La clé pour débloquer le potentiel de GenAI : la préparation des données

Lorsque le MIT a récemment souligné que 95 % des pilotes de l’intelligence artificielle générative (GenAI) n’aboutissent pas à une production, cette constatation a fait les gros titres et a suscité des inquiétudes quant à la sécurité de la valeur à long terme. Pour certains, cela suggère que GenAI est surestimé ou prématuré, incitant les dirigeants à être prudents lorsqu’ils investissent.

Comme pour toute statistique, la réalité est plus complexe. Le rapport State of Data4AI Report 2025 de Wipro a examiné les stratégies de données, la maturité et les modèles d’adoption des entreprises. La conclusion est claire : le principal facteur déterminant de la valeur de GenAI est la maturité des actifs et des systèmes de données qui la alimentent, et non la technologie elle-même.

Les organisations qui ont des programmes de gouvernance solides font progresser les pilotes vers la production et capturent une valeur commerciale mesurable. Ceux qui manquent de ces fondations ont du mal. Le taux d’échec dépend moins de l’efficacité intrinsèque de GenAI que de la préparation des données.

Pourquoi la préparation des données est le facteur clé du succès de l’IA

Le rapport récent du MIT met en évidence le défi important de la transition des pilotes de GenAI vers la production. Même si l’innovation est standard, le déploiement large et impactant reste rare.

Ce défi n’est pas unique à GenAI. Seules 14 % des organisations dans toutes les formes d’IA ont atteint la maturité des données nécessaire à l’échelle. Le succès dépend davantage de la gouvernance, de l’intégration et de la qualité des données que des outils ou des modèles avancés.

Ceci n’est pas simplement une question de technologie. Le succès dépend de stratégies de données claires, de politiques de gouvernance établies et d’une forte collaboration entre les équipes techniques et commerciales. Les organisations qui investissent dans ces domaines transforment l’IA en moteurs de transformation ; celles qui négligent la préparation des données trouveront même les outils d’IA les plus avancés qui peinent à atteindre les objectifs commerciaux. En fin de compte, l’adoption de l’IA est autant liée aux personnes, aux processus et aux fondations de données qu’aux algorithmes et à l’infrastructure.

Pourquoi la plupart des entreprises trébuchent : le fossé de la maturité des données

Même si GenAI offre un immense potentiel, la plupart des initiatives d’IA des entreprises échouent à avoir un impact significatif en raison d’une insuffisante maturité des données à l’échelle de l’organisation. Les données doivent être considérées comme un actif soigneusement géré. Établir des cadres de gouvernance unifiés, désigner des responsables de données et s’assurer que toutes les équipes contribuent à un bassin de données sont essentiels. L’amélioration de l’efficacité opérationnelle et de la précision des modèles dépend de la combinaison d’informations provenant de systèmes disparates et de leur affinement régulier pour améliorer la qualité.

Les entreprises dotées d’architectures matures, d’une gouvernance de haute qualité et de stratégies d’IA proactives – appelées « leaders » – dépassent considérablement leurs pairs. Ces sociétés mettent GenAI en production, l’intègrent dans les processus principaux et livrent des résultats mesurables.

Aborder GenAI à grande échelle : les stratégies axées sur les données des leaders du secteur

La mise à l’échelle de GenAI signifie relever les défis des données dès le départ. Diagnostiquer la fragmentation des données et investir dans des référentiels unifiés et de qualité pour la formation et le déploiement.

Un autre facteur clé est une solide gouvernance. Désigner des responsables de données dans les différents départements pour assurer la responsabilité et l’intégrité. Envisagez de faire appel à des consultants externes et d’utiliser des cadres établis pour intégrer les meilleures pratiques et la conformité dès le départ. Par exemple, une société de biens de consommation mondiale a obtenu un ROI mesurable en unifiant les données des consommateurs, en améliorant la gestion des données grâce à la collaboration entre les équipes commerciales et techniques, et en progressant graduellement. Cela a conduit à une meilleure acquisition de clients et à un marketing ciblé, avec des résultats suivis tout au long de la transformation.

Cet exemple montre que les sociétés qui mettent à l’échelle GenAI et réalisent une valeur mesurable traitent la maturité des données comme la clé de l’innovation. Maîtriser l’intégration des données, la gouvernance et l’utilisation à l’échelle de l’entreprise débloque l’impact commercial de GenAI. C’est l’argument principal pour réaliser le potentiel de GenAI.

Comment les dirigeants de données livrent des résultats réels

Le potentiel de GenAI est énorme, mais de nombreux échecs masquent le fait que de nombreux leaders ont fait un excellent travail pour maîtriser la maturité des données. La clé est que ces entreprises adoptent une approche axée sur les données, ciblant les défis critiques pour l’entreprise.

Le déploiement réussi de GenAI commence par des fondations de données solides, des informations centralisées et propres, et une solide gouvernance. En se concentrant sur les besoins commerciaux tels que la logistique, la qualité ou la révision de documents, les organisations s’assurent que leurs efforts d’IA donnent des résultats.

Traiter les données comme un actif stratégique nécessite un investissement continu et une propriété partagée entre les équipes. La collaboration affine les ensembles de données, valide les résultats et améliore les processus – conduisant à des économies de coûts, à une productivité accrue et à une prise de décision éclairée. Cela transforme l’IA d’une expérience coûteuse en un moteur commercial.

Comment les dirigeants d’entreprise peuvent générer des résultats tangibles

Les dirigeants d’entreprise devraient suivre ces quatre étapes lors de la mise en œuvre de GenAI.

• Évaluer l’état actuel des données et de la technologie dans l’ensemble de l’organisation.
• Donner la priorité à l’établissement d’une gouvernance, d’une responsabilité claire et à l’utilisation d’une technologie évolutives afin que les équipes commerciales et techniques puissent travailler à partir d’une base unifiée.
• Centraliser et mettre à jour les données, en veillant à leur alignement continu avec les objectifs commerciaux.
• Équiper les équipes d’outils et de connaissances pour améliorer de manière mesurable.

Les dirigeants qui traitent la gouvernance des données comme une infrastructure de base atteindront la transformation, tandis que ceux qui retardent seront laissés pour compte. La clé est d’investir dans des solutions technologiques qui offrent une solide gouvernance, une propriété partagée entre les équipes et une discipline de processus. Cela va loin pour faire passer les organisations de pilotes déconnectés à une valeur à l’échelle de l’entreprise. Passer étape par étape pose les fondements pour GenAI, qui livre des résultats commerciaux et place votre entreprise dans une meilleure position pour bénéficier des avantages de la prochaine vague d’innovation.