La gestion des données à l’ère de l’intelligence artificielle : un nouvel impératif stratégique

Les défis de la gestion des données

La croissance exponentielle des données engendre une complexité grandissante, limitant l’accès, l’analyse et la sécurisation des informations, tout en compliquant le respect des réglementations en vigueur.

Si pour 69 % des professionnels interrogés, le maintien de la sécurité et de la conformité des données est le principal obstacle, 67 % identifient le volume et la croissance des données comme un défi majeur.

Le tiering des données, la gestion des coûts ou la collecte des données figurent également parmi les difficultés rencontrées.

Pour 71 % des participants à l'étude, ces obstacles ont conduit à une mauvaise prise de décision, 62 % affirment qu'ils ont entraîné des manquements en matière de conformité et 46 % des désavantages concurrentiels.

Les stratégies adoptées par les leaders

Alors que 91 % des entreprises ont vu leurs dépenses augmenter, principalement à cause du volume des données et des réglementations, nombre d'entre elles continuent d’utiliser des méthodes inefficaces (silos de données, migrations fréquentes, accès fragmenté). Selon le rapport, les organisations les plus avancées (les "leaders de la gestion des données") qui adoptent une approche intégrée et proactive, dégagent un avantage concurrentiel tangible.

Elles ont mis en place une stratégie cohérente qui repose sur trois piliers : la fédération des données, la gestion des pipelines et la gouvernance du cycle de vie. Cette approche permet de briser les silos, d’automatiser les flux, et de garantir la qualité, la traçabilité et la disponibilité des données.

Elles ont adopté des pratiques, souvent innovantes :

• La gestion du cycle de vie des données est au cœur de cette transformation : 75 % des entreprises leaders ont mis en place une approche systémique qui vise à optimiser la qualité, la traçabilité et l’accessibilité des données sur l’ensemble de leur durée de vie. Cette gestion différenciée permet non seulement de mieux répondre aux exigences réglementaires, mais aussi de réduire les coûts liés au stockage et à la maintenance.
• La fédération des données, quant à elle, se distingue comme une pratique de plus en plus répandue parmi les organisations matures. Elle permet d’accéder aux données là où elles se trouvent, sans avoir à les déplacer. Cette approche allège considérablement les charges liées aux migrations tout en améliorant la rapidité des traitements analytiques.
• Le tiering des données, ou classification selon la fréquence d’usage et la criticité, adoptée par 36 % des entreprises, contribue également à une meilleure performance globale. En distinguant les données chaudes (accès fréquent) des données froides (utilisation occasionnelle), les entreprises peuvent adapter leurs solutions de stockage et maîtriser leurs coûts sans compromettre l’accessibilité.
• Enfin, la réutilisation des données s’affirme comme un levier d’optimisation transverse. Bien qu’encore minoritaire (16 % des répondants), cette pratique consiste à exploiter des jeux de données existants pour alimenter à la fois les mécanismes de sécurité et les outils d’observabilité. Elle favorise la réduction des redondances, la mutualisation des ressources et une meilleure collaboration entre les équipes IT, cybersécurité et data.

• 81 % des leaders affirment que leur stratégie de données soutient directement les performances de leur entreprise ;
• 79 % déclarent que leur politique de données améliore leur capacité à anticiper et détecter les menaces en cybersécurité ;
• 75 % estiment que leurs données permettent une prise de décision rapide et fiable.

L’impact de l’IA sur la gestion des données

• 85 % estiment offrir à leurs modèles des données suffisamment riches et variées ;
• 82 % déclarent une amélioration directe des performances algorithmiques grâce à leur stratégie de données ;
• 74 % constatent une réduction des biais induits.

Les recommandations pour valoriser les données

1. Cartographier et classifier l’ensemble des actifs de données existants ;
2. Évaluer et améliorer leur qualité, au plus près de la source ;
3. Créer une fédération souple et interopérable des accès ;
4. Déployer une plateforme unifiée, orientée vers les usages métier et non les silos techniques.