Problèmes de qualité des données : cause la plus courante décryptée en 2025

Les écarts entre les données collectées et les exigences des algorithmes d’intelligence artificielle se sont accentués de 38 % depuis début 2024, selon les rapports consolidés des principaux instituts de recherche. Un audit mené auprès de 700 entreprises en Europe a révélé que plus de la moitié des anomalies constatées proviennent d’incohérences à l’étape de la saisie initiale, et non du traitement automatisé ou de la migration des données.

Cette tendance persistante met en lumière un point de friction majeur pour les infrastructures de données, alors que les investissements dans l’automatisation atteignent des niveaux records. Les recommandations des organismes de normalisation évoluent, poussant les acteurs à revoir leurs pratiques pour réduire l’impact de ces défauts structurels.

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Vers une nouvelle ère de la qualité des données en 2025

2025 s’annonce comme un véritable basculement pour la qualité des données dans les entreprises françaises. Sous la pression croissante de la digitalisation des ressources humaines, de l’expansion continue du cloud computing et de la généralisation du big data, les organisations prennent le problème à la racine : la diversité des sources et des formats.

Les géants du secteur, Amazon Web Services, Microsoft Azure, accélèrent l’implantation d’outils automatisés, capables de détecter instantanément les anomalies. Un directeur technique d’un groupe industriel français confie : « La migration vers le cloud souverain a mis en évidence des décalages de structure dans nos bases, invisibles jusque-là en local. » Résultat : la donnée n’est plus un simple produit final, elle devient une responsabilité partagée dès la saisie. Les équipes métiers et IT se rapprochent, avec un objectif : fiabiliser les données à l’entrée, pas seulement à la sortie.

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L’arrivée massive de la 5G et la montée de l’edge computing bouleversent le paysage. Chaque nouveau point de collecte, bien au-delà des traditionnels centres de données, accroît la diversité des flux et complexifie leur gestion. Désormais, l’interopérabilité n’est plus une option. Elle s’impose comme une nécessité, à chaque étape du cycle de vie des données.

Voici les mutations les plus marquantes qui s’imposent dans ce contexte :

• Technologies numériques : de nouveaux outils d’audit et de surveillance émergent pour identifier rapidement les ruptures de chaîne.
• Adoption par les entreprises françaises : le retard n’est plus excusé, même chez les entreprises intermédiaires.
• France : l’arbitrage entre cloud souverain et solutions américaines redéfinit les stratégies de gouvernance des données.

Peu à peu, l’ère des données éclatées s’efface. Les entreprises misent sur l’orchestration des flux, investissent dans la formation à la traçabilité et placent la qualité des données au centre de leur promesse de confiance et d’innovation.

Pourquoi l’intelligence artificielle bouleverse les standards de fiabilité

L’arrivée en force de l’intelligence artificielle dans le traitement des données a redistribué les cartes. Les algorithmes d’artificial machine learning ne se contentent plus de signaler des anomalies. Ils repèrent des liens discrets, débusquent des signaux faibles, interviennent en temps réel dans les flux. Cette capacité à anticiper, à modéliser les comportements, à ajuster l’expérience client selon des critères toujours plus fins, hisse la qualité des données au rang d’exigence stratégique.

L’essor des modèles de langage (LLM) utilisés par Amazon, Google ou Netflix impose une règle : la précision. L’analyse des données ne tolère plus l’approximation. La moindre erreur, un biais minime lors de l’apprentissage d’un modèle, et c’est la distorsion qui menace toute la chaîne. Les spécialistes jonglent avec des jeux de données massifs, souvent disparates, et doivent garantir la traçabilité de chaque variable.

Trois réalités s’imposent dans ce nouvel environnement :

• Biais des données : la collecte doit être surveillée de près pour limiter les effets indésirables.
• Personnalisation de l’expérience client : la qualité de la recommandation dépend d’une collecte et d’un traitement sans faille.
• Impact sur la prise de décision : une donnée erronée oriente l’intelligence artificielle dans la mauvaise direction, avec des conséquences immédiates.

Avec l’intelligence artificielle générative, la donne s’accélère. Les systèmes progressent vite, mais ils propagent aussi les failles à la même vitesse. L’intervention humaine reste indispensable pour surveiller, corriger et affiner ces nouveaux standards, sous peine de laisser filer la maîtrise du résultat.

La cause principale des problèmes de qualité des données : ce que révèlent les dernières évolutions technologiques

Depuis deux ans, la hausse des failles de sécurité dans les systèmes de gestion de données a mis un fait en lumière : la défaillance la plus courante reste la mauvaise gouvernance des accès. Les dispositifs de cybersécurité tournent à plein régime, surtout dans ces environnements hyperconnectés où cloud, edge et centres de données échangent à une vitesse inédite. Les incidents récents en Europe, touchant la santé et la recherche, rappellent combien les architectures IT restent exposées.

Le RGPD a apporté une vigilance plus soutenue, mais la protection de la vie privée se heurte encore à des pratiques inégales. Trop souvent, un cloisonnement excessif, l’absence de contrôle rigoureux ou le manque de protocoles solides laissent passer des anomalies lors de la mise en place de nouveaux systèmes. Banques, cliniques et fournisseurs cloud, de Amazon Web Services à Microsoft Azure, relèvent une hausse des alertes liées à la sécurité des systèmes d’information.

Pour mieux cerner les faiblesses actuelles, voici les points qui concentrent les tensions :

• Manque de traçabilité : des logs insuffisants entravent la détection rapide des incidents.
• Multiplication des points d’accès : chaque nouveau service étend la surface d’exposition aux attaques.
• Fragmentation des responsabilités : dans le cloud, la vigilance se dilue à mesure que la gestion se partage.

Désormais, les problèmes de qualité des données dépassent le cadre des erreurs de manipulation ou des bugs logiciels. Ils englobent la capacité à garantir sécurité et conformité face à des menaces toujours plus sophistiquées et à une pression réglementaire permanente.

Recommandations clés pour anticiper les défis et saisir les opportunités en gestion des données

Pour renforcer la fiabilité, la culture data devient un socle. Le succès repose sur la formation continue, la sensibilisation à la qualité des données et l’alignement des pratiques sur les besoins métiers. Les DSI investissent dans des parcours de montée en compétences, axés sur la compréhension des indicateurs de qualité et la maîtrise des risques.

Pour y parvenir, il faut s’équiper de solutions de mesure solides, capables de surveiller en temps réel cohérence, actualité et traçabilité des flux. Les outils exploitant le langage naturel ou l’apprentissage automatique simplifient la détection d’anomalies dans des ensembles massifs, qu’il s’agisse de performance RH, de gestion hospitalière ou de logistique chez UPS.

Voici les leviers à activer pour reprendre la main sur la donnée :

• Fixez des KPIs précis : taux d’erreur, complétude, unicité, accessibilité.
• Favorisez la collaboration entre métiers, data scientists et responsables conformité.
• Mettez vos systèmes à l’épreuve sur des jeux de données complexes venus de Bordeaux, Paris ou d’écosystèmes mondiaux.

La digitalisation RH, accélérée par le cloud et l’usage intensif du GPU, soulève de nouveaux défis pour la gouvernance. Les éditeurs tels qu’Oracle ou Apple rivalisent d’ingéniosité pour associer performance et conformité, tandis que la collecte de contenus sur Wikipedia exige une vigilance renforcée sur la fiabilité.

La gestion des données dépasse la simple contrainte réglementaire. Ceux qui savent en faire un levier transforment la pression en avantage, anticipent les dérives et ouvrent la voie à une nouvelle génération d’usages. Les données, jadis simples chiffres, deviennent désormais le carburant d’une stratégie gagnante, pour peu que la vigilance ne faiblisse jamais.