Interrogeant des responsables data et IA, l’étude se veut la plus complète possible sur la façon dont la maturité de l’intégration des données influence la réussite de l’adoption de l’intelligence artificielle. Nombre de défis persistent, au premier rang desquels la connectivité en temps réel et l’intelligence sémantique qui déterminent le succès ou l’échec des initiatives en IA.
“Les technologies d’IA sont matures, mais les données ne suivent pas”. Voici en quelques mots un résumé du dernier rapport “State of AI Data Connectivity Report: 2026 Outlook” publié par CData, connu pour sa plateforme de connectivité des données pour les applications d’IA, l’analyse en temps réel et l’intégration d’entreprise.
L’étude s’appuie sur deux enquêtes indépendantes menées en 2025 auprès de plus de 200 décideurs data, IA, produit et ingénierie, côté entreprises et éditeurs de logiciels. Les répondants, majoritairement des cadres dirigeants d’organisations de taille significative, ont été interrogés de manière anonyme sur leur niveau de maturité IA, leurs usages, leurs contraintes d’infrastructure et leurs priorités d’investissement.
Le cap de l’expérimentation passé
Le rapport est clair : l’intelligence artificielle en entreprise n’est plus un sujet d’expérimentation, mais un sujet d’exécution. Près de 78% des entreprises interrogées ont déjà dépassé la phase de pilote et déployé des cas d’usage en production. Pourtant, seules 17% d’entre elles parviennent à mesurer un ROI réel et à faire de l’IA un levier stratégique. Le décalage entre adoption et création de valeur est désormais manifeste.
Ce décalage n’est pas lié aux limites des modèles. Le rapport est très clair sur ce point : l’IA est freinée par les données, et plus précisément par la manière dont elles sont connectées, gouvernées et rendues compréhensibles pour les modèles et les agents. Les entreprises les plus avancées en IA sont aussi celles qui disposent des infrastructures de données les plus matures. À l’inverse, 53% des entreprises à faible maturité IA ont des systèmes de données eux-mêmes immatures, fragmentés et difficiles à exploiter.
Le manque de maturité de la donnée en cause
Dans les faits, la majorité des entreprises restent coincées dans une zone intermédiaire. Environ 68% se situent entre les phases d’implémentation et de mise à l’échelle. L’écart se creuse fortement selon la taille : seulement 4,8% des entreprises au-delà de 10 milliards de dollars de chiffre d’affaires sont encore en phase d’expérimentation, contre près de 80% des organisations de moins de 50 millions de dollars. La maturité IA apparaît donc étroitement corrélée à l’historique d’investissement dans les systèmes d’information et les plateformes data.
Les cas d’usage déployés aujourd’hui confirment une approche pragmatique. Les copilotes internes et assistants de connaissance dominent largement (79%), suivis par l’automatisation du support client (70%), la recherche sémantique et les systèmes de type RAG (61%) et la génération de code (60%). L’IA est avant tout utilisée comme un multiplicateur de productivité, avec une forte préférence pour les scénarios “human-in-the-loop”. L’objectif est clair : ces cas d’usage permettent aux employés de gagner en efficacité sans céder le contrôle total à l’IA.
A trop multiplier les outils, les organisations finissent par être perdues
En parallèle, les systèmes agentiques se diffusent rapidement. 66% des organisations déclarent avoir déjà déployé ou être en train de déployer des agents IA, en complément des usages d’IA générative dits plus classiques. Toutefois, l’autonomie reste limitée. Les agents pleinement autonomes demeurent rares, principalement en raison des contraintes liées à l’accès aux données, à la sécurité et à la fiabilité des actions.
Ce besoin de contexte se heurte à une réalité opérationnelle complexe : la prolifération des outils IA fragmente les architectures. Les entreprises combinent plateformes LLM, copilotes BI, outils de génération de code, agents CRM et frameworks de développement. Résultat : le contexte est éclaté entre des systèmes hétérogènes, chacun avec ses propres connecteurs, définitions et règles de gouvernance. Les modèles se contentent de suivre le contexte tel qu’il est fourni. Quand ce dernier est incohérent, l’IA l’est aussi.
Construire soi-même : une approche qui peut coûter cher
Le constat sur l’infrastructure de données est sans appel. Seules 6% des entreprises se disent pleinement satisfaites de leur approche actuelle de la connectivité des données pour l’IA. Plus de la moitié reposent encore sur des APIs et pipelines développés sur mesure. Cette approche est coûteuse, fragile et difficile à maintenir à l’échelle. 71% des équipes IA consacrent plus d’un quart de leur temps à des problématiques de connectivité et d’intégration des données, et 21% y passent plus de la moitié de leur temps.
Les conséquences sont directes : 71% des entreprises font état d’une hausse significative des coûts et de la pression sur les ressources, 45% évoquent des retards de mise sur le marché, et 44% ont dû reporter ou abandonner certains cas d’usage IA. L’IA ne progresse pas au rythme des innovations modèles, mais au rythme de la capacité des équipes à “brancher” correctement les systèmes existants.
D’autres facteurs à prendre en compte
Les enjeux de gouvernance apparaissent comme un autre facteur critique. 83% des répondants citent la qualité ou la sécurité des données parmi leurs principaux freins. 73% identifient la qualité des données comme un blocage majeur, et 66% pointent les problématiques de sécurité et de conformité. L’IA amplifie mécaniquement les défauts des données : une petite incohérence peut se transformer en décisions erronées à grande échelle, surtout dans des scénarios automatisés.
Le temps réel s’impose également comme un marqueur fort de maturité. 66% des entreprises indiquent que plus d’un quart de leurs cas d’usage IA nécessitent un accès à des données en temps réel ou quasi temps réel. Pour les usages d’agents et de service client, ce chiffre atteint 100%. Toutes les organisations classées comme leaders en maturité IA disposent de capacités d’intégration temps réel, contre seulement 40% des organisations les moins matures. Le temps réel n’est plus un choix d’architecture, mais une condition d’efficacité.
Face à ces limites, une convergence stratégique se dessine. 83% des entreprises ont déjà construit ou prévoient de construire une couche d’accès centralisée et sémantiquement cohérente aux données. L’absence de métadonnées unifiées et de définitions communes est citée par 44% des répondants comme un frein majeur. Sans couche sémantique, les modèles et agents ne comprennent pas réellement les données, même lorsqu’ils y ont accès.
Investir, oui, prioriser, encore mieux
Les priorités d’investissement reflètent ce basculement. 60% des sondés placent la gouvernance, la qualité et la traçabilité des données dans leur top 5 des investissements IA. 42% priorisent la connectivité temps réel. À l’inverse, seuls 9% considèrent le développement ou le fine-tuning des modèles comme leur priorité principale. La valeur n’est plus sur les modèles, mais sur l’infrastructure de données.
En creux, le message du rapport est limpide. L’IA est prête. Les entreprises et les éditeurs, beaucoup moins. La prochaine phase de la compétition ne se jouera pas sur la sophistication des modèles, mais sur la capacité à fournir aux systèmes d’IA des données connectées, gouvernées, sémantiquement cohérentes et accessibles en temps réel. Autrement dit, c’est une course de fond qui se joue sur la qualité du socle invisible qui permet à l’intelligence artificielle de réellement fonctionner.
