces données est répartie entre les administrateurs système, les équipes techniques ou les groupes d’analyse sans lien direct avec les résultats de l’entreprise. Personne ne dirige. Personne ne décide comment améliorer la qualité des données ou aligner les priorités. L’IA repose sur ces données. Par conséquent, les efforts ralentissent, échouent ou n’évoluent jamais.
La stratégie de données au niveau de l’entreprise ne fonctionne pas si elle est uniquement pilotée par l’informatique. Vous avez besoin d’un véritable alignement opérationnel, où les responsables commerciaux, techniques et fonctionnels partagent la responsabilité et s’accordent sur la manière dont les données sont définies, utilisées et gérées. Il ne s’agit pas seulement d’un cadre de gouvernance. Il s’agit d’un changement de culture et d’attentes de la part des dirigeants.
Les systèmes de données fragmentés et les initiatives déconnectées étaient gérables lorsque les données n’étaient utilisées que pour l’établissement de rapports. Aujourd’hui, ce sont des facteurs de rupture. Si l’IA touche des flux de travail critiques, alors la fragmentation est une menace directe pour la fiabilité, la performance et la confiance. Cela devrait attirer l’attention du conseil d’administration.
Il n’y a aucun moyen d’y échapper, l’alignement est une affaire de dirigeants. Il nécessite d’investir dans les personnes, l’architecture et les modèles de travail à l’échelle. Si vous ne prenez pas ce virage dès maintenant, vous continuerez à voir des projets bloqués et des capitaux gaspillés, quelle que soit l’avancée de vos outils d’IA.
Une stratégie solide en matière de données nécessite une définition claire des priorités et une appropriation responsable.
Les entreprises qui progressent dans le domaine de l’IA ne sont pas celles qui investissent le plus d’argent dans les modèles. Ce sont celles qui s’approprient leurs données et les mettent au service de l’entreprise. Cela commence par l’établissement de priorités, la connaissance des données qui apportent un avantage concurrentiel et la concentration des efforts sur ces données.
Trop d’organisations collectent tout mais ne gèrent rien. Au lieu de cela, concentrez-vous sur la création d’ensembles de données de grande valeur, appelés produits de données, qui appartiennent à des équipes spécifiques et dont l’utilisation est optimisée. Ces produits de données ne sont pas de simples tableaux bruts, ils sont stables, documentés et construits pour soutenir des résultats commerciaux définis tels que la réduction du taux de désabonnement, la détection des fraudes ou les recommandations de produits.
Les dirigeants doivent considérer l’appropriation comme un rôle stratégique, et non comme une réflexion après coup. Confiez la responsabilité réelle à des responsables de domaines spécifiques, des personnes qui comprennent comment les données sont collectées dans leur secteur, où elles circulent, comment elles sont utilisées et quels sont les risques qu’elles comportent. Cette clarté dans la propriété améliore la qualité, stimule la convivialité et permet aux équipes d’avancer plus rapidement sans s’enliser dans l’ambiguïté ou la duplication.
L’objectif n’est pas de créer davantage de couches de contrôle. Il s’agit de s’assurer que lorsqu’il s’agit de données essentielles, celles qui alimentent les applications clés de l’IA, il n’y a pas de confusion quant à savoir qui s’occupe de la qualité et qui résout les problèmes. Cela devient critique lorsque votre produit de données comprend des flux provenant de plusieurs systèmes ou équipes. Sans propriétaire désigné, la dégradation des données se produit discrètement jusqu’à ce qu’il soit trop tard pour y remédier.
Le pragmatisme est essentiel. Toutes les données n’ont pas besoin d’une gouvernance lourde. Mais les domaines à fort impact en ont absolument besoin. Votre stratégie doit refléter la valeur stratégique des données, et non leur volume. C’est ainsi que vous éviterez de perdre du temps à résoudre des problèmes qui ne font pas avancer les choses, et que l’appropriation est une chose que les dirigeants doivent renforcer depuis le sommet de la hiérarchie.
La coordination à l’échelle de l’entreprise améliore la gouvernance et l’utilisation des données
Pour développer l’IA dans l’entreprise, une gouvernance coordonnée des données n’est pas facultative. La fragmentation, tant technique qu’organisationnelle, freine encore de nombreuses stratégies de données. Si les équipes ne travaillent pas avec les mêmes normes, ne parlent pas le même langage de données et ne partagent pas des politiques alignées, l’innovation stagne et les connaissances restent bloquées dans des silos.
L’alignement des équipes rompt ce cycle. Il s’agit de créer des politiques communes pour la documentation des données, l’accès, les définitions et les flux de travail. Il s’agit également d’établir des droits de décision centralisés pour résoudre les conflits entre les domaines, avant qu’ils ne deviennent des obstacles au déploiement de l’IA. Cette approche ne permet pas seulement d’améliorer la gouvernance, elle permet aussi aux équipes de s’appuyer plus facilement sur le travail des autres, au lieu de dupliquer les efforts ou de deviner quelles données sont fiables.
Les cas d’utilisation de l’IA s’étendant à toute l’entreprise, du marketing à la finance en passant par les opérations, le besoin de définitions normalisées et de collaboration structurée se fait de plus en plus sentir. Les systèmes d’IA ne respectent pas les frontières des départements, ils puisent dans les données où qu’elles se trouvent. Si les définitions ou la qualité varient d’une équipe à l’autre, il en résulte des modèles confus et des performances dégradées.
La coordination ne supprime pas l’autonomie. Vous pouvez toujours permettre aux unités opérationnelles d’opérer de la manière qui leur convient le mieux dans leur contexte. Mais les politiques à l’échelle de l’entreprise donnent une structure à cette autonomie et créent une cohérence dans les décisions à forte intensité de données. Elles garantissent que chacun contribue à un écosystème de données sur lequel l’IA peut réellement fonctionner.
Le leadership joue un rôle essentiel à cet égard. Les dirigeants doivent favoriser l’intégration, non seulement des outils, mais aussi des mentalités. Cela implique des cadres de gouvernance partagés, des sessions d’alignement régulières entre les propriétaires de données et des voies d’escalade claires lorsque les définitions ou l’utilisation ne sont pas respectées. Sans cette coordination, votre portefeuille d’IA ne dépassera pas le stade des gains isolés. Il restera fragmenté comme les données dont il dépend.
L’investissement continu et l’adaptabilité sont essentiels pour maintenir la qualité des données.
La qualité des données n’est pas une chose que l’on règle une fois pour toutes. C’est une cible mouvante. Au fur et à mesure que l’IA s’étend à d’autres flux de travail et processus d’entreprise, les exigences en matière de données évoluent. Ce qui a fonctionné le trimestre dernier ne répondra pas toujours aux besoins du cas d’utilisation du mois prochain. C’est pourquoi la maintenance, le retour d’information et l’adaptabilité ne sont pas des frais généraux opérationnels, mais des composantes essentielles de tout programme de données sérieux.
Les dirigeants approuvent souvent les normes de gouvernance, puis passent à autre chose, présumant de la stabilité. Mais l’IA modifie rapidement cette dynamique. Chaque nouveau cas d’utilisation introduit de nouvelles sources de données, de nouvelles intégrations et de nouveaux risques. Sans un investissement continu dans l’intendance, la surveillance et l’amélioration, la qualité commence à baisser, d’abord discrètement, puis visiblement.
Les équipes efficaces intègrent la gouvernance dans les opérations quotidiennes. Cela inclut des contrôles de qualité lors de l’ingestion, des cycles de révision réguliers, des voies d’escalade claires et des boucles de retour d’information de la part des personnes qui utilisent réellement les données. L’entreprise et la technologie travaillent ensemble, et non de manière isolée, pour signaler les problèmes et les corriger rapidement.
Les utilisateurs de première ligne doivent participer à ce processus. Ils sont les premiers à remarquer les erreurs d’étiquetage, les doublons, les ruptures de références ou les retards de mise à jour. Si vous ne disposez pas d’un système permettant de capturer ces informations en temps réel et d’agir en conséquence, vous perdez un avantage majeur. C’est ainsi que les mauvaises données persistent, parce que la détection et la correction restent déconnectées.
L’amélioration continue n’est pas synonyme de chaos. Elle a besoin d’une structure. Créez des examens récurrents de la qualité des données avec les responsables commerciaux et techniques. Automatisez dans la mesure du possible. Définissez des indicateurs de convivialité, de fraîcheur et de cohérence, et agissez en conséquence. Investissez dans l’évolution de votre architecture afin qu’elle puisse prendre en charge de nouveaux types de données et de nouvelles fonctions d’IA sans devoir être fréquemment remaniée.
Si votre stratégie de qualité des données est statique, vos résultats en matière d’IA le seront également. Vous n’avez pas besoin de perfection, mais d’une dynamique et d’une capacité d’adaptation intégrée au système.
L’architecture de données moderne permet des capacités d’IA avancées et l’évolutivité.
La plupart des échecs de l’IA sont d’ordre architectural. Les modèles fonctionnent. Les sources de données existent. Ce qui manque, c’est le tissu conjonctif qui permet de les faire circuler, de manière intelligente, sécurisée et à grande échelle. Sans une architecture de données prête pour l’avenir, même les meilleurs modèles d’IA restent bloqués dans des boucles, retardés par la latence ou limités par des structures fragmentées.
Une architecture de données moderne est modulaire, flexible et conçue pour gérer la complexité croissante des types et des volumes de données. Les données structurées, comme les bases de données, ne suffisent pas. Pour alimenter la prochaine génération d’IA, vous avez besoin d’une architecture capable de traiter la vidéo, le texte, la parole, les journaux et les flux de comportement en temps réel, et de les rendre utilisables dans le cadre d’un même système.
Cette architecture doit intégrer la gouvernance et le suivi des données. Elle a besoin d’interopérabilité entre les plateformes et de pipelines évolutifs qui prennent en charge des produits de données dynamiques. Elle doit également répondre aux normes de sécurité et de conformité sans ralentir les équipes. Tout cela nécessite un investissement délibéré de la part des dirigeants, non seulement dans les outils, mais aussi dans l’intégration de ces outils dans un écosystème complet et réactif.
L’architecture adéquate permet à des agents d’IA plus intelligents d’effectuer des services personnalisés, de fournir des informations prédictives et de déclencher des décisions au sein des départements en quelques millisecondes. Elle permet à vos équipes d’accéder aux bonnes données sans passer par des couches de traitement manuel. Et elle évolue proprement au fur et à mesure que les outils d’IA et les demandes des utilisateurs se multiplient.
Il ne s’agit pas de rechercher les dernières fonctionnalités des fournisseurs de cloud ou de mettre en place une autre plateforme de tableau de bord. Il s’agit d’éliminer tous les obstacles entre les données et l’exécution. Pour que l’IA apporte une réelle valeur ajoutée à l’entreprise, personnalisation, efficacité, automatisation, connaissances, elle a besoin d’une base technique pour déplacer les données rapidement et de manière fiable entre les systèmes, les personnes et les décisions.
Les dirigeants qui mènent des initiatives d’IA à grande échelle comprennent que l’architecture n’est pas seulement un détail de déploiement. C’est un accélérateur stratégique. Si vos fondations actuelles n’ont pas été conçues pour prendre en charge l’IA générative ou agentique, il est temps de commencer à les moderniser, avant que tout ce qui en dépend ne commence à s’enliser.
Des succès concrets démontrent un retour sur investissement tangible grâce à des pratiques renforcées en matière de données.
La théorie, c’est bien. Mais les résultats sont plus éloquents. Une entreprise de services publics nord-américaine en est la preuve : l’amélioration de sa base de données a directement débloqué les performances, l’efficacité et le redressement financier. Il ne s’agissait pas seulement d’une mise à niveau technologique, mais d’un changement opérationnel motivé par une stratégie de données.
Au départ, le service public a été confronté aux mêmes problèmes que de nombreuses entreprises, à savoir une propriété fragmentée des données, une qualité incohérente et une documentation limitée du système. Ces problèmes n’étaient pas isolés ; ils affectaient plus de 20 cas d’utilisation critiques, sapant l’efficacité de l’analyse et de la prise de décision dans l’ensemble de l’organisation.
Pour y remédier, l’entreprise a mis en œuvre une initiative structurée. Tout d’abord, elle a procédé à une évaluation de la maturité sur 12 dimensions de la gestion des données. Cette évaluation a permis d’établir une base de référence. Elle a ensuite élaboré une taxonomie unifiée, clarifiant l’origine des données, leur circulation et leur propriétaire. Ils ont lancé des projets pilotes pour capturer les métadonnées clés et documenter la lignée. Ces projets pilotes n’étaient pas académiques, ils avaient une pertinence commerciale immédiate.
Au cours de la première phase, ils ont comblé les principales lacunes en matière de données en alignant les cas d’utilisation critiques sur les sources de données disponibles et en corrigeant les incohérences structurelles. Au cours de la deuxième phase, ils ont intégré la gouvernance dans les flux de travail quotidiens, en formant des responsables des données, en étendant le suivi de la qualité à tous les domaines et en rendant la gouvernance opérationnelle en tant que processus vivant, et non en tant que liste de contrôle statique.
L’impact ? Fort et mesurable. Au cours de la première année, l’entreprise a amélioré son efficacité opérationnelle de 20 à 25 %. Cela s’est traduit par la récupération d’environ 10 millions de dollars d’écarts de facturation, soit autant d’argent réel réinjecté dans l’entreprise. La précision des prévisions s’est également améliorée, ce qui a permis d’améliorer les performances du réseau et la planification de la charge. Il s’agit là de gains tangibles obtenus grâce à un investissement intelligent dans les données.
Les dirigeants doivent prendre cela au sérieux. Le renforcement de votre stratégie en matière de données n’est pas seulement un moyen d’atténuer les risques, c’est une valeur commerciale directe. Lorsque la gouvernance, la propriété, l’architecture et la responsabilité sont alignées, l’IA produit des résultats plus solides, plus rapidement. Les organisations qui modernisent leurs bases de données obtiennent un retour sur investissement quantifiable et sont mieux à même de s’adapter à l’évolution constante de l’IA. Si vous souhaitez obtenir des résultats similaires, il faut commencer par donner la priorité aux données, non pas plus tard, mais maintenant.
En conclusion
L’IA n’attend pas. Elle est adoptée, déployée et mise à l’échelle rapidement. Mais la plupart des entreprises découvrent à leurs dépens que les modèles avancés ne corrigent pas les mauvaises données. Les dirigeants doivent cesser de considérer les données comme une fonction d’arrière-plan ou une préoccupation informatique. Il s’agit d’un élément essentiel du modèle opérationnel. Et lorsque ce modèle est faible, l’IA se heurte à des difficultés, stagne ou échoue purement et simplement.
La gouvernance, la propriété et l’architecture des données ne sont pas des frais généraux facultatifs. Il s’agit de la structure qui permet à l’IA de s’étendre de manière sûre et fiable à l’ensemble de l’entreprise. L’IA agentique place la barre encore plus haut. Ces systèmes ne se contentent pas d’analyser, ils agissent. Si les données ne sont pas correctes, les décisions ne le sont pas non plus.
Si vous n’abordez pas cette question au niveau de la direction, vous êtes déjà en retard. Pour combler le fossé entre la stratégie et l’exécution dans le domaine de l’IA, il faut poser les bonnes fondations dès maintenant : donner la priorité aux données importantes, attribuer une véritable propriété, moderniser l’architecture et intégrer la gouvernance là où le travail se fait réellement.
Le retour sur investissement est clair. Le risque de retard est réel. Vous n’avez pas besoin de tout résoudre en même temps, mais vous devez commencer par l’intention. L’IA progressera quoi qu’il arrive. La question est de savoir si vos données sont prêtes à l’accompagner.
