Derrière les promesses d’entreprises « data-driven », une réalité persiste : des décisions encore ralenties par des chiffres interprétés différemment selon les métiers. Pour Lucas Braban, co-fondateur et COO de Weevr, l’alignement sémantique n’est pas un sujet technique mais un choix de gouvernance structurant, devenu critique à l’heure de l’IA et du décisionnel en temps réel.
Nous connaissons tous une réunion de Comex qui s’étire, une tension palpable, et cette question qui revient inlassablement : ce chiffre est-il le bon ? Combien d’heures les dirigeants, les responsables d’équipes perdent-ils encore à débattre de la validité d’un chiffre plutôt qu’à résoudre le problème qu’il révèle ?
Cette situation, banale en apparence, est en réalité l’un des plus grands freins à la performance opérationnelle des organisations modernes.
Le paradoxe est frappant. Si 72% des DSI français affirment que leur entreprise est « très data-driven » (25% de plus qu’il y a trois ans), 54% d’entre eux constatent que des décisions stratégiques sont encore prises à partir de données dépourvues de tout contexte métier (étude Salesforce – state of data).
Dans de nombreuses entreprises, les données existent, les outils sont en place, les équipes sont compétentes. Et pourtant, la décision reste lente, parfois conflictuelle, souvent différée. Pourquoi ? Parce qu’il manque une chose essentielle : une vérité commune.
La performance n’est pas qu’une affaire de volume de données ou de puissance technologique. Elle repose sur la capacité collective à parler le même langage. Tant que le « Chiffre d’Affaires » ou la « Marge » n’auront pas la même définition pour la finance, le commerce ou les opérations, l’entreprise naviguera à vue. Ce n’est pas un problème technique mais un risque stratégique.
C’est précisément là qu’intervient l’alignement sémantique. Mettre en place une couche sémantique unifiée, comme le permet aujourd’hui Tableau Next, ne consiste pas à ajouter un outil de plus. Il s’agit de créer un référentiel partagé, compréhensible par tous, qui transforme la donnée brute en information exploitable immédiatement.
L’enjeu est d’autant plus critique à l’heure de l’Intelligence Artificielle, si le conversationnel et les assistants virtuels promettent de réduire drastiquement la latence décisionnelle, ils ne peuvent fonctionner sans garde-fous. Une IA branchée sur une sémantique floue n’apporte pas de l’intelligence, mais une confusion. À l’inverse, le self-service analytique, lorsqu’il repose sur une sémantique maîtrisée, devient un formidable accélérateur de productivité.
Cette approche change radicalement la façon de décider. Elle met fin aux circuits longs et évite de solliciter deux analystes et un développeur pour obtenir une réponse simple. Désormais, dirigeants et managers peuvent interroger la donnée directement, en langage naturel, avec la certitude d’obtenir une réponse
fiable, traçable et contextualisée. La question n’est plus de savoir « qui va produire le chiffre », mais quel est le prochain step alors que nous parlons désormais tous le même langage.
Au-delà du gain de temps, l’alignement sémantique réconcilie les départements. Il supprime les frictions historiques entre l’IT et métiers, entre finance et opérations, entre stratégie et exécution. Il redonne de la confiance dans la donnée, condition indispensable pour déléguer, responsabiliser et piloter à l’échelle en temps réel.
Les entreprises qui performeront demain seront celles qui auront su créer un langage commun autour de leurs indicateurs clés. Sans vérité partagée, il n’y a pas de décision rapide. Et sans décision rapide, il n’y a pas de performance durable.
L’alignement sémantique n’est donc pas un projet technique. C’est un choix de gouvernance. Un choix de clarté. Et, plus que jamais, un impératif de compétitivité.
