L’intelligence artificielle d’entreprise est prête à être déployée à grande échelle, mais elle est freinée par les silos de données. Selon IBM, le principal obstacle à l’IA d’entreprise n’est pas la technologie elle-même, mais le problème persistant des silos de données.
Les silos de données sont décrits par Ed Lovely, VP et Chief Data Officer chez IBM, comme le « talon d’Achille » de la stratégie de données moderne. Une étude récente de l’IBM Institute for Business Value a révélé que l’IA est prête à être déployée à grande échelle, mais que les données d’entreprise ne le sont pas.
L’étude, qui a interrogé 1 700 leaders seniors en matière de données, a révélé que les données fonctionnelles restent obstinément isolées. Les données financières, RH, marketing et de la chaîne d’approvisionnement fonctionnent toutes en isolation, sans taxonomie commune ni normes partagées.
Cette fragmentation a un impact direct et négatif sur les projets d’IA. « Lorsque les données vivent dans des silos déconnectés, chaque initiative d’IA devient un projet de nettoyage de données long et fastidieux, sur une période de six à douze mois », a déclaré Ed Lovely, VP et Chief Data Officer chez IBM. « Les équipes passent plus de temps à chercher et à aligner les données qu’à générer des insights significatifs. »
Cela constitue une menace directe pour l’avantage concurrentiel. Pour les DSI et CDO, la mission n’est plus seulement de collecter et de protéger les données, mais de les déployer efficacement pour alimenter ces nouveaux systèmes d’IA.
Le consensus de l’étude est que les leaders en matière de données doivent se concentrer sans relâche sur les résultats commerciaux, 92 % des CDO étant d’accord que leur réussite dépend de cette focalisation.
Cependant, il existe une tension centrale : alors que 92 % visent une valeur commerciale, seuls 29 % sont confiants d’avoir « des mesures claires pour déterminer la valeur commerciale des résultats basés sur les données ».
Cette lacune entre l’ambition et la réalité est censée être comblée par des agents d’IA capables d’apprendre et d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs. Les leaders montrent une confiance croissante en ces outils, 83 % des CDO dans la recherche d’IBM affirmant que les avantages potentiels du déploiement d’agents d’IA l’emportent sur les risques.
Chez Medtronic, une entreprise mondiale de technologie médicale, les équipes étaient enlisées dans la conciliation des factures, des bons de commande et des preuves de livraison. En déployant une solution d’IA, l’entreprise a automatisé ce flux de travail. Le résultat a été une réduction du temps de conciliation des documents de 20 minutes par facture à seulement huit secondes, avec un taux de précision dépassant 99 %. Cela a permis de redéployer le personnel de la saisie de données à faible valeur ajoutée vers des tâches à plus forte valeur ajoutée.
De même, la société d’énergie renouvelable Matrix Renewables a mis en place une plateforme de données centralisée pour surveiller ses actifs. Cela a conduit à une réduction de 75 % du temps de reporting et à une réduction de 10 % des temps d’arrêt coûteux.
Pour obtenir ces résultats, une nouvelle approche de l’architecture des données est nécessaire tout en évitant les silos. Le vieux modèle de transfert de données coûteux et lent vers un lac central est remplacé. L’étude d’IBM révèle que 81 % des CDO pratiquent désormais l’intégration de l’IA aux données, plutôt que de déplacer les données vers l’IA.
Cette approche repose sur des modèles architecturaux modernes tels que le mesh de données et le tissu de données, qui fournissent une couche virtualisée pour accéder aux données là où elles se trouvent. Elle défend également le concept de « produits de données » (des actifs de données emballés et réutilisables conçus pour un objectif commercial spécifique, comme une vue à 360 degrés du client ou un ensemble de données de prévisions financières).
Cependant, rendre les données plus accessibles pose des défis en termes de gouvernance. L’alliance CDO-CISO est désormais essentielle pour équilibrer la vitesse et la sécurité. La souveraineté des données est une préoccupation particulière, 82 % des CDO la considérant comme une partie essentielle de leur stratégie de gestion des risques.
Le plus grand obstacle, cependant, peut être les individus. Le rapport révèle un écart croissant de compétences qui menace de freiner les progrès. En 2025, 77 % des CDO signalent des difficultés à attirer ou à retenir les meilleurs talents en matière de données, une forte augmentation par rapport à 62 % en 2024.
Cette pénurie est exacerbée par le fait que les compétences requises sont en évolution constante. IBM a constaté que 82 % des CDO « recrutent pour des postes liés aux données qui n’existaient pas l’année dernière en rapport avec l’IA générative ». Ce défi culturel et de compétences est souvent le plus difficile à relever.
Hiroshi Okuyama, Chief Digital Officer chez Yanmar Holdings, a expliqué : « Changer la culture est difficile, mais les gens prennent de plus en plus conscience que leurs décisions doivent être basées sur des données et des faits, et qu’ils doivent recueillir des preuves lors de la prise de décisions. »
Sur le plan technique, les dirigeants d’entreprise doivent promouvoir l’abandon des domaines de données cloisonnés. Cela signifie investir dans des architectures de données modernes et fédérées et pousser les équipes à développer et à utiliser des « produits de données » qui peuvent être partagés de manière sécurisée et réutilisés dans toute l’organisation.
Deuxièmement, sur le plan culturel, la littératie des données doit devenir une priorité pour l’ensemble de l’entreprise, et non seulement une préoccupation informatique. Les 80 % des CDO qui affirment que la démocratisation des données aide leur organisation à avancer plus rapidement ont raison. Cela signifie favoriser une culture axée sur les données et investir dans des outils intuitifs qui simplifient l’interaction avec les données pour les employés non techniques.
L’objectif est d’élever l’organisation de la réalisation d’expériences d’IA isolées à la mise à l’échelle de l’automatisation intelligente à travers les processus métier principaux. Les entreprises qui réussiront seront celles qui traiteront leurs données non pas comme un sous-produit d’application, mais comme leur actif le plus précieux.
Ed Lovely, VP et Chief Data Officer chez IBM, a déclaré : « L’IA d’entreprise à grande échelle est à portée de main, mais le succès dépend des organisations qui la nourrissent avec les bonnes données. Pour les CDO, cela signifie établir une architecture de données d’entreprise intégrée de manière transparente qui alimente l’innovation et libère la valeur commerciale.
« Les organisations qui réussissent ne se contentent pas d’améliorer leur IA, elles transforment leur manière de fonctionner, prennent des décisions plus rapides, s’adaptent plus rapidement au changement et gagnent un avantage concurrentiel. »
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