L'intelligence artificielle s'impose comme la priorité stratégique de toutes les entreprises en 2025. Pourtant, une étude internationale majeure publiée par Precisely et le Center for Applied AI and Business Analytics du LeBow College of Business de l'Université Drexel révèle un paradoxe alarmant : la majorité des organisations ne sont tout simplement pas prêtes à exploiter l'IA, car leurs données manquent cruellement d'intégrité.
L'étude "2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights", basée sur les réponses de plus de 550 professionnels de la donnée à travers le monde, met en lumière un écart croissant entre les ambitions numériques et la réalité du terrain : insuffisance de qualité, gouvernance défaillante, et pénurie de compétences spécialisées. Le constat le plus préoccupant reste le déficit massif de confiance dans les données elles-mêmes.
Alors que 76% des entreprises déclarent vouloir fonder leurs décisions sur les données, le rapport révèle que 67% ne font pas entièrement confiance aux données qu'elles utilisent - une détérioration significative par rapport aux 55% enregistrés en 2023.
Cette statistique souligne une tendance inquiétante : plus les entreprises s'appuient sur les données pour leurs décisions stratégiques, plus elles prennent conscience des faiblesses fondamentales de leurs écosystèmes de données.
La recherche met en évidence plusieurs obstacles majeurs dans l'adoption de l'IA :
Ces statistiques révèlent que les programmes de gouvernance des données ne se limitent plus à la conformité réglementaire. Ils constituent désormais l'épine dorsale de toute stratégie d'IA réussie, permettant de cartographier l'écosystème de données, de gérer les accès, de tracer l'historique des données et d'identifier les informations sensibles.
L'étude souligne également que 60% des entreprises considèrent le manque de compétences internes en IA comme un frein majeur à leurs initiatives. Cette pénurie ne concerne pas uniquement les spécialistes de l'IA, mais s'étend aux profils capables de structurer, nettoyer et enrichir les données - compétences fondamentales devenues rares et fortement recherchées sur le marché de l'emploi.
Alors que la technologie progresse à une vitesse fulgurante, les équipes peinent à suivre le rythme, créant un déséquilibre dangereux entre ambitions et capacités d'exécution.
Face à ces défis, les entreprises ont clairement identifié leurs priorités :
Les causes des problèmes de qualité sont multiples : manque d'outils d'automatisation, volumes de données exponentiels, incohérences dans les formats ou les définitions entre systèmes. Les conséquences sont, quant à elles, très concrètes : difficultés d'intégration des données, décisions basées sur des informations erronées, et retards dans le déploiement des projets d'IA.
L'étude met également en lumière une tendance encourageante : l'essor de l'enrichissement des données (+5 points en un an) et de l'analyse spatiale (+8 points).
Les organisations comprennent de mieux en mieux que pour faire émerger des insights pertinents, il ne suffit pas d'accumuler davantage de données. Il faut les enrichir de contexte, croiser intelligemment les sources, et automatiser leur préparation pour les rendre véritablement exploitables par les systèmes d'IA.
La conclusion est sans appel : investir dans l'IA sans investir dans la qualité et la gouvernance des données, c'est construire une stratégie sur des fondations instables. La valeur de l'IA ne dépend pas uniquement de la sophistication de ses algorithmes, mais surtout de la fiabilité et de la richesse des données sur lesquelles elle s'appuie.
Pour exploiter pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle en 2025, les entreprises doivent prioritairement établir des bases solides :
C'est précisément dans cette optique que nous avons développé nos plateformes chez Strat37 :
Comme le démontre cette étude, avant même de parler d'intelligence artificielle, les organisations doivent se concentrer sur l'intégrité fondamentale de leurs données. C'est la condition sine qua non de toute transformation digitale réussie en 2025.
Sources : Étude "2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights" réalisée par Precisely et le Center for Applied AI and Business Analytics du LeBow College of Business (Université Drexel), auprès de plus de 550 professionnels de la donnée et de l'analytique à l'échelle mondiale.
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