Une nouvelle année, de nouvelles discussions sur l’IA. À l’aube de 2026, l’IA est passée du stade expérimental à celui de la mise en œuvre, et les attentes augmentent tout aussi rapidement. Les dirigeants investissent et les clients réclament des résultats concrets. La question n’est plus de savoir si les entreprises investiront dans l’IA, mais comment elles transformeront cet investissement en valeur durable et à long terme.
Au cours de l’année qui vient de s’écouler, j’ai eu de nombreuses discussions avec notre équipe de direction Precisely au sujet des tendances qu’ils observent dans différents secteurs, régions et environnements clients. Bien que leurs points de vue proviennent de disciplines différentes, des thèmes communs reviennent
Vous trouverez ci-dessous plusieurs observations de ma part et de celle de notre équipe de direction qui reflètent l’orientation prise par l’IA et les priorités que des organisations telles que la vôtre devront se fixer à mesure que l’ambition cède la place à l’exécution.
L’infrastructure de l’IA s’accélère, mais c’est dans les données que réside la valeur ajoutée de l’IA
Le rythme des investissements dans l’IA a été extraordinaire. Les entreprises investissent des milliards dans l’infrastructure de l’IA afin de répondre aux exigences de capacité actuelles. Mais il est évident que le prochain chapitre de l’IA ne sera pas défini par des modèles plus rapides ou des investissements plus importants, mais par la disponibilité des données. La précision, la cohérence et le contexte détermineront si l’IA produit des résultats concrets, et la gouvernance déterminera si les organisations peuvent se fier à ce que l’IA produit à grande échelle.
Cependant, avec l’arrivée des agents IA, ce défi est exponentiellement aggravé. Il ne s’agit plus seulement de prise de décision. L’IA agentique planifie, raisonne et agit en fonction des données qui lui sont fournies. De mon point de vue, ce changement relève considérablement la barre. Sans stratégie pour des données prêtes pour les agents IA, les organisations risquent d’amplifier les informations incorrectes, les biais dans les données et les mauvais résultats dus à des données incohérentes ou mal gérées. Et aujourd’hui, de nombreuses entreprises ne sont tout simplement pas prêtes.
Pour preuve de cette évolution, en 2025, nous avons assisté à plusieurs acquisitions très médiatisées de sociétés spécialisées dans les données, signe d’un intérêt croissant qui dépasse le simple cadre des infrastructures. En 2026, cette consolidation devrait s’accélérer.
Les données contextuelles détermineront l’intelligence avec laquelle l’IA fonctionnera à grande échelle
À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus performants, le défi ne consiste plus seulement à traiter des informations, mais aussi à comprendre le monde dans lequel ces informations existent. Sans contexte, les données limitent l’efficacité avec laquelle l’IA peut raisonner, interpréter et agir.
Au sein de notre équipe de direction, nous sommes tous d’accord sur le rôle des données contextuelles dans l’avenir de l’IA. Le contexte ne se contente pas d’améliorer les résultats, il aide les systèmes d’IA à prendre des décisions plus précises, plus explicables et plus pertinentes par rapport aux conditions réelles.
Voici ce qu’en disent certains de nos responsables chez Precisely.
Tendü Yoğurtçu, PhD
Chief Technology Officer
« À l’aube de 2026, les données géospatiales joueront un rôle de plus en plus crucial dans l’entraînement de l’IA, façonnant la manière dont les systèmes perçoivent, interprètent et interagissent avec le monde qui les entoure. Aujourd’hui, les grands modèles de langage sont entraînés sur des données publiques, un volume d’informations limité et souvent imparfait en termes d’exactitude et de représentativité. Cette « pénurie de données » émergente risque de ralentir l’innovation, mais représente également une opportunité stratégique pour créer de la valeur grâce à des données propriétaires et soigneusement compilées.
Les informations géospatiales — notamment les images satellite, les coordonnées GPS et autres informations basées sur la localisation — apportent une nouvelle dimension contextuelle. Elles permettent de combler les lacunes lorsque les données sont incomplètes, offrant une vision plus objective, complète et vérifiable des conditions réelles. Associées aux données propriétaires d’une organisation, comme les informations clients, les modèles de transactions ou les signaux opérationnels, les données géospatiales constituent une base solide pour obtenir des insights différenciés et un avantage concurrentiel durable. »
Andy Bell
Senior Vice President, Global Data Product Management
« En 2026, nous pourrions assister à une croissance rapide de la main-d’œuvre d’agents IA, dont l’adoption devrait augmenter de 327 % d’ici 2027. Cependant, la capacité à tirer pleinement parti des bénéfices et des gains d’efficacité offerts par ces agents pourrait être freinée par un manque de préparation des données.
Actuellement, seules 12 % des organisations déclarent que leurs données sont d’une qualité et d’une accessibilité suffisantes pour l’IA. Cette situation ne fera que s’aggraver avec l’arrivée d’agents IA capables de fonctionner de manière autonome en planifiant, en raisonnant et en prenant des mesures pour atteindre des objectifs avec une intervention humaine minimale.
Etant donné que ces systèmes reposent sur des processus complexes, il est essentiel de disposer de données prêtes à l’emploi pour garantir des résultats précis. Pour atteindre une véritable intégrité des données, il faut disposer de données contextuelles, mais aussi assurer l’intégration, la gouvernance et l’enrichissement des données.
Les données contextuelles offrent une perspective élargie sur les données, fournissant des informations sur les lieux, les personnes et les comportements. Sans comprendre le contexte derrière vos données, il sera difficile de déterminer de manière nuancée et approfondie comment les agents IA parviennent à leurs résultats. Il est essentiel de comprendre cela pour s’assurer que ces agents prennent des décisions éclairées et sûres au nom de votre entreprise. »
SOLUTIONPrecisely Data Strategy Consulting
Une gamme complète d’options de consulting en stratégie data fournies par des experts chevronnés, adaptées à vos besoins spécifiques et axées sur l’obtention de résultats mesurables et la réalisation de vos objectifs.
L’intégrité des données devient le système d’exploitation de la gouvernance et de la confiance en matière d’IA
À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes et plus intégrés dans les décisions métiers critiques, la question de la confiance passe au premier plan. En 2026, la gouvernance ne sera plus quelque chose que les organisations ajouteront après le déploiement – elle sera intégrée dès le départ dans la manière dont les données sont structurées, interprétées et surveillées.
L’intégrité des données servira de système d’exploitation pour une IA responsable. De la clarté sémantique et de l’explicabilité à la conformité, l’auditabilité et le contrôle des données générées par l’IA, l’intégrité déterminera si l’IA peut évoluer en toute sécurité et offrir une valeur durable.
Alors que vous réfléchissez à la manière de gérer l’IA de manière responsable au cours de l’année à venir, voici ce qui, selon notre équipe de direction, sera le plus important.
Dave Shuman
Chief Data Officer
« En 2026, la sémantique deviendra le garde-fou le plus important en matière de gouvernance de l’IA. Entraîner l’IA revient à gérer des stagiaires bien intentionnés. Les modèles d’IA peuvent être intelligents et performants, mais comme tout agent, humain ou non, ils ont besoin d’orientations claires, d’une supervision et d’une évaluation cohérente.
L’ajout d’une couche sémantique transforme les données complexes en un format plus facile à assimiler et adapté aux entreprises, aidant l’IA à interpréter et à traduire les données en résultats fiables.
Alors que les conversations sur l’IA passeront de la mise en œuvre à l’action ciblée en 2026, les dirigeants donneront la priorité aux personnes et aux ressources nécessaires pour construire la couche sémantique, afin de garantir que les données d’entrée correspondent directement aux résultats souhaités et mesurables. »
Jean-Paul Otte
Data Strategy Lead
« 2026 sera l’année où les frameworks à l’IA seront repensés autour des principes de l’intégrité des données avant tout. Les organisations abandonneront les projets pilotes isolés en matière d’IA au profit de cadres reproductibles et axés sur les données qui garantissent un déploiement responsable et à grande échelle de l’IA.
Les évaluations de la maturité des données et les programmes de gouvernance de l’IA s’articuleront de plus en plus autour de la vérification de la disponibilité, de la qualité et de la fiabilité des actifs de données avant le développement ou le déploiement de tout modèle d’IA. La préparation à l’IA nécessitera un modèle opérationnel décentralisé en matière de responsabilité des données et des métadonnées.
Les organisations qui réussiront en 2026 seront celles qui intégreront l’intégrité à tous les niveaux de leur modèle opérationnel, depuis la définition des rôles et les cadres de contrôle jusqu’à la formation et la surveillance continue. Ce faisant, elles répondront non seulement aux attentes réglementaires, mais elles exploiteront également une IA fiable, explicable et capable de générer de la valeur à long terme. »
Transformer le potentiel de l’IA en résultats – grâce à des données fiables
Ce qui me frappe le plus dans ces perspectives, ce n’est pas leur diversité, mais leur grande similitude. Quels que soient les rôles, les régions et les responsabilités, le message est le même : l’avenir de l’IA reposera sur des données fiables, ancrées dans leur contexte et gérées de manière intentionnelle.
Alors que nous entrons en 2026, les organisations qui réussiront ne seront pas seulement celles qui adopteront le plus rapidement l’IA. Ce seront celles qui investiront de manière réfléchie dans les bases de données qui rendent l’IA, en particulier les agents IA, fiable, explicable et résiliente dans le temps.
C’est là que s’écrira le prochain chapitre de la valeur de l’IA, et c’est un défi que, selon moi, de nombreuses organisations sont prêtes à relever.
Comment allez-vous renforcer votre fondation de données pour l’IA en 2026 ? Pour obtenir de l’aide dans l’élaboration d’une feuille de route pratique et adaptée à votre organisation, je vous encourage à contacter notre équipe Data Strategy Consulting. Elle vous apportera l’expertise dont vous avez besoin pour développer de manière responsable et mener à bien vos initiatives en matière d’IA cette année et au-delà.
