L’année 2025 s’annonce décisive pour les entreprises souhaitant exploiter pleinement le potentiel de leurs données et de l’intelligence artificielle. Dans un contexte où la transformation numérique est omniprésente, la capacité à innover, à automatiser les processus et à anticiper les besoins des clients est essentielle pour se démarquer dans un marché de plus en plus compétitif.
De plus, l’adaptation des compétences des collaborateurs aux nouvelles technologies et aux outils numériques sera un facteur clé de succès.
Chez ACT-ON GROUP, et plus particulièrement au sein de notre pôle data, nous avons analysé les 10 tendances majeures qui influenceront l’évolution des organisations et des technologies dans les mois à venir.
Ces enjeux, qu’ils touchent à la cybersécurité, à la gestion des données ou encore à l’expérience utilisateur, définissent la manière dont les décisions stratégiques seront prises.
1. L'ÉVOLUTION DES MODÈLES D'IA GÉNÉRATIVE
Cette année, les modèles génératifs comme ChatGPT franchiront une nouvelle étape dans leur adoption par les entreprises. Ces outils ne se limiteront plus à générer du contenu textuel, mais joueront un rôle clé dans l’analyse avancée des données.
Cependant, ces agents intelligents du futur transformeront le travail en permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tandis que l’IA s’occupera de l’automatisation des processus analytiques et des rapports.
Les entreprises exploiteront ces algorithmes pour produire des tableaux de bord dynamiques, élaborer des prédictions complexes et automatiser la création de rapports. Cette intégration renforcera les capacités analytiques tout en simplifiant les processus décisionnels. Cette tendance illustre une évolution majeure dans la manière dont les organisations abordent la gestion de leurs données. [1]
2. LA MONTÉE EN PUISSANCE DU DATA MESH
La centralisation des données cède progressivement la place au Data Mesh, qui donne plus de contrôle aux équipes métiers, favorisant ainsi une collaboration accrues ainsi qu’une prise de décision plus rapide. [2]
Chaque équipe pourra désormais se concentrer sur des tâches spécifiques liées à leurs domaines d’expertise, tout en respectant les règles de gouvernance unifiées.
Les départements RH, marketing ou finance auront un accès direct aux informations pertinentes.
Ce modèle distribué répond à la nécessité d’agilité et de réactivité, transformant la gestion des données où chaque acteur devient à la fois utilisateur et contributeur.
3. UNE ATTENTION ACCRUE AUX DONNÉES RESPONSABLES
Dans un monde où la cybersécurité et la confidentialité des données sont des enjeux cruciaux, les entreprises devront prouver qu’elles adoptent une approche éthique et transparente dans leur utilisation des données et des technologies.
En 2025, les labels de « data éthique » deviendront des critères de confiance ! [3]
Celles et ceux qui négligeront ces enjeux perdront la confiance de leurs clients et partenaires. La lutte contre les biais algorithmiques et le respect du RGPD seront essentiels. La gestion responsable des données deviendra un impératif pour opérer dans un environnement de plus en plus surveillé !
4. L’AUTOMATISATION DE LA GOUVERNANCE DES DONNÉES
Face à l’augmentation des volumes et de la complexité des données, les organisations investissent dans des solutions d’automatisation pour garantir leur conformité.
En matière de gestion des données, les outils de data lineage, catalogues automatisés et systèmes de classification intelligents permettront de suivre les flux en temps réel et de réduire les erreurs humaines. Cette évolution transforme l’exploitation des ressources data, assurant leur utilisation sécurisée et efficace.
5. UNE « CULTURE DATA-FIRST » DANS LE QUOTIDIEN DES COLLABORATEURS
Les données ne seront plus l’apanage des analystes ou des experts en informatique.
Dans un premier temps, les outils low-code et no-code permettront aux collaborateurs non techniques de manipuler des informations complexes, générant ainsi des insights stratégiques. [5]
D'autre part, cette démocratisation favorisera une culture data-first, où chaque collaborateur pourra contribuer à l’innovation et à la prise de décision !
Si adoptée, cette approche renforcera la compétitivité des entreprises, rendant les décisions plus rapides et plus précises.
6. LE BOOM DES PLATEFORMES DE DONNÉES EN TEMPS RÉEL
La demande pour des technologies capables de traiter des flux en temps réels s’accroît.
Les entreprises adoptent des solutions qui permettent de collecter, analyser et exploiter des données instantanément. Cependant ces plateformes jouent un rôle essentiel dans des secteurs comme l’e-commerce, la logistique, ou encore la finance, en améliorant non seulement la réactivité mais aussi l’expérience utilisateur ! [6]
L’adoption de ces outils est une réponse directe aux besoins évolutifs des marchés, où chaque seconde compte dans la prise de décision.
7. DES MODÈLES PRÉDICTIFS HYBRIDES PLUS PERFORMANTS
En combinant des algorithmes traditionnels avec des techniques d’apprentissage profond, les modèles hybrides permettent d’obtenir des résultats plus précis dans des domaines comme la gestion des stocks ou les prévisions de ventes.
Cette évolution technologique contribue à la réduction des coûts, tout en augmentant l’efficacité opérationnelle des entreprises. Ainsi, ces modèles deviendront des outils indispensables pour les utilisateurs afin de répondre aux défis croissants du marché. [7]
8. LA SOUVERAINETÉ DES DONNÉES COMME LEVIER STRATÉGIQUE
La localisation et la gestion des données restent au cœur des préoccupations, notamment avec des réglementations de plus en plus strictes. Les entreprises doivent s’assurer que leurs données sont stockées et traitées dans des environnements conformes aux lois locales, tout en maintenant un haut niveau de sécurité informatique.
Cette tendance vers une souveraineté accrue s’inscrit dans un contexte où les relations internationales influencent directement la gestion des technologies numériques mises en œuvre par les organisations. [8]
9. UNE COLLABORATION RENFORCÉE ENTRE L’HUMAIN ET L’IA
L’intelligence artificielle n’a pas vocation à remplacer l’humain, mais à enrichir son expertise.
Concernant cette année, les équipes data collaboreront étroitement avec des algorithmes pour interpréter des informations complexes et résoudre des problèmes stratégiques.
Ainsi, cette collaboration alliera les capacités analytiques de l’IA, à la créativité humaine, générant des résultats inédits dans la gestion de projets. [9]
10. UN FOCUS SUR LA DURABILITÉ DES DONNÉES
La durabilité ne concerne pas seulement les produits, mais aussi les infrastructures de données.
Les entreprises chercheront à réduire leur empreinte écologique en optimisant leurs data centers et en adoptant des pratiques écoresponsables pour le stockage dans le cloud.
Cette démarche répond aux attentes des utilisateurs et reflète une prise de conscience globale des défis environnementaux. [10]
Cette année s’annonce comme un tournant majeur pour les entreprises. Celles qui sauront exploiter les tendances data et en faire des applications stratégiques resteront compétitives et innovantes.
Le tout dans un contexte macro-économique tendu, où la concurrence sera forte, tant sur le plan commercial que sur le recrutement des meilleurs talents.
C'est donc pour cela que nous préconisons d’adopter dès maintenant ces nouvelles pratiques et solutions pour disposer d’un avantage concurrentiel, en parfaite adéquation avec les besoins des utilisateurs et du marché. Les entreprises qui embrassent cette transformation auront une longueur d’avance, car l’innovation et l’analyse des données seront au cœur des décisions stratégiques.
Alors, êtes-vous prêt à transformer vos données en avantage concurrentiel ? RH, Comp&Ben, dirigeants… Tirez dès à présent profit de la pleine utilisation de vos données, grâce à notre solution DATA for people.
Découvrez ACT-ON DATA.
Contactez-nous pour explorer ensemble les solutions de demain !
[1] ProactiveAcademy, ChatGPT et l’impact sur les entreprises
[2] IBM, Qu’est-ce que le Data Mesh ?
[3] OpenDataSoft, Éthique des données
[4] JDN, Data Lineage : définition, principes et outils
[5] AWS, Qu’est-ce que le low-code ?
[6] Databricks, Solutions d'analyse en temps réel
[7] IBM, Optimisation des chaînes d'approvisionnement avec MA
[8] CNIL, RGPD : de quoi parle-t-on ?
[9] Keyrus, lA et interaction humaine
[10] Hellocarbo, Optimisation énergétique des data centers

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