D’ici 2027, une majorité de modèles d’intelligence artificielle seront entraînés sur des données synthétiques plutôt que sur des données réelles. Des banques aux hôpitaux, les entreprises privilégieront la génération de leurs propres jeux de données pour éviter les risques réglementaires, éthiques ou liés à la confidentialité. L’avantage concurrentiel ne résidera plus dans le volume de données collectées, mais dans la capacité à produire, à grande échelle, des ensembles de données synthétiques conformes, précis et fiables.
Le marché s’emballe : les investissements des fonds de capital-risque et des géants technologiques dans les startups spécialisées en données synthétiques explosent, marquant une nouvelle phase pour les infrastructures IA en entreprise. Cette évolution s’explique aussi par une différence de coût significative car développer un modèle d’entreprise sur données synthétiques revient à six fois moins cher qu’un modèle équivalent fondé exclusivement sur des données réelles.
Le Chief AI Security Officer s’imposera comme un rôle de direction essentiel d’ici 2027
Alors que l’IA quitte le stade des expérimentations pour s’intégrer aux produits et opérations clés, les entreprises auront besoin d’un responsable dédié à un double enjeu : sécuriser l’IA elle-même et mobiliser l’IA pour renforcer la cybersécurité. C’est ce besoin croisé qui fera émerger le poste de Chief AI Security Officer, à l’intersection de la gouvernance des données, de la cybersécurité, de la gestion des risques et de la stratégie IA.
Les entreprises qui adopteront ce rôle en amont disposeront d’un levier décisif pour industrialiser l’IA dans des conditions de confiance. À l’inverse, celles qui tarderont risquent de rester bloquées dans des phases de preuve de concept, ou de s’exposer à des risques juridiques et réputationnels croissants.
Les « zones de données sûres » redessineront la géographie des entreprises mondiales
En réponse aux exigences croissantes en matière de souveraineté et de confidentialité des données, les entreprises réorganiseront d’ici 2027 la manière et les lieux où elles stockent leurs données. Elles créeront des « zones de données sûres » : des régions ou des environnements cloud spécifiquement configurés pour se conformer aux réglementations locales. Les organisations qui réussiront cette transition pourront opérer à l’échelle mondiale tout en déployant l’IA sans contraintes. Celles qui échoueront seront confrontées à des marchés inaccessibles ou à des coûts de conformité et d’exploitation exponentiels.
Ce bouleversement dépasse le simple cadre technique. Il influencera les choix de localisation des équipes, des talents voire même des sièges sociaux. Les entreprises pourraient déplacer des effectifs vers des régions où les usages IA sont autorisés, avec des effets directs sur l’emploi, les clusters de compétences et les écosystèmes de startups.
En 2026, la fiabilité des pipelines de données deviendra un indicateur clé de maturité IA
À l’horizon 2026, les directions générales intégreront la disponibilité et l’actualité des pipelines de données dans les indicateurs stratégiques de préparation à l’IA. Cette évolution marque une prise de conscience : les données obsolètes, incohérentes ou incomplètes rendent impossible la mesure comme l’entraînement efficace des modèles. L’industrialisation de l’IA exige des infrastructures de données modernes transparentes, observables et résilientes, très éloignées des systèmes bricolés ou hérités.
Les tableaux de bord des conseils d’administration intègreront des indicateurs comme la fiabilité des pipelines, la latence ou les SLA de fraîcheur des données, devenus incontournables pour évaluer l’état de préparation réel des organisations à l’IA.
Ces signaux convergent vers une même réalité. L’IA d’entreprise bascule d’une logique d’expérimentation vers une logique d’industrialisation. Les données, leur sécurité, leur localisation et leur circulation deviennent des sujets de direction générale. Les entreprises qui structurent dès maintenant leurs pipelines, leur gouvernance et leurs responsabilités exécutives avancent avec un cadre clair. Les autres accumulent de la dette opérationnelle et réglementaire. À l’horizon 2026–2027, la maturité IA ne se mesurera plus aux promesses technologiques, mais à la solidité des fondations de données.
Par Virginie Brard, Regional leader France et Benelux chez Fivetran
