Où en est votre entreprise avec ses données ? YoungData est partenaire de l’Observatoire de la maturité data et IA des entreprises, piloté par le cabinet Datasulting, qui mesure chaque année la façon dont les TPE, PME et ETI françaises exploitent leurs données et l’IA.
En bref : la maturité data
La maturité data mesure la capacité d’une entreprise à collecter, organiser et exploiter ses données pour décider. L’Observatoire la décrit en cinq profils, du « novice », qui n’a pas digitalisé, au « producteur », qui pilote de façon prédictive. En 2024, 22 % des 340 entreprises interrogées se disaient capables d’exploiter correctement leurs données.
Les cinq niveaux de maturité data
| Profil | Pilotage | Ce qui le caractérise | Par quoi commencer (nos repères) |
|---|---|---|---|
| Le novice | Pas digitalisé | Aucune démarche engagée | Recenser les fichiers et les outils où vivent les données |
| L’apprenti | Sans outil de pilotage | Prise de conscience, premiers essais | Un premier tableau de bord Power BI sur un indicateur clé |
| Le jardinier | Pilotage classique | Actions ciblées, données non centralisées, gouvernance peu travaillée | Centraliser les données et remplacer les fichiers partagés par des applications |
| Le cultivateur | Pilotage évolué (BI) | Démarche structurée, outils ou infrastructure déployés | Gouvernance des données, automatisation des flux, premiers usages de l’IA |
| Le producteur | Pilotage prédictif | Architecture data, compétences internes, culture data ancrée | Prévisions, IA intégrée aux processus, retour sur investissement mesuré |
Les profils et leur description viennent de l’Observatoire ; la dernière colonne donne nos repères pour passer à la marche suivante.
Les axes à évaluer
Selon l’Observatoire de la maturité data des entreprises, les 5 piliers de la maturité data sont le potentiel data, la stratégie data, la culture data, l’organisation & gouvernance et les compétences. Voici le rôle de chacun de ces axes :
- Le potentiel data est l’axe qui évalue le potentiel de valorisation des données en prenant en compte la diversité et la richesse des data au sein d’une organisation ;
- La stratégie data réunit les actions mises en place et celles à mettre en place afin d’intégrer les données dans la stratégie de l’organisation. Elle évalue la capacité de l’entreprise à générer de la performance en se servant de ses données ;
- La culture data s’intéresse au niveau de connaissance des acteurs de l’entreprise sur les usages des data. Pour ce faire, la sensibilité des collaborateurs par rapport à l’utilisation des données est analysée :
- L’organisation et gouvernance est un axe visant à rendre l’efficacité de la gestion des données dans l’entreprise optimale. Afin de s’assurer que la gestion des données au sein de l’organisation est efficace, l’organisation elle-même et les règles qui lui sont imposées telles que la RGPD, l’éthique des données, les processus ou la cybersécurité, sont analysées ;
- Les compétences : ce dernier pilier de la maturité data se focalise sur la valorisation des données à travers les moyens humains de l’entreprise et les compétences de ses collaborateurs.
L’Observatoire mesure aussi la maturité IA, de l’absence d’usage à une IA pilotée au niveau stratégique, avec des règles d’usage connues de tous.
La cohérence des données, premier chantier
Avant les tableaux de bord et l’IA, il faut des données qui concordent d’un service à l’autre ; sans cela, deux rapports donnent deux chiffres pour le même indicateur. C’est ce que nous appelons la cohésion data. Quatre leviers :
- Une seule source par donnée : chaque client, produit ou chantier se saisit à un seul endroit, les autres outils le lisent.
- Des définitions communes : un chiffre d’affaires, une commande ou un client actif se calcule de la même façon partout.
- Des outils reliés : les logiciels échangent par des connecteurs, pas par des exports et des ressaisies.
- Des règles claires : qui crée, modifie et valide chaque donnée, et qui en répond.
Faites le test : dix questions
Comptez une réponse « oui » par question.
- Vos indicateurs clés sont-ils disponibles sans retraitement à la main ?
- Chaque donnée importante (client, produit, chantier) a-t-elle une seule source officielle ?
- Vos équipes saisissent-elles chaque information une seule fois ?
- Au moins un tableau de bord se met-il à jour tout seul ?
- Les accès aux données sont-ils définis par rôle ?
- Quelqu’un est-il responsable de la qualité des données ?
- Vos décisions s’appuient-elles sur des chiffres plutôt que sur l’intuition ?
- Vos collaborateurs savent-ils lire et utiliser un tableau de bord ?
- Vos données servent-elles à prévoir (ventes, stocks, charge) ?
- L’usage de l’IA est-il encadré par des règles connues de tous ?
Repère indicatif : de 0 à 2 « oui », novice ou apprenti ; de 3 à 5, jardinier ; de 6 à 8, cultivateur ; 9 ou 10, producteur. Pour un diagnostic complet, l’Observatoire propose une évaluation gratuite en ligne.
Pourquoi progresser
Les principaux enjeux cités par les entreprises interrogées en 2024 :
- optimiser la performance opérationnelle : 59 % ;
- faciliter le pilotage de l’entreprise : 58 % ;
- améliorer la connaissance, la satisfaction et l’expérience client : 45 % ;
- réduire les coûts : 44 % ;
- mieux anticiper (ventes, stocks, maintenance) : 41 % ;
- acquérir et fidéliser les clients : 30 % ;
- proposer de nouveaux produits et services : 27 % ;
- transformer le modèle économique : 10 %.
Progresser d’un niveau avec la Power Platform
Chaque marche a son outil : Power BI pour passer au pilotage évolué, Power Apps et Dataverse pour centraliser la saisie, Power Automate pour supprimer les ressaisies, AI Builder et Copilot Studio pour les premiers usages de l’IA. Pour les bases, voir ce qu’est la business intelligence.
Conclusion
Connaître son niveau est un point de départ : il dit par quoi commencer. Nous aidons les entreprises à passer d’une marche à la suivante, avec des outils qu’elles gardent et qu’elles savent faire évoluer.
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Questions fréquentes
Qu’est-ce que la maturité data ?
C’est la capacité d’une entreprise à collecter, organiser et exploiter ses données pour décider. Elle se mesure sur plusieurs axes : potentiel des données, stratégie, culture, organisation et gouvernance, compétences, et désormais usages de l’IA.
Quels sont les niveaux de maturité data ?
L’Observatoire de la maturité data et IA en décrit cinq : le novice (pas digitalisé), l’apprenti (sans outil de pilotage), le jardinier (pilotage classique), le cultivateur (pilotage évolué avec la BI) et le producteur (pilotage prédictif).
Comment mesurer la maturité data de son entreprise ?
Avec un questionnaire qui couvre les données, les outils, la gouvernance, les compétences et l’IA : notre test en dix questions donne un premier repère, l’évaluation gratuite de l’Observatoire un diagnostic complet.
Comment améliorer sa maturité data ?
Une marche à la fois : centraliser les données et supprimer les ressaisies, puis bâtir des tableaux de bord fiables, puis structurer la gouvernance, avant d’aller vers la prévision et l’IA.
Qu’est-ce que la cohésion data ?
La cohérence des données d’une entreprise, d’un service et d’un outil à l’autre : une seule source par donnée, des définitions communes, des outils reliés et des règles sur qui crée et valide chaque donnée. C’est la première marche vers une maturité data plus élevée.
