Le rapport annuel 2026 de Nasuni sur l’état des données de fichiers d’entreprise révèle que l’adoption de l’IA par les entreprises devance la préparation des données

Nasuni vient de publier son Rapport annuel 2026 sur l’état des données de fichiers d’entreprise, qui décrit un monde d’entreprise qui se dirige agressivement vers l’adoption de l’IA, tout en découvrant que la plupart des infrastructures de données existantes n’ont jamais été conçues pour la taille, la complexité et les exigences opérationnelles que les systèmes d’IA modernes nécessitent.

Le rapport, basé sur une enquête menée auprès de 1 000 décideurs d’achat d’entreprise aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France, en Allemagne, en Autriche et en Suisse, suggère que la prochaine phase de la concurrence d’entreprise en matière d’IA pourrait dépendre moins de l’accès aux modèles et plus de la manière dont les organisations gèrent les données opérationnelles non structurées.

L’adoption de l’IA progresse plus rapidement que la préparation des entreprises

Les résultats montrent que l’IA est devenue la principale priorité d’investissement pour les entreprises en 2026. Cinquante-neuf pour cent des répondants ont identifié les initiatives d’IA comme leur principal domaine d’investissement, ce qui représente une augmentation notable par rapport à l’année précédente.

En même temps, les entreprises reconnaissent de plus en plus que le déploiement de l’IA ne peut pas être séparé des efforts de modernisation de la gestion des données plus larges. La gestion des données dans le cloud, l’intelligence des données, l’analyse et la gestion des données non structurées sont toutes devenues des priorités d’investissement importantes. Soixante-dix-sept pour cent des répondants ont déclaré qu’ils prévoyaient d’augmenter les investissements dans les capacités d’intelligence et d’analyse des données, tandis que 60 % ont déclaré qu’ils prévoyaient d’augmenter les dépenses en matière de gestion des données non structurées au cours des 18 prochains mois.

Le rapport suggère que de nombreuses organisations ont sous-estimé à quel point les systèmes d’IA allaient devenir dépendants de données d’entreprise propres, accessibles, bien gérées. Près de la moitié des organisations ont déclaré que les initiatives d’IA avaient déjà révélé des lacunes dans la qualité ou la gouvernance des données. Plus une entreprise déployait l’IA de manière avancée, plus elle était susceptible de découvrir de graves problèmes de données.

Les recherches de Nasuni indiquent également que les entreprises peuvent encore être aux premiers stades de la compréhension de ce que nécessite réellement le déploiement d’agents d’IA à grande échelle. Bien que 97 % des organisations déclarent avoir déployé ou testé des agents d’IA, seulement 18 % ont atteint un déploiement d’agents d’IA à l’échelle de l’entreprise.

Les données non structurées sont devenues un goulet d’étranglement majeur pour les entreprises

L’un des thèmes les plus clairs tout au long du rapport est l’importance croissante des données non structurées. Les documents, les e-mails, les images, les enregistrements, les fichiers de conception, les données d’ingénierie et les actifs de collaboration représentent maintenant plus de 90 % des données organisationnelles.

Cependant, malgré le rôle critique que ces données jouent dans les opérations et les flux de travail d’IA de l’entreprise, 94 % des organisations interrogées ont déclaré avoir du mal à gérer efficacement les données non structurées. Les préoccupations en matière de sécurité figuraient en tête des défis, suivies des difficultés de récupération en cas de sinistre, des problèmes de collaboration, des environnements fragmentés et de la complexité de la conformité.

Le rapport met régulièrement en évidence la fragmentation en tant que problème opérationnel central. Les organisations utilisent actuellement en moyenne quatre systèmes distincts pour le stockage, la sauvegarde et la récupération en cas de sinistre, tandis que 22 % déclarent utiliser plus de six fournisseurs simultanément.

Selon les résultats, les entreprises utilisant plusieurs systèmes non connectés ont connu des temps de récupération plus longs, une pression opérationnelle plus grande et des difficultés accrues pour déployer des initiatives d’IA.

Nasuni a également constaté que seulement 21 % des entreprises disposent actuellement d’un environnement de fichiers géré de manière centralisée capable de fournir des performances cohérentes dans tous les emplacements. Les autres organisations s’appuient sur diverses combinaisons de systèmes fragmentés, de transferts manuels, de partage par e-mail ou d’infrastructures centralisées incohérentes.

Cette incohérence semble avoir des conséquences directes sur la productivité. Plus d’un tiers des entreprises ont déclaré que l’accès aux fichiers lent ou incohérent nuit considérablement à la productivité des employés.

Les coûts croissants de l’infrastructure d’IA redéfinissent les dépenses en matière de technologie

Le rapport arrive également à un moment où les coûts d’infrastructure liés à l’expansion de l’IA augmentent rapidement. Quarante-deux pour cent des organisations s’attendent à des augmentations significatives des dépenses en matière d’outils et de plateformes d’IA générative au cours de la prochaine année.

Nasuni note que les prix du matériel d’infrastructure, en particulier les composants de mémoire et de stockage, augmentent également fortement. Le rapport fait référence à des prévisions selon lesquelles les prix combinés de la DRAM et des SSD pourraient augmenter de jusqu’à 130 % d’ici la fin de 2026.

Ceci crée une tension au sein des budgets de technologie de l’entreprise. Quarante-six pour cent des répondants ont déclaré que la croissance des données les oblige à augmenter les dépenses en matière d’infrastructure de stockage, tandis que 43 % ont déclaré avoir effectué des arbitrages budgétaires directs entre l’infrastructure de stockage et les initiatives d’IA.

Les résultats suggèrent que de nombreuses entreprises commencent à réaliser que l’expansion de l’IA ne constitue pas simplement un problème de logiciel. Le déploiement d’IA à grande échelle introduit des exigences opérationnelles majeures liées aux performances de stockage, à la gouvernance, à la sécurité, à la sauvegarde, à la récupération en cas de sinistre et à l’accès aux données à travers les emplacements.

Les faiblesses en matière de cybersécurité et de récupération restent importantes

La cybersécurité et la résilience opérationnelle sont également apparues comme une préoccupation majeure dans le rapport.

Soixante-et-onze pour cent des organisations ont déclaré avoir subi une attaque informatique au cours de la dernière année, soit une augmentation par rapport aux 69 % de l’année précédente. Cependant, seulement 26 % ont déclaré être en mesure de détecter, d’atténuer et de se remettre facilement de ces attaques.

Les temps de récupération étaient particulièrement préoccupants. Selon les résultats, 70 % des organisations ont nécessité plus d’une semaine pour se remettre complètement d’une attaque informatique, avec une période de récupération moyenne de juste plus de quatre semaines.

Le rapport a également constaté que 62 % des organisations s’appuient toujours principalement sur des systèmes de récupération basés sur des sauvegardes traditionnelles plutôt que sur des environnements de données continuellement protégés ou immuables. Nasuni soutient que ces approches plus anciennes peuvent être mal adaptées aux environnements d’IA de plus en plus intensifs en données, où les temps d’arrêt et les interruptions opérationnelles peuvent devenir considérablement plus coûteux.

Il est intéressant de noter que les organisations ayant des infrastructures de données centralisées plus matures semblaient se remettre de manière substantielle plus rapidement des attaques informatiques. Les entreprises utilisant des systèmes de données centralisés ou continuellement protégés étaient plus susceptibles de rétablir rapidement leurs opérations et tendaient également à signaler une maturité de déploiement d’IA plus avancée.

Le rapport met en évidence les entreprises de conception, d’ingénierie et de construction comme l’un des secteurs les plus touchés, avec 82 % des organisations AEC interrogées ayant déclaré avoir subi des attaques informatiques au cours de la dernière année. Les entreprises de fabrication et de construction automobile ont également signalé des taux d’attaque élevés, renforçant les préoccupations selon lesquelles les industries opérationnelles dotées de biens immatériels précieux et d’infrastructures critiques deviennent de plus en plus des cibles attractives pour les cybercriminels.

En même temps, les résultats suggèrent que de nombreuses entreprises peuvent surestimer leurs capacités de récupération. Alors que seulement 38 % des organisations ont déclaré avoir des systèmes de données centralisés, immuables ou continuellement protégés conçus pour une récupération rapide, deux tiers des répondants ont exprimé leur confiance dans leur capacité à récupérer des données non structurées critiques après un incident majeur.

La gouvernance de l’IA devient une question de salle de réunion

L’un des changements organisationnels les plus notables identifiés dans le rapport concerne l’autorité de décision autour des initiatives d’IA.

Pour la première fois, la direction a dépassé les départements IT en tant que principal décideur pour la stratégie d’IA de l’entreprise. Cinquante-deux pour cent des organisations ont déclaré que les décisions d’IA sont maintenant principalement prises par des dirigeants tels que les PDG, les DSI, les DDO et les CAIO, contre 26 % dirigés principalement par les départements IT.

Nasuni suggère que cela reflète l’importance stratégique croissante de l’IA à mesure que les organisations passent de l’expérimentation au déploiement opérationnel. L’IA est de plus en plus liée aux efforts de transformation commerciale plus larges impliquant la structure de la main-d’œuvre, les flux de travail opérationnels, la stratégie de produits et la compétitivité à long terme.

Cependant, le rapport pointe également du doigt une dissociation croissante entre les ambitions d’IA des dirigeants et les réalités infrastructurelles sous-jacentes auxquelles sont confrontées les équipes IT. Alors que 70 % des répondants estiment que leur infrastructure de données de fichiers peut prendre en charge le scaling de l’IA, le rapport met régulièrement en évidence des problèmes persistants liés au stockage fragmenté, aux lacunes en matière de gouvernance, à l’accès incohérent et aux systèmes de récupération faibles.

Cette dissociation peut devenir plus visible à mesure que les entreprises passent des outils d’IA générative légers aux agents d’IA plus autonomes capables d’exécuter des tâches opérationnelles à l’échelle de l’entreprise.

La prochaine course à l’IA pourrait être axée sur l’infrastructure de données

Bien que la majeure partie de la conversation publique sur l’IA se concentre encore sur les modèles de base, les benchmarks et les capacités de chatbot, les résultats de Nasuni suggèrent un changement plus silencieux mais potentiellement plus conséquent qui se produit au sein des piles technologiques de l’entreprise.

Le rapport suggère que le succès futur de l’IA pourrait de plus en plus dépendre de l’infrastructure de fichiers opérationnelle plutôt que de l’accès aux modèles seul. Les organisations ayant des systèmes de stockage fragmentés, des environnements de collaboration incohérents, une gouvernance faible et des stratégies de récupération obsolètes pourraient avoir du mal à déployer l’IA de manière fiable à l’échelle de l’entreprise, même si elles ont accès aux derniers modèles.

Le rapport laisse également entendre qu’une transformation plus large est en cours dans la façon dont les entreprises pensent leurs données propriétaires. Les données de fichiers opérationnelles, y compris les fichiers d’ingénierie, la documentation interne, les enregistrements de collaboration, les images, les enregistrements et les artefacts de flux de travail, sont de plus en plus considérées comme un actif stratégique capable d’alimenter les systèmes d’IA avec un contexte et des connaissances spécifiques à l’entreprise.

En même temps, le rapport met en garde contre le fait que le scaling de l’IA sans environnements de données centralisés, gérés et fiables pourrait amplifier les risques de sécurité, les inefficacités opérationnelles et la complexité organisationnelle.

Le rapport annuel 2026 de Nasuni sur l’état des données de fichiers d’entreprise révèle finalement que l’adoption de l’IA par les entreprises n’est pas une révolution logicielle autonome, mais une transition infrastructurelle plus profonde qui peut nécessiter que les organisations repensent fondamentalement la façon dont elles stockent, gèrent, sécurisent et mettent en œuvre leurs données.