Maturité data et IA : le levier stratégique de création de valeur en 2026

Devenir data-centric est essentiel pour permettre aux organisations de créer de la valeur à partir de leurs données et de déployer l’intelligence artificielle avec succès. Pourtant, malgré des investissements importants des CDOs et des leaders data dans les stratégies, la gouvernance et les outils, la majorité des organisations n’a pas encore atteint un niveau de maturité suffisant.

Le Data Maturity Report 2026 de Huwise révèle que 59 % des organisations se considèrent comme en phase de développement data, tandis que seulement 8 % se déclarent pleinement data-centric. Un tiers reste au niveau le plus bas de l’échelle de maturité, se limitant à une simple prise de conscience de la valeur des données.

Pour aider les organisations à progresser et à transformer leurs données en valeur business, notre rapport détaille les étapes clés que les CDOs doivent franchir en 2026. Ce billet propose une synthèse des principaux défis et opportunités auxquels les leaders data sont confrontés, sur la base de cette étude.

D’après notre expérience auprès de plus de 350 organisations au cours des 14 dernières années, nous identifions trois grandes étapes dans la manière dont les données sont comprises, inventoriées et exploitées. Atteindre la maturité nécessite des investissements et des ressources dédiées pour passer du stade data-aware (conscience des données), au stade data-developing (développement des données), jusqu’au stade data-centric (centré sur les données).

Les facteurs clés sur lesquels se concentrer incluent :

• Le niveau de soutien de la direction et de l’ensemble de l’entreprise pour les programmes data
• La compréhension du patrimoine de données et de son contenu
• La qualité des données et la gouvernance pour garantir leur utilisation et un accès contrôlé
• La disponibilité des données pour l’ensemble de l’entreprise, sans nécessiter de compétences techniques spécialisées
• La culture data, avec un engagement collectif pour la prise de décisions et l’innovation basées sur les données
• Les ressources adéquates pour soutenir la démarche data-centric (outils, compétences, leadership)

Comme le montre notre étude, bien que la majorité des organisations reconnaissent l’importance de la maturité des données, elles sont encore en train de développer leurs stratégies et leurs capacités. Même celles qui sont devenues data-centric doivent continuer à investir et à innover – la maturité des données est un parcours, et non une destination.

Notre étude sur la maturité data des organisations en 2026, explique comment les entreprises peuvent progresser et placer les données au cœur de leurs stratégies et opérations, tant pour l’IA que pour le business.

Devenir une organisation data & IA centric implique de bien connaître ses données, d’avoir confiance en leur qualité et de pouvoir les rendre facilement accessibles à l’ensemble de l’entreprise, tant pour les collaborateurs que pour les modèles d’IA. Les données doivent être fiables et utilisables, quel que soit le niveau technique ou le profil des utilisateurs.

Les défis identifiés par l’étude se regroupent en trois catégories : la qualité des données et les outils, les compétences, et la culture data.

Qualité des données et outils

Les répondants à l’enquête ont identifié la qualité des données comme leur principal défi. Si les données sont incomplètes ou de mauvaise qualité, elles ne produiront pas de valeur. Cela est particulièrement vrai pour l’IA : alimenter des agents ou des modèles de langage (LLM) avec des données peu fiables entraîne des résultats biaisés ou incorrects, conduisant à de mauvaises décisions ou à des actions ayant un impact négatif sur l’entreprise.

Au-delà de la qualité et de la gouvernance des données, celles-ci doivent être facilement accessibles à tous. Les silos de données constituent le deuxième défi le plus souvent cité par les CDO. Cette situation est aggravée par des stacks de data management complexes, centrés sur les outils techniques tels que le stockage et le catalogage. Seule une minorité d’organisations (26 %) ont déployé des data product marketplaces offrant un accès aux informations pour les utilisateurs métiers. Et beaucoup de ces marketplaces se contentent de centraliser les données, sans proposer d’interface intuitive en libre-service qui favorise et accélère leur utilisation.

Manque de ressources et de compétences

Portée par l’IA, la concurrence pour les talents en data est forte. Trouver les bonnes personnes avec les compétences adaptées constitue un défi majeur pour les organisations. Selon l’étude, dans plus de la moitié des cas (51 %), les équipes data représentent moins de 1 % de l’effectif total. Cela signifie que, quels que soient les investissements réalisés dans les outils et les processus, il est difficile de les opérationnaliser efficacement, ce qui freine la maturité data & IA.

Culture data & IA sous-développée

Les organisations data-centric ne se contentent pas de rendre les données accessibles : elles les intègrent dans les rôles de tous au sein de l’entreprise. Cela implique de créer la confiance et de donner aux collaborateurs l’assurance nécessaire pour accéder et utiliser les données dans leur quotidien professionnel. Développer une culture data qui encourage l’usage est essentiel. Les CDO en sont conscients : ils classent la formation des employés pour créer une culture data comme leur priorité numéro un pour 2026. Pourtant, seulement 42 % des organisations ont formé leurs employés à l’utilisation des données et/ou des outils pertinents, montrant qu’il reste encore beaucoup à faire pour surmonter les enjeux culturels.

Passer d’une organisation data-aware à data-centric n’est pas un processus simple. Les CDO doivent d’abord poser des bases solides, avec une compréhension claire de leur environnement data en termes de périmètre et de qualité, et mettre en place des processus de gouvernance robustes. Ensuite, ils doivent rendre possible l’accès sécurisé, simple et générateur de valeur aux données fiables et de confiance, tant pour les collaborateurs que pour l’IA, sans nécessiter de compétences techniques ou de support spécifique.

Les data products et les data product marketplaces sont au cœur de cette transformation. Les data products permettent aux organisations data-centric de disposer de données facilement exploitables et orientées business, encadrées par des data contracts. Les rendre accessibles via des data product marketplaces intuitives et en libre-service démocratise l’accès à la donnée et met la bonne information entre les mains des collaborateurs et de l’IA.

Leur importance est reconnue par Gartner, qui souligne dans son dernier Hype Cycle Data Management que les data products et data product marketplaces sont essentiels pour relever les défis de partage et de consommation des données à l’échelle.

Découvrez comment transformer vos données en valeur et favoriser la data-centricity dans le rapport Huwise 2026 sur la maturité data & IA des organisations. Téléchargez votre exemplaire ici.