Decideo · 29 juin 2026
En France, la priorité data dépasse enfin la priorité IA
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Le Data Streaming Report 2026 de Confluent, mené auprès de plusieurs milliers de décideurs IT dans une quinzaine de pays, livre un signal net : la donnée est en train de reprendre le pas sur l'intelligence artificielle dans la hiérarchie des priorités IT françaises. Deux ans après le début de la ruée vers l'IA générative, ce sont désormais le pilotage et la circulation de l'information qui concentrent l'attention des décideurs — un basculement que beaucoup de dirigeants de TPE et PME reconnaîtront à leur échelle : sur le terrain, les promesses de l'IA butent vite contre l'état réel des données disponibles.
La donnée redevient la priorité stratégique
Dans cette étude, le pilotage et la circulation de la donnée en temps réel arrivent désormais devant l'intelligence artificielle et le machine learning dans l'ordre des priorités affichées par les décideurs IT. Le paradoxe est frappant : l'IA continue de mobiliser des budgets considérables, mais très peu d'organisations ont réellement industrialisé des cas d'usage en production. La cause identifiée n'est pas un manque d'ambition technologique, mais l'absence de fondations data suffisamment solides pour supporter des usages avancés.
Des obstacles très concrets
Côté freins, ce sont d'abord les lacunes internes qui reviennent le plus souvent : des équipes pas assez formées à la donnée et à l'IA, puis des infrastructures qui peinent à absorber des flux en temps réel. Peu d'organisations osent d'ailleurs qualifier leurs projets d'IA agentique de véritablement opérationnels. Ce constat rejoint ce que l'on observe régulièrement chez les PME françaises : l'appétit pour l'IA existe, mais les données restent dispersées entre outils métier, fichiers bureautiques et systèmes non connectés, ce qui empêche tout usage fiable et automatisé.
Ce que cela change pour une PME
Ce virage confirme une intuition centrale de notre approche : avant de choisir un outil d'IA, il faut savoir où se trouve l'information, dans quel état elle est, et qui en est responsable. C'est exactement l'objet des axes « accès à l'information » et « qualité & fiabilité » de l'Audit Data. Une entreprise qui n'a jamais cartographié ses données ni clarifié qui les met à jour prend un risque important en misant tout de suite sur l'IA : elle risque d'automatiser des erreurs plutôt que de gagner en performance.