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D’après cette nouvelle étude mondiale, 48 % des cadres dirigeants estiment que des données fiables et sécurisées pourraient accroître le chiffre d’affaires de plus de 25 %, alors que seules 7 % des entreprises sont réellement prêtes pour l’IA

Veeam® Software, l’entreprise de confiance pour les données et l’IA, dévoile une nouvelle étude mondiale à l’occasion du VeeamON London. Intitulée The Data and AI Trust Gap, elle révèle un fossé béant et croissant sur l’IA en entreprise. Alors que 88 % des organisations utilisent déjà des agents d’IA ou mènent des projets pilotes, seules 7 % sont considérées comme véritablement prêtes pour l’IA, et 95 % affirment que les défis liés aux données ont déjà freiné leurs progrès dans ce domaine. À mesure que l’IA agentique passe des phases pilotes aux environnements de production, les organisations sont confrontées à un défi urgent : garantir la visibilité, la gouvernance, la sécurité et la résilience des données qui alimentent ces systèmes.

Basée sur une enquête mondiale menée auprès de 600 cadres dirigeants des secteurs des services financiers, de la santé, de l’industrie manufacturière, du commerce et des technologies, l’étude révèle que l’adoption de l’IA progresse à un rythme bien plus soutenu que les structures de gouvernance destinées à l’encadrer. Malgré des investissements conséquents et une volonté forte de la part des dirigeants, les capacités de contrôle, de surveillance et de remédiation face aux défaillances de l’IA demeurent très peu développées.

Selon les principaux résultats, l’IA se développe plus rapidement que le contrôle :

 Seulement 7 % des organisations sont véritablement prêtes pour l’IA.
 88 % utilisent déjà des agents d’IA ou mènent des projets pilotes.
 Seules 28 % se disent confiantes dans leur capacité à détecter les systèmes d’IA fonctionnant en dehors des paramètres approuvés.
 95 % affirment que les défis liés aux données ont déjà freiné leurs progrès en IA.

Les chiffres révèlent un net déficit de confiance entre l’adoption de l’IA et les dispositifs de gouvernance, de visibilité et de contrôle nécessaires pour l’accompagner.

« Pour la plupart des entreprises, le problème n’est pas l’adoption de l’IA, mais la confiance dans l’IA », explique Anand Eswaran, CEO de Veeam. « La première phase de l’IA a été marquée par les investissements dans les infrastructures, l’expérimentation et l’accélération. La phase suivante sera placée sous le signe de la confiance. Avec la généralisation des agents d’IA autonomes opérant à vitesse machine, la question n’est plus de savoir si l’on peut utiliser l’IA, mais si l’on est en mesure de garantir que toutes les données sont sécurisées, gouvernées, conformes et résilientes. En cas d’incident, êtes-vous capable de rétablir la situation avec précision ? C’est ainsi que l’on accélère le déploiement d’une IA sécurisée à grande échelle sans accroître les risques opérationnels ou réputationnels. »

La confiance des dirigeants masque un écart avec la réalité opérationnelle

L’étude met en évidence un écart de perception important entre les instances dirigeantes et les équipes opérationnelles chargées de produire les résultats attendus de l’IA. Les progrès stagnent souvent entre l’intention et la mise en œuvre : la gouvernance est appliquée de manière incohérente, les données sont gérées de manière réactive, et les responsabilités sont définies, mais demeurent fragmentées.

 65 % des CEO pensent disposer d’un inventaire complet de leurs actifs IA, contre seulement 48 % des responsables techniques.
 52 % des CEO considèrent jouer un rôle moteur en matière de données, mais seulement 41 % des RSSI et 38 % des DSI partagent cet avis.
 48 % des CEO estiment que des données fiables, sécurisées et conformes pourraient permettre une hausse du chiffre d’affaires de plus de 25 %.
 83 % des CEO se sentent sous pression pour accélérer le développement de leurs capacités en IA et en données.

Cette combinaison d’une adoption rapide de l’IA, d’une visibilité incomplète et d’une responsabilité floue crée les conditions de défaillances difficiles à détecter, à expliquer et à contenir.

Les défaillances de l’IA ne ressembleront pas à de simples temps d’arrêt

À mesure que les systèmes d’IA gagnent en autonomie, la nature des défaillances évolue. Le risque ne réside plus dans les pannes traditionnelles des systèmes, mais dans des défaillances liées aux données, plus difficiles à détecter, à expliquer et à maîtriser. L’étude met en garde contre le fait que les erreurs commises à vitesse machine dépassent les capacités de détection, nécessitant de faire évoluer la résilience d’une approche de reprise globale vers une approche de précision : ne restaurer que ce qui est affecté, plutôt que de réinitialiser des environnements entiers.

Parmi les organisations utilisatrices de l’IA, seules une minorité sont capables d’identifier en quelques minutes :

 Les systèmes auxquels elle a accédé (29 %).
 Les actions réalisées (25 %)
 Les décisions influencées (24 %)
 Les données utilisées (22 %)

Seuls 40 % des dirigeants se disent très confiants dans leur capacité à isoler et à inverser avec précision les défaillances d’une IA agentique.

De l’intérieur vers l’extérieur, de l’extérieur vers l’intérieur : la gouvernance s’articule désormais autour des données

Le défi de la gouvernance converge autour des données sous l’effet de deux forces : la demande interne et le contrôle externe.

L’utilisation non autorisée de l’IA est désormais largement répandue dans les organisations :

 95 % constatent une utilisation non autorisée de l’IA, ce que 93 % considèrent comme un risque majeur.

 Pourtant, seules 25 % proposent des alternatives approuvées, ce qui indique une tendance à freiner la demande plutôt qu’à la gouverner efficacement.
 44 % estiment que le risque cyber accru constitue le principal risque lié au « Shadow AI ».

Parallèlement, la pression réglementaire externe s’intensifie. 61 % des organisations affirment que l’AI Act européen a déjà influencé leurs stratégies d’investissement en IA au cours des 12 derniers mois, tandis que 47 % évoquent la traçabilité des décisions liées à l’IA comme leur principal enjeu de conformité.

La confiance nécessite une responsabilité assumée, et non une ambiguïté partagée

Cette nouvelle étude montre que les principaux obstacles au progrès sont la fragmentation des responsabilités et le manque d’alignement des disciplines opérationnelles : les responsabilités liées aux données, à l’IA et à la gouvernance sont souvent dispersées entre différentes équipes, ce qui dilue la responsabilisation et ralentit l’exécution. Lorsque « tout le monde est responsable », personne n’est en mesure de trancher les politiques, de faire appliquer les contrôles ou de démontrer les résultats.

Là où les responsabilités sont clairement définies, les résultats s’améliorent considérablement. Les organisations sont :

 24 % plus susceptibles de détecter les comportements d’IA anormaux lorsque les RSSI assument la responsabilité des risques liés aux agents d’IA.
 47 % moins susceptibles de les détecter lorsque la responsabilité est partagée.

Les données n’ont pas besoin d’un nouveau défenseur : elles ont besoin d’un leadership responsable et suffisamment solide pour aligner gouvernance, sécurité, confidentialité, conformité et résilience.

La confiance, fondement opérationnel de l’IA en entreprise

Un fossé clair se creuse entre les organisations capables d’opérationnaliser la confiance et celles qui n’y parviennent pas. Les organisations qui réussissent à aligner ambition, visibilité et gouvernance affichent des performances nettement supérieures à celles de leurs pairs.

Parmi les organisations considérées comme pleinement prêtes pour l’IA, 97 % font état de bénéfices commerciaux mesurables issus de leurs investissements dans les données et l’IA, contre 48 % en moyenne, ce qui illustre l’importance d’opérationnaliser la confiance à l’échelle de l’entreprise.

Construire la couche de confiance pour les données et l’IA

Veeam répond à ce défi en combinant résilience, sécurité et gouvernance des données afin d’aider les organisations à identifier les données utilisées par l’IA, à contrôler leur accès par les utilisateurs et les agents, et à restaurer avec précision des données fiables en cas d’incident.

« Les conclusions de cette étude sont sans équivoque. Lorsque 95 % des dirigeants affirment que les problèmes liés aux données ralentissent déjà leurs progrès en IA, cela montre que le goulot d’étranglement ne se situe pas dans le modèle, mais dans la disponibilité de données fiables, gouvernées et restaurables », ajoute Anand Eswaran. « Veeam met en place une couche de confiance dédiée aux données et à l’IA afin d’offrir aux entreprises la visibilité, le contrôle et la capacité de restauration ciblée nécessaires pour faire évoluer l’IA en toute sécurité et générer une véritable valeur métier. »