État des lieux de l'Data Management s pour l'IA en 2026

Alors que l’IA s’intègre de plus en plus dans toutes les fonctions de l’entreprise, la pression s’accentue pour garantir l’exactitude, la cohérence et la gouvernance des données. Une nouvelle étude menée par FT Longitude pour le compte de Boomi met en évidence le rôle essentiel de la gestion avancée des données dans la construction d’une IA de confiance.

Apprenez à :

Analyser les raisons pour lesquelles la confiance dans la qualité des données spécifiques à l'IA diminue alors même que la confiance globale dans les données augmente
Donnez la priorité aux trois domaines les plus importants : la validation des données, un contexte plus intelligent et la gouvernance à l'ère de l'agentique
Passer d'une collecte de données axée sur l'offre à l'approche de précision dont les agents IA ont réellement besoin
Mettre en place une couche de données régie sur laquelle pourront s'appuyer les futurs cas d'utilisation de l'IA, permettant ainsi leur déploiement dans des processus à plus forte valeur ajoutée

Obtenir le rapport

Le déficit en matière de bases de données ne cesse de se creuser

61 % des entreprises ont rencontré des problèmes liés à l'IA imputables à des difficultés de gestion des données — contre 13 % en 2025

Seuls 47 % d'entre eux estiment que leurs cadres rigoureux de gouvernance des données sont très avancés ou extrêmement avancés — contre 62 % en 2025.

60 % des personnes interrogées affirment que l'IA peut accéder à leurs données, mais les modèles ne comprennent souvent pas ce que cela signifie

À qui s'adresse ce rapport :

Cette étude s'adresse aux responsables des données et de l'analyse, aux DSI, aux CDO et aux dirigeants du secteur technologique qui développent l'adoption de l'IA et ont besoin de comprendre les lacunes éventuelles de leur infrastructure de données — ainsi que les priorités à établir pour combler l'écart entre les investissements dans l'IA et les résultats obtenus.

Responsables des données et de l'analyse

Analyser les raisons pour lesquelles la confiance dans la qualité des données spécifiques à l'IA diminue alors même que la confiance globale dans les données augmente, et identifier les lacunes en matière de validation, de contexte et de gouvernance qui compromettent la fiabilité de l'IA.

Directeurs informatiques (CIO) et Directeurs du numérique (CDO)

Justifier la nécessité d'investissements plus judicieux et mieux ciblés dans la gestion des données, et déterminer les capacités à privilégier avant d'allouer des ressources budgétaires supplémentaires aux charges de travail liées à l'IA.

Architectes d'entreprise

Concevoir une couche de données intégrée et régie, à laquelle les agents d'IA peuvent puiser en toute fiabilité, sans avoir à reconstruire l'infrastructure de données à partir de zéro pour chaque nouveau cas d'utilisation.

Équipes IA et opérations

Passer d'une collecte de données axée sur l'offre à l'approche précise et orientée vers la demande dont ont besoin les agents d'IA, et identifier les cas où les problèmes de qualité des données sont les plus susceptibles d'entraîner des défaillances dans la pratique.

Ce que disent nos leaders d'opinion

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Pour de nombreuses entreprises, le fossé entre les promesses de l'IA et la réalité de l'IA semble se creuser. Ce n'est pas que les entreprises n'investissent pas suffisamment. C'est simplement qu'elles n'investissent pas là où il le faudrait.

Matt McLarty — Directeur technique et vice-président du groupe d’innovation « Boomi »Boomi

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