Au début de l’année 2025, l’intelligence artificielle semblait inarrêtable
Les gros titres étaient dominés par des valorisations record, des investissements colossaux et des promesses audacieuses sur la rapidité avec laquelle l’IA allait transformer le monde de l’entreprise tel que nous le connaissons. Mais à la fin de l’année, le ton avait changé. Non pas parce que l’IA avait échoué, mais parce que la réalité avait finalement rattrapé le battage médiatique.
2025 n’a pas été l’année où la bulle de l’IA a éclaté. Ce fut l’année où nous avons pris conscience de sa fragilité.
Dans le même temps, une consolidation a balayé le paysage des données et de l’IA, les entreprises se précipitant pour acquérir ce qui leur manquait. Des acquisitions très médiatisées ont marqué une prise de conscience croissante : l’accès à des données fiables et de haute qualité devient tout aussi stratégique que les modèles eux-mêmes.
Une vérité plus dérangeante est également apparue : les données alimentant l’IA à grande échelle ne sont pas prêtes, en particulier pour l’IA agentique. Dans de nombreuses organisations, un fossé croissant en matière d’intégrité des données s’est creusé entre la vitesse de déploiement de l’IA et la qualité, la gouvernance et le contexte des données dont elle dépend.
Ensemble, ces informations révèlent une réalité plus large. La plus grande contrainte de l’IA réside dans ses fondements.
2025 : le point d’inflexion de l’IA
En 2025, il est devenu impossible d’ignorer ce fossé.
Nous avons assisté à une accélération des investissements dans les infrastructures, qui se chiffraient en milliards de dollars. NVIDIA a franchi des étapes historiques en termes de capitalisation boursière. Les plus grandes entreprises technologiques ont doublé leurs dépenses en matière d’IA, même si un retour sur investissement clair et reproductible restait difficile à atteindre.
Les investissements dans l’IA ont continué à augmenter, avec près de 1 500 milliards de dollars injectés dans les infrastructures à l’échelle mondiale. Pourtant, malgré toutes ces dépenses, de nombreuses organisations ont eu du mal à passer de l’expérimentation à l’impact.
Les pilotes se sont retrouvés au point mort. Les modèles fonctionnaient bien dans des environnements contrôlés, mais perdaient en performance une fois déployés en production. Les dirigeants ont commencé à poser des questions plus difficiles, non pas sur la capacité de l’IA à fonctionner, mais sur sa capacité à fonctionner de manière fiable et à grande échelle.
Dans le même temps, le secteur a dû faire face à une réalité grandissante autour des données. Les données d’entraînement sont devenues plus rares. Les jeux de données publics ont atteint leurs limites. Les fournisseurs de modèles ont été contraints de repenser la manière dont ils collectent, sélectionnent et protègent les informations qui alimentent leurs systèmes, en particulier à mesure que ces systèmes d’IA deviennent de plus en plus autonomes et adoptent des comportements agentiques.
La réglementation est également entrée en scène, avec des cadres comme l’AI Act européen, montrant que la gouvernance n’est désormais plus optionnelle — même si les modalités continuent d’évoluer.
Ces pressions ont marqué un tournant clair : on est passé d’une accélération aveugle à une approche plus réfléchie, centrée sur la préparation, la fiabilité et la confiance.
L’élan autour de l’IA ne s’est pas ralenti, mais les attentes quant à la manière dont elle doit être conçue ont profondément changé.
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Ce que le « hype cycle » de l’IA a manqué
Pendant des années, le débat autour de l’IA a été dominé par la question de l’échelle : des modèles toujours plus grands, plus de puissance de calcul, des déploiements plus rapides. Ce que 2025 a révélé, c’est qu’une échelle sans substance n’apporte pas de valeur durable.
Les systèmes d’IA n’échouent pas parce qu’ils sont trop avancés. Ils échouent parce qu’ils manquent de qualité des données, de contexte et de gouvernance – des éléments nécessaires pour soutenir une prise de décision en conditions réelles. Dans de nombreuses organisations, les données restent fragmentées, mal gouvernées et déconnectées de la réalité métier. Ajouter l’IA à cette fondation ne résout pas le problème, cela l’amplifie.
La vague de consolidation observée sur l’ensemble du secteur a renforcé cette réalité. Des opérations telles que Salesforce-Informatica, ServiceNow-Moveworks ou encore l’investissement de Meta dans Scale AI n’avaient pas pour objectif d’ajouter des fonctionnalités, mais visaient à sécuriser l’accès à des données fiables et de haute qualité.
C’est sur ce point que le débat doit évoluer en 2026. La question n’est plus « À quelle vitesse pouvons-nous déployer l’IA ? », mais plutôt « Sommes-nous prêts à faire confiance à ce qu’elle produit ? ».
Voici trois éléments que les entreprises doivent privilégier cette année afin de jeter les bases solides d’une IA réussie.
- Se concentrer sur la qualité des données pour alimenter l’infrastructure IA
L’infrastructure est peut-être l’investissement le plus visible dans le domaine de l’IA, mais c’est dans les données que réside la véritable valeur ajoutée.
En 2025, nous avons vu les premiers signes de cette prise de conscience se confirmer. Les acquisitions très médiatisées de sociétés spécialisées dans les données et l’analytique ne visaient pas à ajouter des fonctionnalités, mais à garantir l’accès à des données fiables et de haute qualité. Cette tendance ne fera que s’accélérer. À mesure que les organisations rempliront leurs centres de données massifs avec des workloads liés à l’IA, elles se rendront rapidement compte que des données de mauvaise qualité limitent même les modèles les plus avancés.
La qualité des données ne se limite pas à leur exactitude. Elles doivent également être complètes, actuelles, bien gouvernées et enrichies de contexte. Ce sont des données que vous pouvez expliquer, tracer et défendre. Sans ces attributs, les résultats produits par l’IA restent ,au mieux, imprévisibles et, au pire, risqués.
En résumé : si l’infrastructure est le moteur, la qualité des données en est le carburant.
- Pourquoi le contexte déterminera l’avantage concurrentiel
L’une des leçons les plus sous-estimée de 2025 est l’importance du contexte. Les systèmes d’IA excellent dans la reconnaissance des modèles, mais ils peinent à s’imposer sans ancrage dans le monde réel. C’est là que les données contextuelles, et en particulier la location intelligence, deviennent essentielles.
Les données de localisation apportent des signaux objectifs et concrets qui aident les systèmes d’IA à mieux comprendre les personnes, les lieux et les comportements. Elles comblent des lacunes essentielles lorsque les données traditionnelles sont incomplètes ou ambiguës. Combinées aux données propriétaires d’une organisation (interactions clients, transactions, signaux opérationnels), la location intelligence apporte profondeur, pertinence et clarté.
À mesure que les données d’entraînement deviennent plus rares, les jeux de données sélectionnés offrant ce type de contexte deviendront une source clé de différenciation.
Les organisations qui investissent dans des données riches en contexte et Agentic‑Ready n’amélioreront pas seulement les performances de leurs modèles : elles gagneront aussi en confiance dans les décisions que ces modèles soutiennent.
- Sémantique : la couche de gouvernance manquante
À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes, leur gouvernance se complexifie. En 2026, la sémantique apparaîtra comme l’un des garde-fous les plus importants (et les plus sous-estimés) pour la fiabilité de l’IA.
Considérez les modèles d’IA comme des membres d’équipe compétents mais inexpérimentés. Ils peuvent traiter d’énormes volumes d’informations, mais ils ont encore besoin de définitions claires, d’attentes et d’une supervision. Une couche sémantique fournit cette structure. Elle traduit des données brutes et complexes en un langage compréhensible pour les entreprises, garantissant ainsi que les systèmes d’IA interprètent les informations de manière cohérente et correcte.
Cette couche relie les données saisies aux résultats mesurables. Elle aide les organisations à aligner le comportement de l’IA sur leurs objectifs métiers. Et surtout, elle améliore l’explicabilité, une exigence essentielle à mesure que la réglementation se renforce et que les systèmes d’IA assument davantage de responsabilités.
La gouvernance devient une priorité absolue
Le paysage réglementaire est encore en pleine évolution, mais la direction à prendre est claire. La conformité dépendra moins de politiques abstraites et davantage de l’intégrité démontrable des données. Les dirigeants devront prouver non seulement que leurs modèles d’IA répondent aux exigences, mais aussi que les données qui alimentent ces modèles sont exactes, traçables et fiables.
Ce défi s’intensifiera à mesure que les systèmes d’IA générative et agentique commenceront à produire de grands volumes de données synthétiques. Sans contrôles rigoureux en matière de traçabilité, d’observabilité et de vérification, les organisations risquent de créer des données auxquelles elles ne peuvent ni se fier ni vérifier. En 2026, la protection des données générées par l’IA sera tout aussi importante que la gouvernance des jeux de données traditionnels.
Ce que signifie réellement la préparation à l’IA en 2026
La préparation à l’IA ne se limite plus à des projets pilotes isolés ou à des proof of ‑concepts. Il s’agit désormais de créer des cadres reproductibles et évolutifs, fondés sur l’intégrité des données.
Les organisations qui réussiront en 2026 déplaceront leur attention en amont. Avant de déployer de nouveaux modèles, elles poseront des questions importantes sur les données nécessaires :
- Est-il facilement accessible ?
- Est-il correctement géré ?
- Est-il enrichi par des exemples concrets ?
- Est-il véritablement prêt à l’emploi ?
Ils intégreront la responsabilité des données et des métadonnées dans toutes les équipes. Et ils considéreront l’intégrité, et non la rapidité, comme le principal indicateur de progrès. C’est ce qui permet une véritable innovation.
Perspectives : ne laissez pas 2026 être « l’année de la bulle »
L’IA va continuer de progresser à un rythme extraordinaire. Les investissements ne ralentiront pas. L’innovation ne s’essoufflera pas. Mais les organisations qui créeront une valeur durable seront celles qui auront retenu les leçons de 2025.
Le retour sur investissement de l’IA dépend entièrement de la qualité, de la gouvernance et du contexte des données sur lesquelles elle repose. L’infrastructure seule ne suffit pas pour obtenir les résultats. La stratégie seule ne suffit pas pour instaurer la confiance. Ce sont les fondations qui comptent. Si nous réussissons à mettre cela en place, 2026 ne sera pas l’année où la bulle éclate. Ce sera l’année où l’IA tiendra enfin ses promesses.
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