Le rôle crucial des CDAO dans le succès de la GenAI et le risque d’élimination de la C-Suite
L’IA générative se trouve à un point d’inflexion. Les entreprises qui parviendront à l’adapter correctement dégageront une valeur considérable. Mais le chemin commence par le leadership, et plus précisément par les responsables des données et de l’analyse (Chief Data & Analytics Officers). À l’heure actuelle, les CDAO jouent un rôle central dans le déblocage de l’IA générative au niveau de l’entreprise. Ils contrôlent les pipelines de données, les modèles, les protocoles éthiques, tout ce qui permet à l’IA générative de produire de véritables résultats commerciaux.
Mais soyons clairs : cette influence n’est pas garantie pour durer. Gartner prévoit que d’ici 2027, 75 % des CDAO qui n’auront pas prouvé leur valeur en matière de leadership en IA ne feront plus partie de la suite. Il ne s’agit pas seulement de performance, il s’agit d « être indispensable. Si vous êtes un CDAO aujourd’hui et que vous n’encadrez pas vos actions autour de la mise en œuvre de l’IA à grande échelle, vous n » êtes pas en train de diriger, vous êtes en train de réagir.
La barre a été placée plus haut. Il ne s’agit plus seulement de gérer des actifs de données. Il s’agit de devenir le moteur de la transformation de l’entreprise grâce à l’IA. Pour les PDG, il s’agit d’une nouvelle opportunité. Les CDAO peuvent servir de moteur interne pour la croissance basée sur l’IA. Donnez-leur de l’espace et la responsabilité d’agir. S’ils ne sont pas capables de mener la charge sur la GenAI, ils ne devraient pas être dans ce fauteuil.
Sarah James, Senior Director Analyst chez Gartner, l’a clairement exprimé : « Cette année est cruciale pour les CDAO, car l’IA leur offre une nouvelle opportunité d’établir leur rang dans le leadership de l’IA. » Si votre CDAO n’est pas déjà en train de promouvoir la stratégie de l’IA dans toutes les fonctions, il est en train de rater le coche.
L’impératif de données propres et standardisées
Soyons clairs : si vos données sont en désordre, votre projet de genAI n’ira nulle part. Il ne s’agit pas de cas marginaux ou d’erreurs rares, c’est fondamental. Si vos modèles génératifs sont formés sur des données bruyantes, dupliquées ou incomplètes, vous obtiendrez des systèmes gonflés produisant des résultats de second ordre.
Les observations de Gartner mettent en évidence un problème majeur : au cours des dernières années, un projet d’IA sur trois a échoué. projet d’IA sur trois n’a pas n’a pas été mené à terme ou n’a pas généré de véritable retour sur investissement. Le point commun ? Des données non nettoyées. Il ne s’agit pas d’un problème opérationnel mineur. Il s’agit d’un échec au niveau de la stratégie. Chaque cadre de la suite C devrait comprendre qu’aucune initiative d’IA ne porte ses fruits si les données sous-jacentes ne sont pas formées, nettoyées et mises à l’échelle correctement.
C’est là que les CDAO devraient gagner leurs galons. Avant de lancer le prochain modèle d’IA, ils doivent s’assurer que l’infrastructure sous-jacente est solide comme le roc. Le prétraitement doit être systématique : identifier les données aberrantes, éliminer les redondances, tout normaliser. Si vous faites des économies à ce niveau, vous brûlerez de l’argent plus tard.
Donc, si vous êtes sérieux au sujet de l’IA, commencez là où le problème commence habituellement, avec des données brutes. Concentrez-vous moins sur les cas d’utilisation tape-à-l’œil et davantage sur le travail fondamental qui permet d’obtenir des résultats. C’est la seule façon de maximiser les investissements dans l’IA générative.
Responsabilités du CDAO et influence de l’exécutif sur la stratégie d’IA
Le titre de CDAO est devenu un véritable pouvoir commercial, car l’IA n’est plus un simple outil, elle façonne désormais la stratégie et les opérations à grande échelle. Selon Gartner, 70 % des CDAO sont actuellement responsables de la stratégie d’IA au sein de leur entreprise. Ce n’est pas symbolique. Cela signifie qu’ils conçoivent les modèles opérationnels qui définiront la manière dont les entreprises sont compétitives.
Nous constatons également une évolution des rapports hiérarchiques. En 2024, seuls 21 % des CDAO dépendaient directement du PDG. Ce chiffre est aujourd’hui passé à 36 %. C’est le signe d’une visibilité et d’une influence accrues, et c’est mérité, du moins pour ceux qui ont pris la tête de l’IA, non seulement en théorie, mais aussi dans l’exécution.
Pour les dirigeants, le signal est clair : votre CDAO n’est plus un simple back-office. Il est au cœur de l’innovation produit, de la connaissance client et de l’efficacité opérationnelle, notamment grâce aux outils génératifs qui s’exécutent sur les moteurs de données qu’il supervise. Le mandat de l’IA signifie que les décisions stratégiques et la conception des modèles se déroulent simultanément. Cela ne fonctionne que lorsqu’il y a un alignement étroit entre la stratégie du niveau C et la fonction de science des données.
En d’autres termes, les CDAO qui dirigent en s’appuyant à la fois sur la crédibilité des données et sur la confiance en l’innovation font désormais partie des quelques décideurs les plus importants. Assurez-vous qu’ils sont présents à la table, et qu’ils valent la peine d’y être.
Les défis de la démonstration d’une valeur commerciale mesurable
Malgré leur titre et leurs responsabilités, de nombreux CDAO ne parviennent pas à transformer leur influence en un impact mesurable. La dernière enquête de Gartner sur l’agenda des CDAO le montre clairement. Alors que 74 % des dirigeants déclarent faire confiance à leurs fonctions de données et d’analyse, seuls 49 % d’entre eux sont en mesure de suivre ces efforts à l’aide de mesures axées sur les résultats de l’entreprise. Cette lacune n’affaiblit pas seulement la fonction, elle affaiblit aussi le poste.
À l’heure actuelle, le CDAO moyen jongle avec 14 responsabilités principales, soit une augmentation de 56 % par rapport à l’année dernière. Trop souvent, cela conduit à une approche dispersée, à beaucoup de travail opérationnel, mais à une concentration stratégique minimale. Cela devient un problème lorsqu’il s’agit de justifier les budgets ou de relier les initiatives en matière d’intelligence artificielle aux résultats financiers.
Pour les conseils d’administration et les PDG, il ne suffit pas de faire confiance à votre CDAO et à son équipe. Vous avez besoin de clarté. Si vous investissez dans l’IAles plateformes de données et les outils d’analyse, vous devez savoir ce qui fait avancer l’aiguille et ce qui ne fait que créer de la charge. Cela signifie moins de tableaux de bord de vanité, plus de suivi de l’impact.
Sarah James, de Gartner, l’a dit clairement : « Il y a clairement du travail à faire pour que les CDAO s’établissent, établissent leur fonction et leur valeur pour l’organisation. Si les décideurs veulent obtenir de réels retours sur l’IA et l’analytique, attendez plus que de l’exécution, exigez de la stratégie, de l’appropriation et des preuves.
Diversification du rôle de la CDAO dans des voies distinctes
Le rôle du CDAO n’est plus un poste à voie unique. Au fur et à mesure que les entreprises développent leurs capacités en matière de données, les attentes à l’égard des CDAO évoluent dans trois directions très différentes. Gartner décrit clairement cette évolution : certains CDAO deviennent des experts en D&A, d’autres se transforment en CDAO connecteurs, et un groupe plus restreint va de l’avant en tant que cadres Pioneer CDAx.
Les experts en D&A se concentrent sur la mise en place de la veille stratégique, du reporting et de l’infrastructure technique. Ils sont souvent rattachés au service informatique et soutiennent l’exécution opérationnelle. Enfin, il y a le Connector CDAO, qui travaille dans toutes les fonctions, en alignant les données sur les stratégies produit et client. Ces personnes pilotent l’intégration de l l’intégration de l’IA dans les produits et les services. Enfin, le rôle du Pioneer CDAx combine les données, l’IA et le leadership en matière d’innovation. Cette version est hautement stratégique et supervise l « éthique des données, la gouvernance de l’IA et la transformation à l » échelle de l’entreprise.
Pourquoi est-ce important ? Parce que la clarté du rôle augmente l’efficacité. Les PDG et les conseils d’administration doivent savoir quelle version ils ont, ou quelle version ils ont besoin. Embaucher un CDAO de type CTO alors que votre entreprise a besoin d’une vision intégrée du produit ne donnera pas de résultats. Ces voies ne sont pas interchangeables. La fonction que remplit votre CDAO doit s’aligner étroitement sur vos objectifs commerciaux plus larges et vos ambitions en matière d’IA.
À mesure que la dépendance des entreprises à l’égard des données et de l’IA s’accroît, cette différenciation devient plus importante. Les entreprises en phase de croissance peuvent avoir besoin du connecteur. Les grandes entreprises réglementées peuvent avoir besoin d’un expert ou d’un pionnier. Un mauvais alignement dans la définition des rôles peut retarder l’impact et bloquer le déploiement de l’IA dans l’ensemble de l’entreprise.
Adoption limitée de l’IA générative à l’échelle de l’entreprise
De nombreux dirigeants comprennent désormais l’importance de l’IA générative, mais la compréhension et l’exécution sont deux choses différentes. Le problème se situe au niveau de l « échelle. Un rapport d’Accenture montre que si la plupart des entreprises reconnaissent la valeur stratégique de l’IA, seuls 8 % des leaders de l’IA la mettent en œuvre à l » échelle de l’entreprise. C’est peu. Un nombre encore plus restreint d’entreprises – à peine 15 % – sont considérées comme « prêtes à réinventer l’IA », ce qui signifie qu’elles ont mis en place l’infrastructure et les flux de travail nécessaires pour prendre en charge l’IA en tant que capacité de base.
C’est dans ce fossé entre la reconnaissance et la préparation que la plupart des entreprises sont bloquées. La direction voit le potentiel, les budgets augmentent et les équipes expérimentent, mais les systèmes de soutien, la gouvernance et les talents ne sont pas en place. La propriété des données exclusives est courante, mais peu d’organisations l’activent au niveau nécessaire pour obtenir quelque chose de significatif avec la GenAI.
Les dirigeants doivent cesser de se fier uniquement aux programmes pilotes et aux résultats des groupes de travail. Pour que l’IA fasse partie de votre modèle d’entreprise, elle doit être intégrée dans les opérations, guidée par des objectifs clairs, alimentée par des données propres et exécutée sur des systèmes évolutifs. Si vous ne répondez pas à ces conditions préalables, vous n’êtes pas en mesure de gagner avec l’IA.
L « étude d’Accenture met en évidence un facteur essentiel : la mise à l » échelle commence par les données. Cela signifie que les organisations doivent faire plus que collecter des données, elles doivent les structurer, les gouverner et les optimiser pour faire sortir l’IA des projets isolés et l’intégrer au cœur de l’entreprise.
L’abandon potentiel des rôles centralisés en matière de données
L’essor des outils d’IA générative modifie la façon dont les organisations envisagent le leadership en matière de données et d’analyse. Nous assistons actuellement à une lente évolution de l’autorité exécutive centralisée vers des capacités d’IA distribuées et intégrées dans différentes parties de l’entreprise. Selon une enquête de Gartner menée auprès de 400 responsables de l’ingénierie logicielle, près de la moitié des équipes de développement utilisent des outils d’IA générique pour améliorer les flux de travail. Cette décentralisation signifie que l’IA est de plus en plus détenue et exploitée par l’ensemble des services, et non plus seulement par le bureau du CDAO.
Cela soulève une question difficile pour les dirigeants d’entreprise : combien de temps aurons-nous besoin d’un rôle centralisé de CDAO ? Pour de nombreuses entreprises, en particulier celles dont les titres se chevauchent (CIO, CTO, Chief Digital Officer et CAIO), la valeur d’un cadre supplémentaire en charge de la pile de données devient moins évidente, en particulier si la différenciation de ce que chaque rôle apporte est limitée.
Tom Davenport, professeur d’informatique et de gestion au Babson College, a mis le doigt sur ce problème. Il note que de nombreux CDO se concentrent trop sur la gouvernance, ce qui rend difficile la démonstration d’une valeur concrète. Ce sont les CDAO qui dirigent également l’IA et l’analytique qui ont le plus de chances de maintenir la pertinence de la direction.
Du point de vue du conseil d’administration, la clé réside dans la clarté des rôles et des résultats. Il ne suffit plus de dire que quelqu’un « dirige l’IA ». Si diverses équipes exécutent déjà des modèles d’IA par le biais d’outils genAI et de plateformes cloud, le leadership doit clarifier qui assure la supervision interfonctionnelle, qui est responsable du risque et qui est responsable de la performance. Sans cela, des rôles comme celui de CDAO risquent d’être considérés comme transitoires.
Le besoin d’aspirants CDAO
Alors que la genAI devient une force déterminante pour la différenciation concurrentielle, les attentes à l’égard des CDAO évoluent rapidement. Il ne s’agit plus seulement de maîtriser les données. Les leaders de cet espace doivent combiner la maîtrise de l’IA avec une stratégie d’entreprise, une gouvernance technologique éthique et une gestion opérationnelle solide. Si vous souhaitez devenir CDAO ou exercer une fonction similaire, l’acquisition de ces compétences transversales n’est pas facultative, elle est essentielle.
Sarah James, de Gartner, l’a dit directement : ceux qui entrent dans le domaine devraient se concentrer sur le développement de capacités en matière de préparation à l’IA, de gouvernance des données et de leadership stratégique. Cette combinaison permettra aux nouveaux dirigeants de faire face à la complexité de la mise à l’échelle des initiatives d’IA et de lier ces efforts aux résultats réels de l’entreprise.
Les exigences ne sont pas théoriques. Selon une enquête d’IBM auprès des PDG, seules 25 % des entreprises ont réalisé les retours sur investissement escomptés en matière d’IA. Cela place la barre très haut pour les futurs candidats au poste de CDAO. Ils doivent être en mesure de combler l’écart de retour sur investissement, non seulement en mettant en œuvre les bonnes technologies, mais aussi en favorisant l’adoption, en s’alignant sur les objectifs de l’entreprise et en gérant les risques au moyen d’une gouvernance structurée.
Pour les dirigeants, il s’agit d’un appel pratique à la constitution d’un vivier de dirigeants avec des opérateurs compétents en matière d’IA. Qu’il s’agisse de recruter en externe ou de développer des talents en interne, l’objectif est maintenant de s’assurer que les futurs CDAO savent comment développer l’IA de manière responsable, passer de l’expérimentation à l’exécution et apporter de la valeur à l’ensemble de l’entreprise. C’est le profil dont aura besoin la prochaine génération de responsables des données.
En conclusion
La valeur réelle de l’IA générative ne viendra pas de projets pilotes isolés ou de démonstrations tape-à-l’œil. Elle viendra de l’exécution, menée par des personnes qui savent comment transformer des données brutes en impact réel. C’est là que les CDAO gagnent leur place ou la perdent.
Aujourd’hui, le CDAO n’est plus seulement une fonction technique enfouie dans la gouvernance des données. Ce poste est en passe de devenir une pierre angulaire stratégique, s’il est bien géré. Mais les titres seuls n’ont pas de poids. Les chefs d’entreprise doivent faire preuve de clarté : Quels sont les résultats obtenus ? Quelle est la valeur mesurable ? Qui est responsable lorsque les résultats ne sont pas au rendez-vous ?
La fenêtre pour diriger est ouverte. Les outils sont là. Le risque est de laisser la structure et les attentes prendre du retard sur le rythme du changement. Pour les dirigeants prêts à conduire avec intention, c’est le moment d’aligner les données, l’IA et le leadership dans quelque chose qui fait bouger les marchés, et pas seulement les tableaux de bord.
