7 tendances qui vont façonner la data et l’IA en 2026

L’année 2026 s’annonce cruciale pour la gestion des données et les usages liés à l’IA. Les entreprises cherchent à déployer à grande échelle leurs programmes IA pour maximiser leur valeur, tout en comprenant que ces programmes doivent reposer sur des fondations data solides.

Parallèlement, l’essor de l’IA agentique fait évoluer la technologie, qui ne se limite plus à faire des prédictions, mais peut désormais effectuer des actions réelles, nécessitant plus de contexte et ouvrant de nouvelles façons de travailler.

Ces tendances représentent à la fois des opportunités et des défis pour les CDOs et autres responsables data. Pour les aider à planifier efficacement l’année à venir, nous avons compilé les principales prévisions d’analystes et experts, incluant Gartner, Forrester, IDC et Constellation Research. Elles soulignent toutes l’importance centrale de la donnée et sa disponibilité fluide, essentielles pour la compétitivité des entreprises en 2026 et au-delà.

Une analyse approfondie des recherches et prévisions publiées par les principaux analystes et experts du marché met en évidence 7 tendances clés autour de la data et de l’IA :

62  % des organisations interrogées par McKinsey utilisent déjà des agents IA. Le cabinet prévoit que ce chiffre augmentera en 2026, à mesure que les projets pilotes existants mûrissent et que de nouveaux cas d’usage apparaissent. Dans son rapport FutureScape 2026, IDC prévoit qu’en 2030, 45  % des organisations utiliseront des agents IA à grande échelle, les intégrant à l’ensemble des fonctions métiers.

Cette utilisation accrue des agents IA entraîne trois principaux défis et opportunités pour les CDOs :

Des données disponibles et AI-ready

Les agents IA ont besoin d’un accès à des données pertinentes et contextualisées pour prendre des décisions précises. Le risque lié à de mauvaises décisions laisse place au risque d’actions inappropriées, potentiellement encore plus coûteuses pour les organisations.

De nouveaux rôles

L’essor de l’IA agentique transforme le rôle du CDO, qui passe de la gestion réactive des données à celui d’orchestrateur des workflows. Il devient ainsi beaucoup plus intégré au fonctionnement global de l’entreprise. Selon les prévisions Data + IA 2026 de Snowflake, le succès repose sur des processus cohérents, des fondations data solides et une gouvernance robuste.

Une sécurité renforcée

L’utilisation des données dans l’IA agentique accentue la pression sur la gouvernance, la protection et la conformité. Les organisations doivent être transparentes et s’assurer que les données confidentielles ne sont pas utilisées de manière non éthique ou partagées publiquement par les agents IA, ce qui nécessite une gouvernance et une surveillance renforcées. IDC prévoit que :

« D’ici 2030, jusqu’à 20  % des organisations du G1000 auront fait face à des procédures judiciaires, amendes importantes et départs de CIOs suite à des perturbations médiatisées dues à des contrôles et gouvernances insuffisants des agents IA. »

Dans ses prévisions 2026, Forrester souligne une déception généralisée quant aux bénéfices business obtenus jusqu’à présent avec les projets IA. Seuls 15  % des décideurs IA ont déclaré avoir observé un impact positif sur leur résultat net. Cela conduira les entreprises à reporter 25 % des dépenses IA à 2027, en se concentrant davantage sur les projets offrant un ROI clair.

Parallèlement, l’attention se portera davantage sur les leaders data (CDOs et CIOs) pour redresser les projets IA. Forrester indique que 25  % des CIOs seront sollicités pour réparer des échecs IA pilotés par les métiers, notamment en matière de gouvernance, de compétences et de capacités data nécessaires pour déployer l’IA agentique à grande échelle.

Jusqu’à présent, de nombreux projets IA ont reposé sur des LLM (Large Language Models), entraînés sur des ensembles de données vastes et génériques. Bien qu’ils puissent apporter des bénéfices pour des tâches courantes, ils ne permettent pas de différenciation ni de spécialisation selon le contexte spécifique et le secteur d’une organisation.

À l’inverse, les DSLM (Domain-Specific Language Models) sont entraînés ou affinés sur des données spécialisées, souvent issues de l’organisation elle-même. Ils fournissent des résultats plus précis et ciblés, générant une valeur réelle. Dans son classement des 10 principales prévisions, Gartner indique que : « D’ici 2028, plus de la moitié des modèles GenAI utilisés par les entreprises seront spécifiques à un domaine. »

Sans données précises, fiables, cohérentes et facilement accessibles, ni les modèles IA ni les agents IA ne pourront fonctionner efficacement, ce qui réduit les bénéfices et augmente les risques. Il est également crucial que les données soient complètes et issues de sources multiples afin de fournir le contexte nécessaire. Cela implique de regrouper des actifs de données et data products spécifiques et/ou de combiner données internes et externes (données démographiques, géographiques, etc.) pour offrir à l’IA une vision complète.

L’utilisation des données doit aussi être gérée et gouvernée de manière transparente, avec une traçabilité complète et lisible par l’homme tout au long du parcours IA. Une IA explicable nécessite des données explicables.

Sans cette préparation des données, les organisations ne généreront pas de ROI et verront même leur efficacité diminuer. IDC prévoit que :« D’ici 2027, les entreprises qui ne priorisent pas des données de haute qualité et prêtes pour l’IA auront des difficultés à déployer à grande échelle des solutions GenAI et agentiques, entraînant une perte de productivité de 15  %. »

Autrefois, les données étaient principalement partagées avec les métiers via des tableaux de bord et d’autres rapports. Aujourd’hui, le volume et la vitesse des données disponibles génèrent de nouveaux problèmes pour les organisations.

Elles se retrouvent submergées par les insights, et ont du mal à les transformer en actions opérationnelles significatives, selon Constellation Research. La prise de décision efficace est freinée par des règles floues, des procédures non documentées, des conflits sur la signification des indicateurs et un manque de clarté sur les objectifs attendus.

Pour surmonter ces obstacles, les entreprises doivent passer à des boucles de décision qui guident mieux les humains et l’IA vers des décisions plus pertinentes. Ces boucles doivent être alimentées par les données et des règles claires régissant la prise de décision, afin d’assurer la cohérence à travers l’entreprise.

Le futuriste et consultant Bernard Marr a été l’un des premiers à populariser le concept de démocratisation des données, c’est-à-dire le partage des données de manière accessible, compréhensible et utilisable par tous les acteurs concernés. Dans ses prévisions pour 2026, il souligne que les données deviennent plus rapides, plus intelligentes et plus autonomes que jamais.

Pour les organisations, cela nécessite de mettre en place de nouvelles approches. Il faut garantir la disponibilité de données AI-ready et assurer le déploiement de l’IA pour automatiser la gestion des données, renforcer la traçabilité via des outils de data lineage, et assurer le respect des réglementations..

S’appuyant sur la démocratisation des données, Marr explique que 2026 verra l’avènement de la « Generative Data Democracy ». Les utilisateurs non techniques pourront exploiter la simplicité des interfaces conversationnelles de l’IA générative pour obtenir des réponses à partir des données via des requêtes en langage naturel, sans avoir besoin de maîtriser des compétences ou un vocabulaire spécialisé. Cela élargira considérablement l’accès aux données et stimulera leur consommation.

En 2026, les entreprises leaders adopteront l’IA à grande échelle, générant des bénéfices dans l’ensemble de l’organisation. Les analystes prévoient que l’IA agentique sera déployée dans plusieurs départements, contribuant à briser les silos et à redéfinir le rôle du CDO.

Dans un article de Harvard Business Review, le professeur Thomas Davenport et Randy Bean prévoient que ce rôle élargi du CDO nécessite un nouveau titre. Plutôt que de confier les différentes parties du puzzle IA et data à des rôles séparés, ils soulignent les avantages de les combiner en un seul poste.

Le Chief Data, Analytics, and AI Officer (CDAIO) couvrira à la fois la stratégie et les opérations, avec un mandat clair pour orchestrer la valeur issue de l’IA et des données tout en gérant les risques émergents. Cela permettra aux entreprises d’accélérer leurs programmes IA sans créer de hiérarchies excessivement complexes, sous la responsabilité d’un leader unique.

Toutes les prévisions des analystes pour 2026 et au-delà soulignent l’importance de disposer de données fiables, compréhensibles et surtout accessibles pour alimenter à la fois l’IA et la prise de décision humaine. Les informations doivent être disponibles en libre-service, avec un contexte complet et de manière facilement exploitable, afin de générer de la valeur pour l’entreprise.

Cela nécessite des fondations solides tout au long du parcours data, de la collecte à la consommation, et ne peut être réalisé que via une data product marketplace en libre-service et pilotée par l’IA. Celle-ci centralise toutes les données et les rend facilement accessibles via une interface de type e-commerce, utilisant l’IA pour faciliter la découverte et les requêtes en langage naturel, afin de favoriser une prise de décision mieux informée, avec des bénéfices sur la productivité, l’innovation et la collaboration.

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