Enquête Cloudera : Les défis de gouvernance qui retardent les projets d’IA d’entreprise
Contexte et méthodologie
L’enquête The Great AI Re‑Architecture menée par Cloudera auprès de 1 500 architectes d’entreprise, responsables d’infrastructure cloud et architectes de données dans le monde entier, révèle une transformation majeure des architectures de données pour répondre aux exigences de l’IA. Le sondage, réalisé du 5 au 22 juin 2026, couvre 9 marchés (États‑Unis, Canada, Brésil, Afrique du Sud, Espagne, Royaume‑Uni, Singapour, Inde, Japon) et cible des entreprises de plus de 1 000 salariés (250 dans certains marchés).
Principaux constats
Adoption de l’IA : 77 % des organisations utilisent activement l’IA, mais 95 % ont retardé ou annulé des initiatives d’IA au cours de l’année écoulée en raison de problèmes de gouvernance, de conformité ou de régulation.
Besoin de refonte architecturale : 72 % estiment que leur architecture de données actuelle nécessite une révision majeure pour supporter les futures exigences de l’IA.
Coûts et complexité : 84 % signalent une hausse des coûts d’infrastructure liée aux charges de travail IA, et 75 % affirment que l’IA a modifié leurs pratiques de stockage et d’architecture des données.
Gouvernance comme pilier critique
Les réponses indiquent que la gouvernance des données devient un facteur déterminant pour le succès de l’IA. 73 % des participants déclarent que l’IA a rendu la gouvernance plus complexe, et 55 % ont reporté ou annulé plus de six projets d’IA à cause de contraintes de gouvernance, conformité ou réglementation.
La distribution accrue des données accentue le problème : 97 % déplacent des données entre environnements (cloud public, cloud privé, on‑premise, edge) au moins une fois par mois, rendant la gouvernance cohérente indispensable.
Vers des architectures hybrides
Deux tiers (66 %) ont déplacé des charges de travail IA du cloud public vers des environnements privés ou on‑premise l’année précédente, soulignant une tendance vers des architectures hybrides. 25 % prévoient de prioriser une approche « hybrid‑first » au cours des deux prochaines années.
Implications pour les entreprises
Les organisations qui modernisent leurs architectures de données pour gérer les données de façon cohérente et exécuter l’IA où cela a le plus de sens seront mieux positionnées pour offrir une IA sécurisée, évolutive et à forte valeur ajoutée.
En résumé, la transformation des infrastructures de données, la complexité croissante de la gouvernance et l’adoption d’environnements hybrides sont les leviers clés qui détermineront la réussite des projets d’IA d’entreprise dans les années à venir.