Une nouvelle enquête révèle que les données en temps réel sont essentielles à la réussite de l’IA en entreprise

Solace, la plateforme de données en temps réel destinée aux entreprises, annonce aujourd’hui la publication d’un nouvel Infobrief IDC, parrainé par Solace, 2026 State of Real-Time Data: Agentic Enterprises Are Running on Real-Time Data. *

S'appuyant sur une enquête menée auprès de 623 décideurs technologiques de haut niveau travaillant dans des entreprises dont le chiffre d’affaires dépasse le milliard de dollars et réparties dans huit pays, « l’IA agentique est passée du stade expérimental à celui de dépendance opérationnelle, et a discrètement redéfini les exigences des entreprises en matière de vitesse de transfert des données. » Plus précisément, les personnes interrogées considérées comme leaders en matière de maturité des données en temps réel ont plus de trois fois plus de chances d’obtenir des résultats commerciaux mesurables dans la majorité de leurs projets d'IA. Ces leaders font également état de gains annuels moyens d’environ 23 % dans des domaines tels que la rapidité de mise sur le marché, la réduction des risques et la capacité à détecter et à réagir rapidement au changement.

« Toutes les entreprises disposent des mêmes modèles d’IA. Les gagnants sont ceux dont les agents s’appuient sur des données fiables et en temps réel, et les chiffres le confirment. Lorsque les données circulent en temps réel, l’IA tient ses promesses. Dans le cas contraire, l’IA ne parvient pas à générer un impact durable, » a déclaré Paul Fitzpatrick, Chief Marketing and Business Development Officer chez Solace.

Ces conclusions démontrent clairement pourquoi les données en temps réel sont devenues le facteur clé de succès pour l’IA d’entreprise :

Les données en temps réel et l’IA agentique travaillent en parfaite symbiose – 80 % des personnes interrogées ont déclaré investir dans des agents d'IA ou en exploiter déjà, et 90 % affirment s’être davantage concentrées sur les données en temps réel pour soutenir leurs projets d’IA agentique. À la question de savoir ce qui motivait ce besoin croissant de données en temps réel, les personnes interrogées ont cité les progrès de l’IA agentique comme le principal moteur redéfinissant leurs priorités en matière de données, devant la sécurité, les coûts et les contraintes réglementaires.
Le plus grand défi de l’IA réside dans la connexion des agents à des données fiables – 40 % des organisations ont indiqué que la connexion en temps réel des agents d'IA à des données d’entreprise fiables figurait parmi les principaux obstacles à leur mise en production, bien plus que la création des agents eux-mêmes. La qualité et la cohérence des données (46 %) étaient classées comme le défi technique numéro un, même parmi les organisations les plus avancées.
La réussite repose sur les pratiques opérationnelles, et non sur le budget ou les effectifs – L’étude a révélé que la préparation en temps réel et la réussite en matière d’IA ne varient pratiquement pas en fonction de la taille de l’entreprise, et ne diffèrent que très légèrement selon le secteur d’activité. Ce qui distingue systématiquement les leaders, c’est leur façon de travailler : 76 % d’entre eux déclarent exploiter des données en temps réel dans la plupart ou la totalité de leurs opérations, contre seulement 7 % parmi les organisations émergentes. Les leaders s’appuient également sur une plateforme unique et unifiée plutôt que sur un ensemble disparate d’outils lâchement connectés, et intègrent les talents en temps réel directement dans les équipes qui en ont besoin.
Les bénéfices s’accumulent à mesure que l’IA agentique gagne en maturité – L’étude révèle une feuille de route claire : à mesure que les organisations progressent dans les niveaux de maturité, le nombre d'agents en production et le taux de réussite des projets d'IA augmentent de concert. Les entreprises leaders ont pratiquement triplé ces deux indicateurs : la part d'agents déployés en production passe de 20 % dans les organisations émergentes à 59 % chez les leaders, tandis que la part des projets d'IA produisant des résultats mesurables passe de 35 % à 67 %.
Le niveau de satisfaction est élevé dans l’ensemble, et les investissements s’accélèrent – 90 % des organisations ont déclaré que leurs investissements dans les données en temps réel avaient répondu à leurs attentes, voire les avaient dépassées. La quasi-totalité d’entre elles (entre 94 % et 97 %) prévoient d’augmenter leurs dépenses en données en temps réel et en IA agentique.
« L’enquête montre que les données en temps réel sont passées d’une préoccupation technique à une préoccupation stratégique à tous les niveaux, » a expliqué Carlos M. González, Research Manager, Event-Driven Automation and Analytics, IDC. « Les entreprises désignent l’IA comme le principal moteur de leur besoin en données en temps réel. Ce réajustement des priorités montre que les données en temps réel deviennent une infrastructure fondamentale pour l’IA, et non plus une simple fonctionnalité d’analyse. »

* Source : Infobrief IDC, parrainé par Solace, 2026 State of Real-Time Data: Agentic Enterprises Are Running on Real-Time Data, Doc# US54883526, August 2026

Méthodologie de l’enquête
En juin 2026, IDC a mené une enquête sur mesure, commanditée par Solace, auprès de 623 décideurs de haut niveau dans le domaine des technologies. Toutes les personnes interrogées travaillent dans des entreprises dont le chiffre d’affaires est d’au moins 1 milliard de dollars, réparties dans huit pays, la majorité d’entre elles appartenant aux secteurs de l’industrie manufacturière, des services financiers et de la grande distribution. 78 % sont les principaux décideurs en matière de données en temps réel et 71 % sont responsables des initiatives en matière d’IA ou d’IA agentique. IDC a attribué à chaque participant une note de 0 à 100 concernant la maturité en matière de données en temps réel, en combinant le déploiement en temps réel, l’adoption de l’IA agentique et les résultats commerciaux mesurables, avant de les regrouper en quatre niveaux utilisés tout au long de l'étude. Les résultats présentent une marge d’erreur de ± 3,9 % avec un intervalle de confiance de 95 %.