Vos DATAS, un levier de performance

Vos DATAS, un levier de performance

Le 7 avril 2026, DIGITAlès, le Campus Numérique d’Alès Agglomération, réunissait dirigeants et experts autour d’une question centrale : comment les PME peuvent-elles faire de leurs données un véritable moteur de compétitivité ?

Retour sur les temps forts de cette matinée.

INTERVENANTS
Simon Bastide – Docteur en Sciences de la donnée · Entrepreneur
Gaël Philippe – CEO Datasulting · Vice-Président Digital113
Andon Tchechmedjiev – Maître de conférences · IMT Mines-Alès

Un décalage préoccupant entre ambition et réalité

L’événement s’est ouvert sur un constat frappant, tiré de l’Observatoire de la Maturité Data & IA des Entreprises : si 88 % des dirigeants affirment que des données bien exploitées amélioreraient les performances de leur organisation, seuls 19 % d’entre eux constatent que c’est réellement le cas dans leur entreprise.

« La maturité Data & IA d’une entreprise, ça ne se décrète pas, ça s’évalue et se cultive. »

Ce fossé illustre un problème structurel : beaucoup d’entreprises cherchent à adopter l’IA sans avoir préalablement construit les fondations nécessaires — qualité des données, gouvernance, culture interne.
Alors que la gestion et le traitement des données d’une entreprise n’induit pas nécessairement le passage aux outils IA, il n’est cependant pas possible de créer de la performance sans une organisation des données bien structurée.

Des freins bien identifiés

Les PME peuvent se retrouver confrontées à divers obstacles dans leur transformation data. Trois défis ressortent particulièrement des enquêtes terrain :

  • 42% des dirigeants pensent que l’IA va transformer leur secteur
  • 31% signalent des problèmes de qualité de données
  • 33% seulement ont sécurisé leurs données

La conscience du changement est là, mais les conditions de base — données fiables, sécurisées, exploitables — ne sont pas encore réunies dans la majorité des organisations. Les questions qui reviennent le plus souvent sur le terrain sont : Mes données sont-elles vraiment utilisables ? Les valorise-t-on correctement ? Par où commencer avec l’IA ?

Par ailleurs, une étude du MIT rappelle que 95 % des projets IA en entreprise échouent à générer des revenus — un chiffre qui invite à la prudence et à la méthode plutôt qu’à l’enthousiasme précipité.

L’humain au cœur de la transformation

L’adoption des outils data et IA reste un défi culturel autant que technique.

  • 56% des entreprises rencontrent des difficultés d’adoption
  • 40% forment activement leurs collaborateurs

La question n’est pas « humain contre IA », mais bien « comment embarquer les équipes ? ». Cela implique d’identifier les compétences nécessaires, de désigner des pilotes en interne, et de sensibiliser l’ensemble des collaborateurs pour créer une véritable culture de la donnée.

Cinq niveaux de maturité pour se situer

Pour aider les entreprises à se repérer dans leur parcours, Gaël Philippe a présenté le modèle de maturité Data & IA développé par l’Observatoire, qui distingue cinq profils progressifs :

  • Novice: Commence à s’interroger
  • Apprenti: Commence à expérimenter
  • Jardinier: Actions engagées, démarche non structurée
  • Cultivateur: Approche structurée, données centralisées
  • Producteur: Gouvernance, culture data & usages avancés

Ce cadre permet à chaque dirigeant de se positionner honnêtement, puis de définir les prochaines étapes concrètes pour progresser — sans brûler les étapes.

Des cas d’usage concrets pour s’inspirer

La discussion a été agrémentée d’exemples d’applications réelles de la data et de l’IA en PME : optimisation des processus internes, prévision des ventes, personnalisation de la relation client, détection d’anomalies en production. Ces retours d’expérience ont démontré que les bénéfices sont accessibles — à condition de partir des bons fondamentaux.

Il est également important avant de se lancer de bien évaluer les compétences à mobiliser et il peut être pertinent de ne pas tout confier à un prestataire externe mais de développer une capacité de compréhension interne, même partielle.

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