La complexité des infrastructures de données peut freiner l'IA et la valeur qu'elle peut générer

Hitachi Vanta vient de publier une étude sur les infrastructures de données et leur rôle dans l'adoption et l'usage de l'IA dans les grandes entreprises.

Une complexité data qui s’accélère plus vite que sa maîtrise

À mesure que les environnements de données gagnent en complexité, les entreprises peinent de plus en plus à maintenir une visibilité, un contrôle et une responsabilité clairs sur l’ensemble de leurs systèmes. En Europe, les organisations anticipent une hausse moyenne de 66 % des investissements en intelligence artificielle au cours des deux prochaines années (environ 67 % en France), accentuant encore la pression sur les infrastructures data.

Cette complexité croissante se traduit par une exposition accrue aux risques. En France, seules 57 % des entreprises se déclarent confiantes dans leur capacité à détecter une violation de sécurité à temps, illustrant la pression croissante qui pèse sur les équipes IT.
Par ailleurs, seules 35 % des entreprises françaises ont intégré la gouvernance des données dans l’ensemble de leurs workflows, révélant des difficultés persistantes à structurer durablement les environnements data.

En Europe, la complexité fragilise la sécurité et la résilience

Parmi les décideurs IT et métiers interrogés en Europe :

• 51 % estiment que la complexité de leurs données complique la détection d’éventuelles violations de sécurité ;
• 36 % déclarent que s’ils avaient pleinement conscience de la fragilité actuelle de leur infrastructure data, cela constituerait un sujet de préoccupation majeur pour les dirigeants ;
• 39 % citent les violations de données liées à l’IA comme l’un de leurs principaux risques de sécurité ;
• 92 % des organisations européennes indiquent avoir besoin du soutien de partenaires tiers pour gérer au moins un aspect de leur infrastructure de données. 

« L’intelligence artificielle impose de nouveaux standards en matière de gouvernance et de gestion des données, » déclare Octavian Tanase, Chief Product Officer chez Hitachi Vantara. « À mesure que l’IA s’intègre au cœur des opérations métiers, les dirigeants prennent conscience que la gouvernance, la visibilité et le contrôle sont aussi essentiels que la performance. Les organisations capables de simplifier et de structurer leur infrastructure data avancent plus vite et avec davantage de confiance. »

Le grand fossé de l’IA

Si l’adoption de l’intelligence artificielle est aujourd’hui quasi généralisée en Europe, avec 97 % des organisations déclarant utiliser l’IA, le niveau de maturité et de préparation reste très inégal. L’étude met en évidence une fracture nette entre les organisations disposant de fondations data solides et celles qui peinent à suivre le rythme de l’accélération des usages IA.

En France, seules 20 % des entreprises sont considérées comme “data matures”(contre une moyenne européenne de 38 % et mondiale de 41 %), c’est-à-dire disposant de pratiques de gestion des données maîtrisées ou optimisées. À l’inverse, 9 % des entreprises françaises déclarent disposer d’une infrastructure de données fragmentée, contre seulement 1 % au niveau mondial, un facteur clé de fragilité pour les projets IA à grande échelle. 

Maturité des données : condition clé de la valeur IA

Les entreprises les plus avancées en matière de données se distinguent par une infrastructure conçue pour accompagner le passage à l’échelle de l’IA, reposant sur une meilleure organisation, une automatisation accrue et une plus grande résilience des environnements data.
En France, 60 % des entreprises stockent désormais leurs données sensibles dans des environnements de cloud privé, traduisant un mouvement marqué vers une meilleure maîtrise et une souveraineté renforcée des données.

 En France, 77 % des entreprises déclarent avoir déjà obtenu un certain niveau de succès dans leurs projets d’IA. À l’échelle européenne, les résultats diffèrent selon la maturité des infrastructures de données : 84 % des organisations dotées d’infrastructures optimisées déclarent des projets d’IA réussis, contre 66 % parmi celles dont les pratiques de gestion des données sont les plus faibles.