Key Takeaways
- L’IA générative et les Agents augmentent les capacités humaines sans les remplacer, démocratisant l’accès aux données
- Les architectures décentralisées (type Data Mesh) transforment les données en véritables produits business
- La gouvernance devient adaptative, automatisée et intégrée aux workflows
- La préparation des données conditionne le succès des initiatives IA
- La culture data est LE pilier indispensable de la transformation
Introduction
Les métiers n’ont jamais été à la fois aussi exigeants et perdus dans la complexité. Ils attendent de la donnée qu’elle soit fiable, accessible, actionnable.
Mais un constat s’impose : malgré les investissements par les data offices, les outils modernes et les expérimentations difficiles à scaler, beaucoup d’organisations peinent encore à transformer leurs essais data en gains réellement mesurables et à exploiter les plateformes à 100%.
C’est précisément pour cela que 2026 doit être une année de simplification et consolidation des fondamentaux. Une année où l’on arrête de courir après chaque nouveau concept, pour se concentrer sur ce qui crée vraiment de la valeur : des process maîtrisées, une gouvernance adaptée, une exécution disciplinée, et des cas d’usage alignés sur les besoins métiers.
En clair, 2026 sera l’année où l’on fera surtout « ce qui est utile pour le business ».
Ce qui a marqué 2025
- L’entrée en vigueur de l’EU AI Act
- La CSRD et autres réglementations demandant des audits de plus en plus rigoureux
- La popularisation de l’IA générative et agentique dans nos pratiques data quotidiennes
- Des apprentissages clés sur la scalabilité et la sécurité du « vibe coding »
- L’émergence d’éditeurs proposant des outils « IA flex » sans véritables fondamentaux
Les 5 tendances majeures pour 2026
1. La gestion augmentée des données : le partenariat IA-humain
La gestion augmentée des données (Augmented Data Management) utilise l’IA et le Machine Learning pour améliorer chaque aspect du travail data : du tagging de métadonnées à la génération de schémas, en passant par l’optimisation des requêtes, les recommandations de pipelines et la qualité des données.
Concrètement, cela se traduit par :
- Des interfaces en langage naturel qui permettent aux utilisateurs métiers de poser des questions en français et de recevoir des requêtes SQL, des visualisations ou des insights, sans compétences techniques spécialisées
- Des catalogues de données alimentés par l’IA qui classifient automatiquement les données sensibles, infèrent les relations et suggèrent des jeux de données pertinents
- Des outils de qualité prédictifs qui anticipent les problèmes avant qu’ils ne surviennent
Le résultat ? une barrière à l’entrée fondamentalement plus basse pour travailler avec les données.
En 2026, les organisations qui exploitent la gestion des données augmentée par l’IA pourront soutenir un self-service plus large, opérer plus efficacement et faire évoluer leurs capacités data sans augmenter proportionnellement leurs effectifs.
2. Data Mesh et produits de données : démocratiser et monétiser l’information
Le modèle traditionnel d’équipes data centralisées peine à répondre à d’infinies demandes métiers. Deux approches complémentaires émergent pour y remédier.
- L’architecture Data Mesh distribue la propriété et la responsabilité entre les domaines métiers. Dans ce modèle, chaque fonction (finance, produit, RH) prend possession de ses données comme de véritables produits. La philosophie mesh combine une propriété décentralisée orientée domaine avec des plateformes en self-service. Avec la Domain Ownership, les pipelines de données deviennent eux-mêmes des produits qui doivent répondre à des standards de qualité et de fiabilité.
- Les produits de données (Data Products) traitent la donnée comme du software : packagée, versionnée, documentée et certifiée pour la réutilisation. Un produit de données diffère d’un simple dataset : c’est une combinaison intégrée de données, métadonnées, sémantiques et logique d’implémentation. La donnée est découvrable, documentée et partageable pour des résultats métiers spécifiques.
En 2026, les organisations nomment des data product owners, responsables de l’usage et de l’intégrité de leurs data products. Des catalogues internes servent de moteurs de découverte où les utilisateurs métiers parcourent les datasets disponibles comme dans une boutique en ligne. Des marketplaces de données (Snowflake, AWS Clean Rooms) permettent même de partager ou monétiser ces actifs informationnels.
Le succès nécessite cependant une forte culture data avec des data stewards responsabilisés et des outils partagés pour éviter le bazar entre équipes distribuées.
3. La gouvernance adaptative : de la contrainte à l’enabler
La gouvernance adaptative est une approche flexible qui s’ajuste aux besoins changeants d’une organisation. Contrairement à une gouvernance de données classique, elle est proactive et collaborative, permettant aux politiques de données d’évoluer avec la croissance de l’entreprise, les avancées technologiques et les nouvelles réglementations.
La gouvernance de données doit donc suivre les principes agiles:
- Collaboration : Impliquer toutes les parties prenantes (équipes métier, IT, data) pour instaurer une culture de confiance et de partage.
- Scalabilité: Concevoir des processus modulaires et automatisés capables de s’adapter à l’augmentation du volume de données.
- Proactivité : Anticiper les problèmes de qualité ou d’accès aux données avant qu’ils ne deviennent critiques (notamment avec l’aide des outils d’observabilités)
- Agilité : Adopter une approche itérative permettant d’ajuster rapidement les règles en fonction des retours d’expérience.
- Conformité : S’aligner en continu sur les réglementations (RGPD, EU AI ACT, etc.)
- Amélioration continue : Utiliser des OKR pour évaluer et affiner constamment le cadre de gouvernance.
La gouvernance adaptative ne cherche pas à restreindre l’usage des données par des règles fixes, mais à créer un cadre évolutif qui soutient l’innovation tout en maîtrisant les risques.
En 2026, les organisations doivent s’appuyer sur des plateformes de métadonnées actives (comme celle proposée par Atlan, Data Galaxy, Purview) qui permettent d’automatiser le lignage des données, de faciliter la découverte et d’intégrer la gouvernance directement dans le flux de travail des utilisateurs.
4. Culture data: le pilier indispensable de la transformation
De nombreuses entreprises reconnaissent que la data literacy sous-tend une approche mature de la gestion des données et l’utilisation réussie de l’IA. Dans l’enquête TDM 2025, les répondants identifient la data literacy comme l’un des plus grands défis de gestion des données et l’un des sujets les plus précieux pour la formation et le contenu éducatif.
Les professionnels ont souligné un besoin de formation sur :
- La gouvernance et la qualité des données
- La stratégie data
- L’IA et le Machine Learning
En 2024 et 2025, dans les grandes entreprises, nous avons vu le déploiement de programme “IA pour tous” permettant de démocratiser la compréhension de l’IA. Maintenant, il faut aller plus loin, et cela cela passe par la construction de parcours, notamment avec des mix de contenus internes et externes (pour la relevance des informations), programmes certifiants etc.
En 2026, les plans de formations data sont priorisés et standardisés autours de compétences critiques et adaptées à l’ensemble des personas de l’entreprise. Aussi la culture ne passera plus seulement par des formations descendantes, mais par l’infusion de profils data au sein même des métiers comme les « Community of Practice » ou de « Data Champions ».
5. Les données prêtes pour l’IA : combler le gap entre ambition et réalisation
La préparation des données est le principal facteur contribuant à l’écart entre l’ambition IA et la réalisation IA. La disponibilité et la qualité des données restent le premier obstacle à une mise en œuvre réussie de l’IA.
Les données prêtes pour l’IA vont bien au-delà de la qualité traditionnelle. Elles nécessitent de prouver l’adéquation pour des cas d’usage IA spécifiques à travers trois dimensions critiques :
- Représentativité : les données correspondent-elles au cas d’usage ?
- Qualification continue : pouvez-vous prouver l’adéquation des données à grande échelle ?
- Gouvernance IA robuste : gérez-vous le biais, la dérive et la conformité ?
L’IA générative présente un double défi. Les organisations se précipitent pour implémenter la GenAI dans leurs opérations, tandis que la GenAI s’appuie fortement sur des modèles pré-entraînés par des fournisseurs. Cela fait de la donnée la principale source de différenciation et d’avantage concurrentiel. Les organisations sans pratiques de données prêtes pour l’IA font face à des retards de projet, des résultats erronés, des violations de conformité et des résultats biaisés.
En 2026, Les organisations mettent en œuvre une gestion active des métadonnées, des frameworks complets de qualité des données et une observabilité continue. Elles diversifient les sources de données pour réduire les biais, établissent des standards minimaux de données pour chaque cas d’usage et créent des boucles de feedback entre les équipes de gestion des données et d’IA.
Derniers mots – Retour aux fondamentaux pour des gains mesurables
Ces cinq tendances représentent un retour aux fondamentaux de la gouvernance de données, enrichis par les innovations technologiques récentes. L’automatisation pilotée par l’IA transforme les tâches routinières, les approches décentralisées réduisent les silos, la gouvernance adaptative garantit la conformité sans friction, et les données prêtes pour l’IA ouvrent la voie à une véritable création de valeur.
Les entreprises qui embrassent ces tendances se positionnent pour un avantage concurrentiel long-terme. Les organisations qui réussiront seront celles qui forment et capitalisent sur les compétences data de leurs employés. Comprendre l’avenir de la gestion des données est essentiel pour naviguer dans cette nouvelle vague de transformation digitale.
BYMADA se positionne à l’avant-garde de la gestion moderne des données, en offrant une expertise qui adresse ces tendances émergentes. Les organisations travaillant avec BYMADA peuvent compter sur une transmission aux équipes Tech et Métier de son expertise pour plus d’impacts.
A bientôt!
