TNP a lancé en 2015 le programme d’évènements Les Histoires de Demain, qui s’articule autour des problématiques majeures que connaissent les acteurs de l’économie européenne et mondiale. Nous accueillons à chaque édition des grands décideurs d’entreprises du CAC 40 et du SBF 120 pour débattre autour de tables rondes animées par Emmanuel Lechypre et Frédéric Simottel, éditorialistes de BFM Business.
L’intelligence artificielle remet brutalement une réalité au centre du jeu : la valeur de l’entreprise repose moins sur ses processus que sur la qualité de son patrimoine informationnel. Derrière les promesses de l’IA générative, une évidence s’impose progressivement aux DSI : sans données maîtrisées, qualifiées et gouvernées, l’IA amplifie les fragilités existantes plus qu’elle ne crée de valeur. La transformation ne commence donc pas avec l’IA. Elle commence avec la donnée.
La data, nouveau paradigme du système d’information
Force est de constater qu’une IA générique, entraînée sur les données des autres, n’a qu’un intérêt somme toute limité. Et les entreprises qui ont superposé des outils d’intelligence artificielle sur des données mal qualifiées, dispersées ou tout simplement inconnues l’ont rapidement compris : un petit problème de donnée, associé à l’IA, devient vite un gros problème de donnée.
Notre système d’information est, en réalité, une usine à produire de la donnée. Depuis quarante ans, chaque logiciel déployé (ERP, CRM, plateformes métiers) poursuit la même finalité: exploiter de l’information et produire de la donnée.
Peu à peu, ces systèmes se sédimentent. Ils deviennent les murs porteurs du SI, stables, renouvelés sur des cycles longs. L’enjeu du moment, désormais, c’est ce qui circule autour: les flux qui alimentent ces systèmes, les traversent, en sortent.
Ainsi, gérer ses logiciels, c’est de l’informatique. Mais gérer ses données, c’est manipuler des cycles d’informations. L’informatique est à la donnée ce que la comptabilité est à la finance: Un socle nécessaire, mais pas la finalité.
Organiser la filière de ses données : le temps long
Former des équipes, poser des règles de nommage, décider qui est responsable de quoi, améliorer la qualité: autant de résolutions affirmées haut et fort, quiresteront probablement sur les slides des intentions si elles ne s’inscrivent pas dans le temps long.
Car définir ce qu’on conserve, ce que l’on archive, ce que l’on détruit, structurer des savoirs qui vivaient jusque-là dans des fichiers Excel, des boîtes mail ou des têtes bien faites: ce travail ne se décrète pas. Il se construit couche par couche, jour après jour.
D’ailleurs, le patrimoine data est bien plus vaste qu’on ne le croit: données structurées, semi-structurées, documents contractuels, traces comportementales, données personnelles réglementées. Un log de connexion de 2019, une archive fournisseurs, un historique de tickets support: tout cela est de la donnée. Tout cela peut servir l’IA, à condition d’être identifié, qualifié, accessible. Or, aujourd’hui, la plupart des organisations n’en connaissent qu’unefraction. Selon IDC, près de 80 % des données d’entreprise restent aujourd’hui non structurées et largement sous-exploitées.
Le tableau de bord du comité exécutif illustre parfaitement ce glissement: ce n’est plus un rapport figé, c’est un produit de donnée, un objet vivant, connecté aux flux métiers, qui évolue avec les usages. Ainsi, la donnée cesse d’être un sous-produit du logiciel. Elle devient l’actif central.
La maturité se mesure déjà à la capacité à« prioriser ». L’entreprise performante ne sera pas celle qui accumule le plus, mais celle qui utilise le moins de données possible, mieux qualifiées. En somme, passer de la« data boulimie » à la« data diet ».
Faire parler la donnée : les premières opportunités concrètes
Mieux connaître ses données, c’est déjà créer de la valeur. Cartographier son patrimoine permet de diminuer les processus de gestion, d’éliminer des doublons, d’offrir des services plus rapides aux métiers. L’IA, ensuite, vient accélérer ce qui est déjà en ordre.
Car l’IA a raccourci le cycle d’usage de la donnée. Ce qui prenait des semaines se fait désormais en quelques heures. Une direction juridique qui interroge dix ans d’archives en langage naturel, une équipe RH qui synthétise des centaines d’entretiens, un service achat qui consolide des flux fournisseurs sans ressaisie: voilà déjà notre nouvelle réalité.
L’IA ne remplace pas le jugement, elle libère du temps pour l’exercer. Dès lors, combien d’heures par semaine un cadre passe-t-il à chercher, trier, reformater? C’est probablement là que se trouve le premier retour sur investissement de l’IA.
Mais cette accélération n’est pas sans contrepartie. L’IA émergera sous forme d’ilots ultra-spécifiques: une brique fonctionnelle ciblée, insérée dans un interstice du SI. Sans cadre, sans donnée qualifiée, ces patterns deviennent une nouvelle forme de shadow IT: plus puissante, plus diffuse, plus difficile à contrôler.
L’approche patrimoniale : gérer la donnée comme un actif
En réalité, les trente ans de transformation numérique ont produit quelque chose que peu d’organisations ont pleinement mesuré : une mémoire. Données du quotidien, archives, historiques, traces de décisions sont tristement enfouies dans des baies de stockage. Ce capital informationnel, l’iCortex de l’entreprise, devient désormais exploitable grâce à l’IA, à condition de savoir où il se trouve.
Le secteur public en est l’illustration la plus directe. Les systèmes d’information des collectivités, des hôpitaux et des agences d’État ont été construits sur des décennies, avec des moyens contraints. Selon Gartner, entre 20 et 40% de ces SI sont constitués d’éléments devenus inutiles (codes morts, applications redondantes), qui continuent pourtant de consommer des moyens humains et financiers.
Dans ce contexte, l’ANSSI a traité en 2024 pas moins de 218 incidents cyber visant les seules collectivités territoriales. En avril 2025, l’ANTS, l’agence qui gère les titres desFrançais, a elle-même été piratée: entre 12 et 19 millions de comptes potentiellement compromis. Or, la faille exploitée était élémentaire. Le problème n’était pas l’absence de protection. C’était l’accumulation de données sur des systèmes dont personne ne maîtrisait plus complètement la cartographie.
Et cette problématique dépasse largement les seules organisations publiques. Le secteur privé fait face aux mêmes vulnérabilités, souvent aggravées par l’accélération des usages numériques et l’exposition croissante des données. En 2024, plus de 1 000 affaires de faux ordres de virement recensées en France, pour 380 millions d’euros de préjudice (selon la Banque de France).
Avec l’IA générative, désormais, trois à dix secondes d’audio suffisent pour cloner une voix. La matière première? Des vidéos publiques, des interviews Linkedln, des traces produites par l’organisation elle-même. En 2024, une entreprise de Hong Kong a d’ailleurs perdu plus de 25 millions de dollars après qu’un collaborateur a participé à une visioconférence deepfake reproduisant plusieurs dirigeants de son entreprise.
Une approche patrimoniale évalue chaque actif selon sa criticité, sa valeur d’usage, sa valeur mémorielle. Certaines données se protègent. D’autres se détruisent. Et, finalement, savoir détruire est aussi un signe de maturité.
DPO, RSSI, CDO, data stewards: toute la chaîne doit s’organiser. D’ailleurs, le positionnement du Data Office face à la DSI rejoue, sous une autre forme, le feuilleton des directions marketing face aux DSI à l’heure d’internet. L’histoire, une fois encore, se répète.
L’injonction contradictoire
La gestion du patrimoine de données des entreprises est un programme cathédrale : il faudra être nombreux, et cela va prendre du temps.
Car la donnée est un pharmakon : remède ou poison selon la façon dont on la traite. La question n’est donc plus de savoir si l’entreprise doit gérer ses données. Si elle ne s’en occupe pas, d’autres le feront, avec vos règles ou sans elles.
Or l’injonction IA est« top down »: rapide, visible, communicante. A l’inverse, la structuration de la donnée ne peut être que« bottom up »: progressive, patiente, ancrée dans le quotidien. Elle ne fait pasde bruit. Et pourtant, c’est elle qui conditionne tout le reste.
Tenir les deux bouts. L’un rend l’autre possible. Et cette tension transforme progressivement la nature même du rôle du DSI.
Le DSI face à une mutation de son rôle
Au fond, cette transformation dépasse largement la technologie. Le rôle du DSI évolue: il ne s’agit plus uniquement d’administrer des infrastructures ou de maintenir des applications. Il s’agit désormais d’orchestrer un patrimoine informationnel vivant, critique pour la performance, la résilience et la souveraineté de l’entreprise.
Demain, les DSI les plus performants ne seront probablement pas ceux qui déploient le plus d’IA, mais ceux qui sauront identifier les données réellement stratégiques, organiser leur circulation, arbitrer ce qui doit être conservé, partagé ou détruit, et construire les conditions de confiance permettant à l’IA de produire de la valeur durable.
Car l’IA n’est peut-être pas le début de l’histoire. Elle agit surtout comme un révélateur brutal: celui de vingt années de dette informationnelle accumulée, mais aussi d’un immense capital encore sous-exploité.
