En 2025, l’IA s’impose comme une force majeure de transformation, et la data confirme son positionnement central dans les transformations organisationnelles et sociétales. Ces technologies redéfinissent les priorités stratégiques des entreprises et organisations, portées par l’essor des agents intelligents et reposant sur l’exploitation stratégique de la data. Gartner prévoit d’ailleurs que d’ici 2028, au moins 15 % des décisions quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l’IA agentique. Ainsi, loin de se limiter à l’innovation pour l’innovation, l’IA s’ancre dans le pragmatisme en répondant à des enjeux concrets et immédiats. Mais pour en tirer pleinement parti, les organisations doivent s’engager dans des choix audacieux et réinventer leurs modèles.
Par Rémi Trento, Directeur Général de ServiceNow en France
L’IA redéfinit les règles du jeu
En 2025, l’IA transforme les organisations à une vitesse sans précédent. Là où le cloud a mis une décennie à s’imposer, l’IA a réussi à toucher tous les secteurs en moins de deux ans. Les entreprises abandonnent leurs modèles hérités pour embrasser cette révolution technologique. Elles réorganisent leurs priorités, adoptent des approches plus agiles et accélèrent leurs prises de décision. Cette transformation va bien au-delà de l’efficacité opérationnelle et ne se limite pas à l’adoption de technologies IA. Elle repose avant tout sur une réorganisation complète de l’entreprise centrée autour de la data. Celle-ci devient un véritable centre névralgique, guidant les décisions stratégiques, les processus métiers et les interactions avec les parties prenantes. Les entreprises maîtrisant leur data développent des IA capables de résoudre des problématiques concrètes, d’anticiper les tendances et d’assurer une compétitivité durable.
Car elle est au service des transformations organisationnelles
L’IA s’attaque aux défis structurels des organisations et offre des solutions rapides à fort impact dans tous les secteurs. Dans le secteur public, où la dette publique impose certaines contraintes budgétaires, l’IA automatise les workflows, réduit les délais et améliore la qualité des services. Par exemple, en France, des programmes d’IA déployés dans les administrations publiques permettent de générer 20,4 millions d’euros d’économies en 2022, avec une projection d’atteindre 60 millions d’euros en 2024, selon le ministère de l’Économie. Ces applications s’illustrent particulièrement dans des domaines comme la fiscalité et les contrôles douaniers. Elle simplifie les démarches administratives et optimise l’allocation des ressources, offrant ainsi un levier d’efficience crucial.
Dans l’industrie automobile, l’IA répond aux défis de la transition énergétique, de la stagnation du marché et de la concurrence mondiale. En France, 43 % des équipementiers du secteur déploient l’IA à grande échelle, contre seulement 10 % au niveau mondial, d’après une étude de Capgemini pour Bpifrance. Et pour cause : cette technologie optimise les chaînes de production, facilite l’innovation produit et soutient la compétitivité des acteurs européens, tout en répondant aux exigences environnementales croissantes.
Par ailleurs, dans la relation client, l’IA personnalise les interactions en temps réel et fluidifie les expériences utilisateur. Ces avancées permettent aux entreprises de fidéliser une clientèle exigeante et de se démarquer sur un marché saturé.
Au sein des organisations, l’IA libère également les collaborateurs des tâches répétitives et leur permet de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée. Cette transformation améliore non seulement la productivité, mais aussi l’attractivité des entreprises. À l’échelle nationale, selon une étude, 55 % des entreprises françaises comptent au moins un référent IA dans leurs rangs, renforçant ainsi leur capacité à recruter et retenir des talents dans un environnement de plus en plus compétitif.
Un levier essentiel : la donnée comme socle des agents intelligents
Pour amplifier ces bénéfices, les agents intelligents s’appuient sur une gestion optimisée des données. L’efficacité de ces agents repose sur la capacité des entreprises à briser les silos organisationnels et à favoriser une circulation fluide et sécurisée de l’information. En 2025, cette transition devient cruciale, notamment grâce à l’adoption de technologies innovantes comme la Workflow Data Fabric. Ces solutions permettent d’accéder directement aux données là où elles se trouvent, sans duplication ni fragmentation, incarnant une approche “zéro copie”. Cette méthodologie garantit une exploitation agile et sécurisée de la data, maximisant ainsi sa valeur ajoutée et renforçant l’efficacité des agents intelligents dans l’accompagnement des collaborateurs.
Cette transformation structurelle pousse les entreprises à revoir leurs modèles d’organisation. La data devient un véritable centre névralgique, guidant les prises de décision et les processus métiers. En parallèle, les organisations investissent dans des compétences techniques et mettent en place des écosystèmes apprenants pour tirer parti des opportunités offertes par l’IA. Cette réorganisation redéfinit la manière dont les entreprises fonctionnent, les rendant plus agiles et mieux préparées aux défis économiques.
Data et IA, leviers pour un futur durable
Si l’IA est un catalyseur, n’oublions pas que la data est son carburant. Cependant, cette dépendance soulève des enjeux éthiques et environnementaux majeurs. En 2025, les organisations cherchent à réduire l’empreinte carbone associée à l’utilisation des data centers, notamment par le développement de modèles plus sobres, tels que les Small Language Models (SLM). Une entreprise de services financiers pourra ainsi adopter un modèle SLM personnalisé pour automatiser le traitement des demandes de prêt, remplaçant un Large Language Model (LLM) traditionnel. Cette démarche permet de réduire la consommation d’énergie liée à l’entraînement et à l’inférence des modèles tout en maintenant des performances optimales pour ce cas d’usage spécifique.
En exploitant uniquement les données pertinentes et en limitant la complexité du modèle, l’entreprise diminue son impact environnemental et optimise ses coûts opérationnels. Cette transition reflète une démarche de durabilité, où performance et responsabilité environnementale se conjuguent pour répondre aux attentes des parties prenantes.
Sur le plan éthique, la gestion des données personnelles et la lutte contre les biais algorithmiques deviennent des priorités. Une régulation adaptée est nécessaire pour garantir un usage responsable tout en permettant l’innovation. En France, l’écosystème data-tech, riche de start-ups et de talents en ingénierie, constitue une force. Toutefois, ce potentiel doit s’accompagner d’un cadre réglementaire modernisé et de formations techniques robustes pour répondre aux exigences croissantes du marché, à l’instar des solutions d’IA pour le diagnostic médical qui doivent respecter les normes européennes, incluant la validation clinique et la certification pour garantir leur fiabilité et équité.
En 2025, le duo data-IA redéfinit les règles du jeu économique. Les organisations combinant maîtrise de la data, innovation technologique et pratiques éthiques s’imposent comme leaders d’un futur où performance et responsabilité s’entrelacent. Pour réussir, il ne suffit pas d’adopter des outils IA, mais de faire de la data le pilier de leur transformation. C’est dans cette maîtrise que réside la clé d’un avenir durable et prospère.