L’IA générative peut tout accélérer… sauf quand les données sont bancales, opaques ou difficiles à trouver. En traitant la donnée comme un produit avec une qualité monitorée, des accès maîtrisés et une promesse de service, les équipes réduisent les frictions et passent plus vite à l’échelle. Les data products, adossés à une gouvernance robuste et à des niveaux de service explicites, deviennent un levier d’industrialisation et de croissance.
L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle bouleverse en profondeur la manière dont les entreprises valorisent leurs données. Pour nourrir ces modèles toujours plus puissants, les organisations doivent s’appuyer sur des données irréprochables : une qualité maîtrisée, une intégrité vérifiable et une traçabilité de bout en bout. Le tout, sans jamais perdre de vue les impératifs de sécurité, de confidentialité et de conformité qui conditionnent la confiance de toute initiative.
Selon une étude récente de Wakefield Research, un paradoxe s’installe au cœur des organisations : les employés font confiance à l’IA, mais celle-ci repose encore sur des fondations fragiles. Si 55 % des responsables estiment que leurs équipes ont une confiance élevée dans les données, la réalité opérationnelle est plus nuancée : 49 % des dirigeants français identifient la fiabilité comme principal frein au déploiement de l’IA, tandis que 57 % pointent la qualité des données comme défi majeur. Face à ce constat, directeurs et responsables data redoublent d’efforts pour renforcer les liens entre producteurs et consommateurs de données, afin de garantir une IA réellement fiable, maîtrisée et créatrice de valeur.
Évaluer le changement de dynamique des données
L’IA générative rebattant les cartes, la dynamique entre producteurs de données et consommateurs de données évolue rapidement. Côté producteurs, les attentes montent en flèche : ils doivent accéder à des sources diversifiées, des métadonnées riches, et des outils pour tracer les flux (catalogue, lineage, glossaire). En parallèle, ils doivent installer des garde‑fous de gouvernance afin d’assurer une utilisation sûre, conforme et responsable, tout en optimisant les opérations clés (qualité, sécurité, master data, protection des données sensibles).
Côté consommateurs, les besoins se précisent : ils attendent un accès rapide à des données sélectionnées, fiables et adaptées à leurs usages, qu’il s’agisse d’entraîner ou d’évaluer les modèles. Dans ce contexte, les data products s’imposent comme point de convergence pragmatique : ils encapsulent des ensembles de données, des règles d’accès et des niveaux de service clairs (SLO/SLA) afin de fluidifier les interactions et d’ancrer durablement une culture data‑driven.
Les Data Products, catalyseurs de valeur et leviers de croissance
Un data product est bien plus qu’un simple jeu de données : c’est un actif numérique conçu pour délivrer des informations réellement exploitables, pensé pour des utilisateurs clairement identifiés et présenté dans un format véritablement centré sur leurs besoins. Qu’il s’agisse d’optimiser l’efficacité opérationnelle ou de prendre des décisions stratégiques plus éclairées, le data product devient un pont direct entre la donnée brute et la création de valeur.
Soutenu par une data marketplace (ou des plateformes similaires) qui facilite la découverte et la livraison finale des données, il garantit que les équipes disposent de données pertinentes, activables et de haute qualité, sans friction.
Une stratégie axée sur les Data Products apporte des bénéfices tangibles à l’entreprise :
* Des données prêtes à l’emploi : accès rapide à des data products diversifiés, de haute qualité, sélectionnés et gouvernés, pour faire évoluer les applications d’IA et réduire le temps de déploiement.
* Des informations plus approfondies : suivi de la qualité pour identifier et résoudre efficacement les problèmes, permettant d’exploiter des ensembles fiables en toute confiance.
* Évolutivité et agilité : conception modulaire aidant à faire évoluer les opérations data plus vite et avec flexibilité.
* Démocratisation sécurisée des données : visibilité élargie et accès plus sûr aux data products sélectionnés, tout en limitant l’exposition aux risques.
Un besoin critique d’adoption
L’adoption des data products devient un enjeu stratégique majeur. Ils offrent un moyen puissant de transformer les données : d’un simple référentiel statique souvent sous-exploité, ils deviennent un véritable moteur d’innovation grâce aux capacités de l’IA générative. Résultat : jusqu’à 90 % de réduction du temps nécessaire pour déployer de nouveaux cas d’utilisation métier, et une diminution du coût total de possession de 30 %.
Lorsqu’ils sont adoptés à grande échelle, les data products délivrent des informations précises, fiables et disponibles au bon moment. Ils renforcent la qualité des décisions, améliorent l’efficacité des opérations data, accélèrent l’innovation et installent durablement une culture data-centric au sein de l’organisation.
Cependant, leur adoption reste un défi. Les entreprises doivent composer avec la complexité du changement : aligner la stratégie commerciale, moderniser l’infrastructure technologique et faire évoluer la culture organisationnelle. Sans ce virage global, le potentiel des data products (et plus largement celui de l’IA générative) reste difficile à concrétiser
Les 6 conseils pour stimuler l’adoption des data products
La non-adoption des data products peut avoir des effets néfastes quant à la stratégie de l’entreprise, entraînant alors des opérations disjointes et un ralentissement de la prise de décision. Par ailleurs, une faible utilisation peut aussi empêcher d’exploiter pleinement la valeur de ces actifs, limitant ainsi les opportunités de croissance et compromettant la capacité de l’entreprise à réagir plus rapidement face aux changements.
Une approche stratégique axée sur l’adoption des data products garantit leur intégration efficace dans toutes les fonctions de l’entreprise, favorisant ainsi la cohérence, la précision et la fiabilité dans le traitement et l’analyse des données. Afin de réduire la résistance au changement et d’accélérer l’adoption des data products au sein de leur entreprise, les responsables des données peuvent s’appuyer sur ces six conseils :
1 – Impliquer les parties prenantes tout au long de la conception et du développement: associer les parties prenantes tout au long du processus de conception et du développement garantit que les data products sont conçus pour être réellement utiles et faciles à utiliser. Cela permet d’aligner clairement les fonctionnalités sur les bénéfices attendus.
2 – Prioriser l’expérience, pas seulement le produit: comprendre les parcours utilisateurs et leur manière d’interagir avec le produit oriente les choix de conception et améliore l’expérience globale. Concevoir une expérience qui limite les changements de comportement nécessaires accélère naturellement l’adoption.
3 – Construire itérativement et tester tôt : commencer modestement, affiner selon les attentes et les retours, puis étendre progressivement permet à l’entreprise d’éviter la paralysie analytique et de délivrer de la valeur rapidement. Les tests précoces aident à identifier les problèmes et à réduire les coûts liés aux corrections ultérieures.
4 – Si les données sont erronées, les résultats le seront aussi: l’efficacité d’un data product dépend directement de la qualité des données sous-jacentes. Des données inexactes entraînent des résultats peu fiables et font rapidement perdre confiance aux utilisateurs.
5 – Soutenir les opérations et les processus data: les data products nécessitent un appui important en matière de processus data, surtout au démarrage. L’intégration et la curation selon les standards internes peuvent exiger une équipe dédiée, ce qui représente un défi pour les petites équipes très sollicitées.
6 – Assurer une pertinence continue: les data products doivent être régulièrement évalués pour éviter la création d’actifs peu utiles. Sans pilotage, les organisations se retrouvent vite avec un catalogue encombré, coûteux et sous-exploité. Suivre l’impact et faire évoluer les produits renforce leur valeur et leur crédibilité.
Envisager le succès des data products comme un cheminement
Le déploiement et la réussite des data products est avant tout un changement d’état d’esprit et une évolution des interactions avec les données. Les adopter représente l’opportunité idéale de façonner une culture d’innovation et de transformation dans l’utilisation des données.
Chaque entreprise, selon sa culture et sa maturité en matière de données, fait face à des défis distincts et des opportunités uniques pour libérer tout le potentiel des data products. Les dirigeants gagnent à considérer les data products non comme un objectif figé, mais comme un parcours évolutif, qui s’ajuste en continu aux besoins et aux priorités de l’entreprise.
L’IA joue ici un rôle déterminant : en automatisant et en fiabilisant la gestion des données, elle permet de créer une base de confiance solide sur laquelle les data products peuvent se développer plus rapidement et délivrer de la valeur plus durablement.
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Par Laurent Carrière, Vice-Président EMEA Sud chez Informatica
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