Alors que les investissements dans l’intelligence artificielle explosent, la course à l’IA agentique dépasse l’infrastructure moderne de données nécessaire pour la soutenir. Selon une nouvelle enquête de Semarchy menée auprès de 1 000 cadres dirigeants au Royaume-Uni, aux États-Unis et en France, le manque de talents qualifiés (34 %), les préoccupations budgétaires (34 %) et la réglementation/l’éthique (30 %) sont les trois principaux obstacles aux projets d’IA.
Si seulement 45 % des entreprises françaises se considèrent complètement prêtes pour l’IA, une grande majorité (82 %) prévoit d’investir plus de 10 % de leur budget technologique dans des initiatives d’IA en 2026. Les principales priorités sont l’IA agentique opérationnelle (43 %), les DataOps et les data products (43 %), les pilotes agentiques (38 %) et la gestion des données (37 %).
Mais, avec une grande partie des dirigeants actuellement en train de mettre en œuvre des initiatives d’IA sans les fondations de la gestion des données de référence (MDM) (64 %), et plus de la moitié sans appliquer de normes de qualité des données (53 %), beaucoup risquent de rendre leurs nouvelles capacités agentiques fondamentalement peu fiables, de plus en plus coûteuses et impossibles à passer à l’échelle.
Des actifs de données trop fragiles causent déjà des retards de projet et des problèmes de conformité.
Ce nouveau rapport révèle également que les organisations ressentent déjà les conséquences directes des données de mauvaise qualité. L’année dernière, un dirigeant sur cinq a connu des retards dans les projets d’IA en raison d’inefficacités opérationnelles causées par des données peu fiables (21 %), des préoccupations concernant la qualité des données (19 %) ou une diminution de la confiance dans le modèle d’IA en raison de la qualité des données (18 %).
Alors qu’en 2025, seulement 50 % des dirigeants avaient priorisé l’éthique et la régulation de l’utilisation de l’IA dans leur organisation, cet accent s’est rapidement formalisé : cette année, 68 % des décideurs français ont pleinement intégré les considérations liées à l’IA dans leurs politiques de gouvernance des données. Ce changement suggère que beaucoup d’entre eux adaptent désormais la conformité sous pression plutôt que de l’avoir construite de manière proactive dès le départ.
L’optimisme augmente malgré les lacunes reconnues en matière de compétences et de stratégie.
Les défis n’ont pas découlé d’un manque d’optimisme : la confiance des dirigeants d’entreprise français dans l’atteinte de leurs objectifs en matière d’IA est passée de 45 % dans l’enquête de 2025 à 87 %, et 87 % affirment également être confiants dans leur stratégie IA pour 2026. La moitié des dirigeants français mettent désormais l’accent sur deux priorités cette année : développer des capacités de gestion agentique des données et gérer la convergence des écosystèmes de données et d’IA. Pourtant, la plupart reconnaissent que les compétences globales en matière de données (80 %) et la stratégie (76 %) de leur organisation les empêchent d’atteindre leur plein potentiel.
Seulement 42 % de décideurs investissent dans une approche DataOps cette année pour combler le fossé, visant à rationaliser l’ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion à l’analyse, tout en garantissant une livraison rapide et fiable de données de haute qualité en tant que produit.
« Nous constatons une nette division », déclare Craig Gravina, Chief Technology Officer chez Semarchy. « La moitié des décideurs qui s’appuient sur des bases MDM solides se positionnent pour faire évoluer l’IA agentique et déployer des data products fiables. L’autre moitié ne fait pas que prendre du retard et elle accumule activement une dette technique en IA. Essayer de développer l’autonomie sur des pipelines de données fragmentés et une stratégie disjointe n’est pas seulement inefficace, cela crée une responsabilité croissante qui pourrait nuire considérablement à l’entreprise à long terme. »
Les responsables des données écartés de la stratégie IA malgré leur rôle crucial
« Le décalage entre l’ambition et la réalité commence souvent au sommet », ajoute Craig Gravina. « En France,Il est alarmant que, bien que la gestion des données soit le plus grand obstacle, seulement 11 % des CDO et 23 % des CIO soient considérés comme jouant un rôle principal dans la stratégie IA de leur organisation. Vous ne pouvez tout simplement pas séparer la vision de l’IA de la réalité des données. Lorsque les architectes de votre infrastructure de données sont écartés de la stratégie, les lacunes d’exécution sont inévitables. »
Si seulement 45 % des entreprises françaises se considèrent complètement prêtes pour l’IA, une grande majorité (82 %) prévoit d’investir plus de 10 % de leur budget technologique dans des initiatives d’IA en 2026. Les principales priorités sont l’IA agentique opérationnelle (43 %), les DataOps et les data products (43 %), les pilotes agentiques (38 %) et la gestion des données (37 %).
Mais, avec une grande partie des dirigeants actuellement en train de mettre en œuvre des initiatives d’IA sans les fondations de la gestion des données de référence (MDM) (64 %), et plus de la moitié sans appliquer de normes de qualité des données (53 %), beaucoup risquent de rendre leurs nouvelles capacités agentiques fondamentalement peu fiables, de plus en plus coûteuses et impossibles à passer à l’échelle.
Des actifs de données trop fragiles causent déjà des retards de projet et des problèmes de conformité.
Ce nouveau rapport révèle également que les organisations ressentent déjà les conséquences directes des données de mauvaise qualité. L’année dernière, un dirigeant sur cinq a connu des retards dans les projets d’IA en raison d’inefficacités opérationnelles causées par des données peu fiables (21 %), des préoccupations concernant la qualité des données (19 %) ou une diminution de la confiance dans le modèle d’IA en raison de la qualité des données (18 %).
Alors qu’en 2025, seulement 50 % des dirigeants avaient priorisé l’éthique et la régulation de l’utilisation de l’IA dans leur organisation, cet accent s’est rapidement formalisé : cette année, 68 % des décideurs français ont pleinement intégré les considérations liées à l’IA dans leurs politiques de gouvernance des données. Ce changement suggère que beaucoup d’entre eux adaptent désormais la conformité sous pression plutôt que de l’avoir construite de manière proactive dès le départ.
L’optimisme augmente malgré les lacunes reconnues en matière de compétences et de stratégie.
Les défis n’ont pas découlé d’un manque d’optimisme : la confiance des dirigeants d’entreprise français dans l’atteinte de leurs objectifs en matière d’IA est passée de 45 % dans l’enquête de 2025 à 87 %, et 87 % affirment également être confiants dans leur stratégie IA pour 2026. La moitié des dirigeants français mettent désormais l’accent sur deux priorités cette année : développer des capacités de gestion agentique des données et gérer la convergence des écosystèmes de données et d’IA. Pourtant, la plupart reconnaissent que les compétences globales en matière de données (80 %) et la stratégie (76 %) de leur organisation les empêchent d’atteindre leur plein potentiel.
Seulement 42 % de décideurs investissent dans une approche DataOps cette année pour combler le fossé, visant à rationaliser l’ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion à l’analyse, tout en garantissant une livraison rapide et fiable de données de haute qualité en tant que produit.
« Nous constatons une nette division », déclare Craig Gravina, Chief Technology Officer chez Semarchy. « La moitié des décideurs qui s’appuient sur des bases MDM solides se positionnent pour faire évoluer l’IA agentique et déployer des data products fiables. L’autre moitié ne fait pas que prendre du retard et elle accumule activement une dette technique en IA. Essayer de développer l’autonomie sur des pipelines de données fragmentés et une stratégie disjointe n’est pas seulement inefficace, cela crée une responsabilité croissante qui pourrait nuire considérablement à l’entreprise à long terme. »
Les responsables des données écartés de la stratégie IA malgré leur rôle crucial
« Le décalage entre l’ambition et la réalité commence souvent au sommet », ajoute Craig Gravina. « En France,Il est alarmant que, bien que la gestion des données soit le plus grand obstacle, seulement 11 % des CDO et 23 % des CIO soient considérés comme jouant un rôle principal dans la stratégie IA de leur organisation. Vous ne pouvez tout simplement pas séparer la vision de l’IA de la réalité des données. Lorsque les architectes de votre infrastructure de données sont écartés de la stratégie, les lacunes d’exécution sont inévitables. »
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