L’avenir de la data en 2030 : la Charte des Data Voices 2026
À quoi ressemblera le monde de la data en 2030 ? Quel sera le rôle des leaders de la data, et comment réussir à déployer l'IA et la consommation de données à grande échelle ? Découvrez la Charte Data Voices, créée par des leaders de la data du monde entier.
Accélérer l’adoption de l’IA et la consommation des données sont des impératifs stratégiques pour toutes les organisations. Que faudra-t-il pour passer de la stratégie à une mise en œuvre réussie ? Où se trouvent les principaux obstacles et quelles sont les plus grandes opportunités à saisir ?
Pour comprendre à quoi ressemblera le monde de la data et de l’IA en 2030, nous nous sommes tournés vers les Data Voices, une communauté mondiale de leaders de la data et de l’IA engagés à rendre la donnée plus accessible, responsable et impactante.
Avec Huwise, ils ont créé la Charte d’engagement des Data Voices : six prédictions stratégiques pour l’avenir de la data et de l’IA en 2030, couvrant les objectifs clés qui animent le monde de la donnée et la façon dont ils peuvent être concrètement réalisés.
Découvrez ces priorités stratégiques, les éclairages et conseils des Data Voices à tous les leaders de la data et de l’IA qui cherchent à transformer la donnée en valeur.
Comprendre l'avenir de la data : défis et opportunités
La Charte d’engagement des Data Voices est l’aboutissement d’un travail collectif sur l’avenir de la donnée et de l’IA à horizon 2030.
Les leaders data & IA interrogés ont partagé leurs points de vue sur six prédictions clés concernant l’avenir de la data et de l’IA au sein de leurs organisations d’ici 2030. Pour chaque prédiction, ils ont évalué les bénéfices attendus, les défis anticipés, les actions prioritaires et leur niveau de confiance dans la réalisation de ces prédictions.
Cette enquête quantitative a été complétée par une approche qualitative comprenant des entretiens approfondis avec des Data Voices, apportant nuances, illustrations pratiques et insights plus profonds.
Les six prédictions clés sont :
- Prédiction n°1 : « Les leaders data seront reconnus comme experts et stratèges au service de la création de valeur et de la confiance dans l’IA »
- Prédiction n°2 : « Nous permettrons à chaque collaborateur d’exploiter naturellement la donnée pour éclairer ses décisions et répondre à tous ses besoins »
- Prédiction n°3 : « Nous ferons de chaque donnée un produit accessible à tout collaborateur »
- Prédiction n°4 : « Nous pourrons confier le maximum de l’ingénierie de la donnée à l’IA »
- Prédiction n°5 : « Nous ferons de la qualité des données notre standard d’exigence et un moteur pour l’IA »
- Prédiction n°6 : « Nous adopterons une data gouvernance agile et responsable qui constituera un avantage compétitif »
Prédiction n°1 : « Les leaders data seront reconnus comme experts et stratèges au service de la création de valeur et de la confiance dans l’IA »
Pour concrétiser cette prédiction, la communauté Data Voices estime que le CDO doit évoluer vers un rôle de leader stratégique au sein de l’organisation, tout en renforçant sa position d’expert de confiance à l’ère de l’IA.
Le leader de la data comme stratège et créateur de valeur
Les leaders data sont focalisés sur le travail en partenariat avec le métier, comme en témoigne le fait que 81 % d’entre eux priorisent l’alignement de chaque initiative data et IA avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
Cependant, la transition vers un rôle plus stratégique se heurte à d’importants défis organisationnels. Cela commence au sommet : près des trois quarts (73 %) des CDOs identifient le manque de culture data au sein des conseils d’administration comme leur principal obstacle. Cela amène à percevoir les CDOs comme des partenaires techniques plutôt que stratégiques, ce qui freine la progression.
Pour changer cela, les CDOs doivent miser sur la collaboration et pédagogie. 62 % des répondants soulignent la création d’équipes transverses data/métier (62 %) comme centrale pour gagner en crédibilité, tandis que 54 % insistent sur l’importance de la présence des CDOs dans les discussions de direction pertinentes.
"Le data leader n’est plus seulement un technicien élevé en grade. Il est la cheville ouvrière d’une transformation multidimensionnelle."
Prédiction n°2 : « Nous permettrons à chaque collaborateur d’exploiter naturellement la donnée pour éclairer ses décisions et répondre à tous ses besoins »
Le changement culturel est au cœur d’une meilleure consommation des données, et les Data Voices estiment que réussir à construire une culture data requiert un soutien du Comex fort et des formations à grande échelle.
La démocratisation de la donnée pour générer de la valeur métier
Devenir une organisation véritablement data-driven implique de surmonter des défis persistants et, dans certains cas, des résistances internes. Si les conseils d’administration et les équipes dirigeantes parlent beaucoup d’IA, et indirectement de la donnée et de sa valeur, de nombreux leaders restent peu convaincus de leur importance. 58 % des répondants déclarent obtenir un soutien limité de leur direction lorsqu’il s’agit de promouvoir les bénéfices de l’industrialisation et de la standardisation de la culture data entre les différents départements.
Face aux défis de l’industrialisation des usages de la donnée, les Data Voices cherchent à dépasser les approches traditionnelles et techniques. 65 % des répondants estiment que les organisations devraient mettre en place une data product marketplace afin de simplifier et fluidifier l’accès aux data products dans l’entreprise. Cela doit s’appuyer sur des programmes de formation continue (également cités par 65 % des répondants), une sensibilisation à la bonne compréhension et à l’usage des données (58 %), et la nomination de data champions au sein de chaque département (58 %).
"Si tous les dirigeants affirment que la data est stratégique, l’examen des faits montre qu’ils n’y consacrent pas plus de temps qu’il y a cinq ans. Au mieux, l’acculturation est « subie » par le biais du réglementaire, au pire, elle est « ponctuelle » via la mode de l’IA. Mais l’IA doit s’appuyer sur une culture data durable pour délivrer pleinement ses promesses."
Prédiction n°3 : « Nous ferons de chaque donnée un produit accessible à tout collaborateur »
Les Data Voices estiment que rendre la donnée accessible à tous nécessite un changement fondamental dans la façon dont elle est partagée. Ils préconisent de casser les silos, de créer des data products et de les rendre disponibles via des data marketplace pour garantir l’accessibilité et la confiance.
Adopter une logique produit
Concernant les data products, la communauté Data Voices perçoit les défis comme moins technologiques qu’organisationnels et culturels. L’un des obstacles les plus forts concerne l’absence de responsabilité humaine claire sur la chaîne de valeur du data product (69 %). Un data product sans propriétaire clairement identifié n’est pas vraiment un produit, c’est simplement un jeu de données mis à disposition. Conséquence directe de ces défis, les équipes métier peinent encore à adopter une véritable logique produit (54 %).
Les Data Voices recommandent d’adopter un plan d’action combinant gouvernance, industrialisation et responsabilisation. Ces trois piliers essentiels pour passer du concept à la réalité opérationnelle permettent une gouvernance claire et adaptable, une adoption à grande échelle via des data marketplace, et l’automatisation pour amplifier l’impact.
"Chez Coface, un data product se définit par un propriétaire identifié, un contrat de service (SLA) et une traçabilité totale. C’est en structurant ces actifs internes que nous évitons les redondances de calcul et les données mal gouvernées, créant ainsi un pivot vers une véritable maturité opérationnelle."
Prédiction n°4 :« Nous pourrons confier le maximum de l’ingénierie de la donnée à l’IA »
Qu’il s’agisse d’améliorer la qualité des données à grande échelle ou de libérer le temps des experts techniques pour innover, l’application de l’IA à l’ingénierie des données offre de multiples avantages. Cependant, l’automatisation doit rester étroitement supervisée pour garantir le contrôle.
Libérer du temps tout en construisant la confiance
Les Chief Data & AI Officers explorent le potentiel de l’IA dans leurs propres activités, y compris l’ingénierie des données. Les Data Voices identifient deux bénéfices principaux. D’abord, la capacité à améliorer massivement la qualité des données, notamment grâce à la détection automatique d’anomalies, à l’identification de valeurs aberrantes et à la complétion intelligente des données manquantes (77 %). Ensuite, l’IA stimule l’innovation (73 %), permettant aux experts de passer moins de temps sur des tâches d’ingénierie répétitives et davantage sur des activités à haute valeur ajoutée.
Cependant, l’automatisation par l’IA soulève également des problèmes potentiels. 65 % des Data Voices soulignent des obstacles liés à la confiance envers un système capable de prendre des décisions d’optimisation autonomes, ainsi que la difficulté à mesurer le ROI de l’ingénierie des données pilotée par l’IA. Cela signifie qu’avant d’automatiser, les organisations doivent d’abord préparer les équipes, renforcer la confiance et établir une gouvernance robuste.
"Sans capacité d’ajustement, de contextualisation et de réinjection de l’expertise métier, l’IA reste superficielle. La performance durable repose sur le couplage homme-machine, jamais sur l’isolement de la technologie."
Prédiction n°5 : « Nous ferons de la qualité des données notre standard d’exigence et un moteur pour l’IA »
La fiabilité de l’IA dépend avant tout de la qualité et de la maturité des données. Les données doivent être AI-ready, allant au-delà des données brutes pour inclure le contexte, la sémantique et l’interopérabilité native avec l’IA générative et les agents autonomes.
Vers une IA plus fiable et plus performante
Selon 85 % des leaders data, le principal défi stratégique en matière de qualité des données est d’améliorer la fiabilité de l’IA et de réduire les biais et les hallucinations grâce à des données contextualisées et certifiées. Sans données de qualité, prêtes pour l’IA, celle-ci ne pourra pas tenir ses promesses.
Pourtant, les Data Voices estiment que les bonnes fondations ne sont pas encore en place. Les deux tiers (65 %) estiment que les données manquent de couches sémantiques et d’informations contextuelles, tandis que 58 % s’inquiètent d’un niveau de qualité des données insuffisant à un niveau plus fondamental.
Sur cette base, la priorité absolue pour les Data Voices est d’ajouter des métadonnées contextuelles à chaque actif de données (69 %), tandis que 58 % insistent sur l’importance de résoudre les problèmes de qualité des données avant de développer des modèles ou des cas d’usage d’IA. Il est clair que faire de la qualité des données le standard d’excellence d’ici 2030 nécessite un changement de paradigme : passer d’une qualité corrective à une qualité intégrée dès la phase de conception de chaque actif de données.
"Il n’est pas rare de voir deux indicateurs diverger selon que l’on consulte une vision à date ou un historique. Pour l’utilisateur final, le verdict est immédiat : le rapport est jugé erroné. On blâme l’outil de BI alors que le mal est plus profond. Il réside dans la donnée source et dans l’absence de documentation partagée."
Prédiction n°6 : « Nous adopterons une data gouvernance agile et responsable qui constituera un avantage compétitif »
Traditionnellement, la gouvernance des données était perçue comme une activité restrictive, axée sur la conformité. Plutôt que d’agir comme une contrainte, les Data Voices estiment qu’elle doit évoluer vers un cadre qui protège et amplifie l’impact de la donnée, tout en générant davantage de valeur.
Conduire le changement : de la conformité à la création de valeur
Les leaders data voient de plus en plus la gouvernance comme un moteur d’une plus grande utilisation des données. 73 % soulignent la capacité à suivre précisément l’usage et l’impact de chaque actif de données comme son bénéfice fondamental, tandis que 65 % valorisent son importance dans la garantie de la qualité et de la sécurité des données en temps réel.
Transformer la gouvernance nécessite d’abord une transformation dans la façon dont la donnée est perçue et utilisée. La résistance culturelle au passage d’un contrôle centralisé à une autonomie distribuée est identifiée comme le principal obstacle à la réalisation de cette vision (65 %). Demander aux organisations de distribuer l’autorité, notamment via l’adoption d’une approche data mesh (54 %), implique souvent un changement de mentalité organisationnelle majeur.
Transformer la gouvernance des données en avantage concurrentiel signifie passer d’une gouvernance perçue comme une contrainte à une gouvernance comme un système vivant qui soutient, sécurise et valorise chaque usage de la donnée.
"Si le terme « gouvernance » continue de rebuter, c’est qu’il reste encore souvent associé à un imaginaire bureaucratique qui peut décourager les opérationnels. Le « Business Data Ownership », lui, change de perspective : il replace la responsabilité là où se crée la valeur."
Se préparer pour 2030 : une charte pour le changement
“Nous devons porter cet effort d’acculturation dès maintenant, car la fracture numérique ne sera pas seulement une question d’accès aux outils, mais une question de capacité à les piloter. En fin de compte, la performance globale de demain naîtra d’un couplage unique entre l’IA, les données internes et l’excellence humaine. C’est ce trio qui constituera notre véritable moteur de différenciation.”
Lorsque les Data Voices classent les six prédictions par ordre d’importance, un consensus clair émerge : la transformation de la data d’ici 2030 sera portée principalement par la culture data des collaborateurs, la qualité des données et le leadership.
Créer et diffuser une culture data à l’ensemble des collaborateurs est identifié comme la priorité numéro un. Il ne s’agit pas d’une simple initiative supplémentaire : elle rend toutes les autres possibles.
La deuxième priorité est la donnée prête pour l’IA (AI-ready), pour concrétiser les bénéfices promis des LLMs et des agents. Sans qualité, pas d’IA digne de confiance.
La troisième priorité porte sur l’évolution du rôle du CDO. Une fois le changement culturel amorcé et la qualité des données établie, l’étape suivante est de démontrer un leadership au plus haut niveau. Sans un leader de la data stratégique agissant comme partenaire du CEO et créateur de valeur, les initiatives data ne peuvent pas pleinement passer à l’échelle.
Une gouvernance agile et éthique by design arrive en quatrième position, reflétant le fait que la gouvernance ne précède pas la transformation : elle l’accompagne. L’adoption du modèle de produit de données arrive en cinquième position, témoignant de la nécessité de construire des fondations solides avant de progresser dans ce domaine. Enfin, l’automatisation de l’ingénierie des données par l’IA arrive en dernière position, soulignant que déléguer entièrement l’ingénierie des données à l’IA reste la prédiction la plus difficile à réaliser, car elle dépend de la réussite de toutes les autres.
La Charte des Data Voices trace une approche en deux temps claire. D’abord, construire les fondations essentielles : développer la culture data des collaborateurs, assurer la fiabilité des données et renforcer le leadership. Seulement ensuite, les organisations peuvent déployer des transformations plus ambitieuses : gouvernance distribuée, produits de données en self-service et automatisation pilotée par l’IA.
FAQ
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Data Voices est une communauté mondiale de leaders de la data et de l’IA engagés à rendre la donnée plus accessible, responsable et impactante. Ils sont unis par une conviction fondamentale : la donnée ne crée de la valeur que lorsqu’elle est comprise, utilisée et transformée en meilleures décisions. Animée par Huwise, Data Voices constitue un écosystème de plus de 100 personnalités influentes impliquées de façon continue dans la conception, la gouvernance, le partage et l’exploitation de la donnée au sein des organisations, afin d’améliorer le quotidien de l’ensemble des collaborateurs.
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Un data product est un actif de données packagé à haute valeur ajoutée, qui fournit aux utilisateurs tout ce dont ils ont besoin pour accomplir une tâche spécifique. Il est régi par un contrat de données, dispose d’un propriétaire identifié et est continuellement amélioré sur la base des retours utilisateurs.
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Une data product marketplace est une plateforme de données centralisée qui met à disposition toutes les données pertinentes via une expérience intuitive et en self-service, inspirée des principes des places de marché e-commerce. Elle rend la découverte, l’accès et la consommation des data products simples et fluides, sans nécessiter de formation ni de compétences techniques. Des fonctionnalités telles que la recherche propulsée par l’IA et des métadonnées complètes permettent aux utilisateurs de trouver facilement les données pertinentes. Des descriptions claires des data products et des autres actifs, incluant les informations sur leurs propriétaires, instaurent confiance et assurance, tandis que la sécurité et la gouvernance sont appliquées via des contrôles d’accès granulaires.
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À propos de l’auteur
Passionnée par la démocratisation des données et son impact sur notre société, Lauréline Saux, Brand Content Manager chez Huwise, analyse et décrypte à travers des articles, des études et des livres blancs, les tendances et enjeux qui impactent le monde de la donnée.
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