La fragmentation des données se produit lorsque les données sont dispersées entre différents systèmes, applications, clouds, bases de données et documents.
Il est difficile d’accéder, de gouverner et d’utiliser les données fragmentées. Elles constituent l’un des trois principaux défis liés aux données pour la direction.1 Cela entraîne des îlots de données, des indicateurs incohérents, de multiples sources d’information et une dépendance à l’égard des processus de données manuels. Ces défis concernent la planification opérationnelle et la prise de décision, entravant ainsi l’efficacité opérationnelle, la productivité et les projets d’innovation.
La génération augmentée de récupération (RAG) d’entreprise nécessite en particulier de vastes jeux de données d’informations exclusives pour fournir des réponses contextuelles. Mais lorsque les équipes chargées des données doivent gérer des données provenant de différents sites et référentiels, ces initiatives perdent rapidement de leur élan.
Pour de nombreuses entreprises, il n’est pas facile d’éviter la fragmentation des données. Le volume de données gérées par les entreprises explose, et une grande partie de ces données sont des données non structurées. Une étude menée en 2025 a révélé que seulement 26 % des responsables des données sont convaincus que leur organisation peut utiliser les données non structurées d’une manière qui apporte une valeur ajoutée à l’entreprise.2
L’ajout constant de nouveaux logiciels en tant que service (SaaS), de plateformes cloud et d’applications métier aux systèmes hérités existants ajoute également de la complexité à un environnement déjà compliqué (un phénomène communément appelé prolifération du SaaS).
Pour parvenir à des données unifiées, les organisations peuvent tirer parti de plusieurs stratégies, notamment l’intégration des données, la consolidation, la gouvernance des données et les architectures de data fabric . Mais lutter contre la fragmentation des données nécessite aussi un changement de mentalité : ajuster la culture et les modes de travail afin de considérer les données comme un actif stratégique.
Il existe deux types de fragmentation des données. Cette page se concentre sur la diffusion incontrôlée des données d’une entreprise à travers les systèmes et environnements. Cependant, le terme peut également décrire une stratégie d’optimisation des performances d’un système de gestion de base de données (SGBD) et d’un système de fichiers.
Dans un scénario idéal, l’entreprise fonctionne à grande vitesse. Elle est efficace et prend des décisions fondées sur les données à partir de flux de données en temps réel, le tout assisté par des outils d’intelligence artificielle (IA) ultrarapides. Mais la réalité pour bon nombre d’entreprises est plus lente, plus coûteuse et bien plus manuelle en raison de la fragmentation de leur parc de données.
Voici quelques exemples clés de fragmentation des données en entreprise :
- Pas de source d’information unique
- Travaux manuels importants
- Prise de décision lente ou stagnante
- Augmentation des coûts informatiques
- Lacunes en matière de sécurité et de gouvernance
Aucune source d’information unique
Lorsque les données sont fragmentées, il est difficile de maintenir une vue fiable et unifiée à laquelle les différents départements et systèmes peuvent se référer de manière cohérente, souvent appelée source d’information unique (SSOT).
Sans SSOT, des divergences de données apparaissent, les équipes perdent confiance dans les rapports centralisés et s’appuient plutôt sur leurs propres ensembles de données et d’analyses. Cette fragmentation de la prise de décision crée des incohérences et des désalignements au sein de l’entreprise.
Travaux manuels importants
Travailler avec des données déconnectées est intrinsèquement inefficace. Les équipes chargées des données doivent rechercher, rassembler et réconcilier les données, ainsi que connecter manuellement les pipelines ou dupliquer les données lorsque les systèmes sont incompatibles.
Les données sont souvent non structurées, ce qui nécessite une préparation supplémentaire pour les unifier et les rendre utilisables. Ces tâches répétitives peuvent prendre des heures, ce qui nuit à l’efficacité des workflows et à la productivité.
Prise de décision lente ou stagnante
Les environnements de données cloisonnés peuvent ralentir les applications et les systèmes en nécessitant des étapes supplémentaires pour récupérer les données par rapport aux environnements unifiés ou centralisés. Cela introduit une latence, ce qui signifie que lorsque les données arrivent finalement à leur destination en aval, elles sont probablement obsolètes et peuvent produire des informations dépassées.
La latence crée également des obstacles importants au succès de l’IA en limitant les modèles à l’analyse rétrospective plutôt qu’à la prise de décision en temps réel.
Augmentation des coûts informatiques
La fragmentation des données peut augmenter les coûts de plusieurs façons, notamment les coûts de stockage liés à l’entretien de systèmes disparates, l’investissement dans des logiciels redondants et les ressources supplémentaires nécessaires à l’intégration de nouveaux systèmes. Au fil du temps, ces hausses des frais opérationnels augmentent le coût total de possession et ralentissent les efforts de modernisation, y compris l’adoption de technologies plus récentes telles que l’IA.
Lacunes en matière de sécurité et de gouvernance
Les données réparties sur plusieurs systèmes opérationnels, clouds publics et privés , centre de données sur site et serveurs sont plus difficiles à découvrir, à gouverner et à protéger conformément aux exigences réglementaires et aux politiques de confidentialité.
Cette prolifération de données introduit des vulnérabilités en matière de sécurité en augmentant la surface d’attaque pour les acteurs malveillants et en créant des angles morts : ce n’est pas parce qu’une équipe a mis en place de solides contrôles d’accès aux données dans sa plateforme que ces mêmes données sont protégées ailleurs.
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L’IA d’enterprise devient de plus en plus accessible, mais la plupart des environnements de données d’entreprise sont encore beaucoup trop fragmentés pour la prendre en charge à grande échelle. Par exemple, les données 2025 montrent que presque toutes les entreprises sondées prévoyaient de déployer l’IA avancée au cours de l’année prochaine, mais 58 % ont admis ne pas disposer d’une base de données bien définie.3
Sans un environnement unifié offrant un accès à des données structurées et non structurées, les entreprises auront du mal à déployer des projets d’IA en production à la vitesse et à l’échelle requises pour rester compétitives.
Voici pourquoi :
- Cela ralentit l’exécution : l’IA a besoin de grands volumes de données provenant de différentes sources. Lorsque ces données sont cloisonnées, les équipes passent plus de temps à rechercher et à préparer les données qu’à construire et déployer des modèles.
- Le contexte s’en retrouve limité. Les données fragmentées ne donnent qu’une vision partielle de l’activité. Sans accès à l’image complète, les résultats des modèles n’auront pas la précision, la nuance et l’utilité souhaitées.
- Cela augmente les risques. La fragmentation rend les données plus difficiles à fiabiliser. Cela indique également que les données sont gouvernées et protégées de manière incohérente, des risques qui s’aggravent une fois que les données sont utilisées dans les systèmes d’IA.
En définitive, l’IA d’entreprise est aussi performante et utile que les données qui la sous-tendent : 72 % des PDG affirment même que les données propriétaires sont la clé pour libérer la valeur de l’IA générative.4
Dans une vidéo expliquant l’importance de l’unification des données, Edward Calvesbert, vice-président de la gestion des produits watsonx.data chez IBM, insiste davantage sur l’importance des données propriétaires pour l’IA :
« Les données de votre entreprise sont votre mine d’or. C’est ce qui vous différencie de vos concurrents. Alors que les entreprises réfléchissent à la manière d’obtenir une IA plus fiable et plus précise, tout commence par des données prêtes pour l’IA. »
La fragmentation des données est souvent un symptôme d’une transformation numérique rapide : les entreprises d’aujourd’hui stockent et créent des données à travers un parc informatique de plus en plus dispersé et chaotique. Les causes spécifiques de fragmentation des données incluent :
- Environnements multicloud hybrides
- Systèmes déconnectés
- Volumes de données croissants
- Faible gouvernance des données
Environnements multicloud hybrides
Les entreprises modernes ont tendance à associer plusieurs plateformes cloud à une infrastructure de cloud privé et à des systèmes héritage. Si les environnements hybrides multicloud offrent flexibilité, évolutivité et rapidité, ils peuvent limiter considérablement la visibilité des données dans l’ensemble de l’entreprise.
L’infrastructure de données décentralisée – y compris le stockage, les plateformes et la gouvernance – crée un environnement fragmenté, difficile à unifier et à gérer efficacement.
Systèmes déconnectés
Il n’est pas rare que les différentes unités commerciales utilisent des feuilles de calcul, des outils, des tableaux de bord et des plateformes distincts. Mais les systèmes isolés ont du mal à communiquer facilement entre eux au sujet de leurs données, surtout lorsqu’il existe un mélange d’outils hérités et modernes.
Ce qui rend cette déconnexion particulièrement problématique, c’est que beaucoup de ces systèmes travaillent souvent avec des données connexes ou qui se chevauchent, chacun les gérant de manière isolée, sans tenir compte des autres. Cette séparation crée des silos de données profonds, entraînant une accumulation involontaire de données, des incohérences et des redondances.
Volumes de données croissants
Les données sont le pétrole qui maintient la compétitivité des entreprises modernes. Dans cette logique, les entreprises conservent chaque point de données généré par leur multitude d’outils et de systèmes pour une utilisation ultérieure, que ce soit pour la business intelligence (BI) ou le machine learning (ML).
Mais la plupart de ces données sont des informations non structurées contenues dans des PDF, des documents, des images et des vidéos. Il arrive à une vitesse sans précédent et en quantités impressionnantes. Les capacités traditionnelles de gestion des données peinent à gérer ce déluge de données de manière centralisée, ce qui conduit à des approches fragmentées dans l’entreprise.
Faible gouvernance des données
La gouvernance des données contribue à garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données d’une entreprise. Les fonctions de l’entreprise souffrent lorsque les normes, les processus, les politiques et les procédures de gouvernance ne sont pas clairs ou peu appliqués.
Cette ambiguïté conduit les équipes à créer des normes et des taxonomies de données uniques pour leurs systèmes individuels, ce qui entrave le partage futur d’informations, la collaboration et la visibilité de bout en bout.
En pratique, l’unification des données d’entreprise ne signifie pas que les entreprises doivent regrouper toutes les informations dans un seul espace de stockage.
Cette approche n’est pas réaliste en raison de la complexité des environnements multicloud hybrides, de la hausse des volumes de données et de la nécessité de prendre en compte la conformité, la sécurité et la gouvernance. L’objectif de l’unification devrait plutôt être de connecter les bonnes données au bon moment aux bonnes personnes.
Voici quelques stratégies pour résoudre la fragmentation des données :
- Changer les mentalités et la culture
- Renforcer la gouvernance des données
- Consolider les plateformes de données
- Intégrer les données et les systèmes
- Adopter une architecture Data Fabric
- Utiliser des outils d’IA/ML
La fragmentation des données n’est pas seulement un problème informatique ; il s’agit également d’un problème culturel : 68 % des dirigeants considèrent les structures organisationnelles actuelles comme des obstacles à la pleine réalisation de la valeur de l’IA.5
Pour y remédier, il faut adopter un nouvel état d’esprit en matière de gestion responsable des données, dans lequel tous les employés considèrent les données comme un actif stratégique. Ce changement implique de favoriser une approche des données comme produit, où les expériences liées aux données reflètent les expériences produit. Elles sont accessibles, conviviales et offrent une valeur mesurable.
Une bonne gouvernance des données permet de réduire la fragmentation en normalisant et en appliquant un cadre pour la création, le stockage et l’accès aux données tout au long de leur cycle de vie. La stratégie de gouvernance peut inclure la gestion des métadonnées, la gestion de la qualité des données, les normes de données et les contrôles d’accès.
Cependant, la gouvernance n’existe pas de manière isolée ; elle doit être construite autour d’objectifs métier réels et de feuilles de route, avec des rôles clairement définis pour les parties prenantes et l’infrastructure technologique nécessaire pour soutenir les résultats souhaités.
La combinaison de sources de données disparates peut aider à résoudre la fragmentation des données en créant un dépôt de données centralisé. Cette approche est généralement réalisée en déplaçant les données dans un entrepôt de données ou un data lake à l’aide de pipelines ETL/ELT .
Au-delà de la réduction des silos de données, la consolidation fournit une source unique de vérité qui favorise un accès, une analyse et une prise de décision cohérents.
Les processus d’intégration des données combinent et transforment les données fragmentées afin qu’elles soient facilement accessibles pour un usage métier. Les approches les plus courantes incluent l’ETL/ELT et la réplication des données.
Les nouvelles options, telles que l’intégration sans copie, interrogent les données là où elles se trouvent au lieu de les déplacer. Une plateforme d’intégration en tant que service (iPaaS) a également émergé, utilisant des interfaces de programmation d’applications (API) pour connecter les systèmes et les données dans des environnements hybrides et multicloud.
Un data fabric crée une vue unifiée des données à travers des environnements distribués. Cette architecture de données moderne utilise l’automatisation, des métadonnées actives, le machine learning et des API pour éliminer les silos, gérer les actifs de données et rationaliser la gestion des données à l’échelle.
En équilibrant gouvernance et accès, les data fabric aident les entreprises à mieux utiliser leurs données dans des environnements multicloud tout en maintenant la sécurité et la conformité.
Les outils d’IA et de ML peuvent aider à résoudre la fragmentation des données en automatisant des tâches telles que la découverte, l’intégration, la classification, le nettoyage et la récupération des données. Ces capacités sont de plus en plus intégrées dans les systèmes de stockage de données, d’intégration, de gouvernance et de gestion des données de référence.
Les outils compatibles IA/ML peuvent également renforcer la gouvernance en ajoutant automatiquement des métadonnées, en assurant le suivi de la traçabilité et en appliquant des politiques d’accès appropriées, rendant les données dispersées dans l’entreprise plus faciles à trouver, utiliser et protéger.
Avec la bonne stratégie et les bons outils pour réduire la fragmentation des données, les entreprises peuvent commencer à bénéficier d’avantages considérables. Tout d’abord, elles verront le déploiement de l’IA s’accélérer et la prise de décision s’améliorer. À long terme, elles disposeront d’un écosystème de données démocratisé qui soutiendra et transformera continuellement l’entreprise.
Ressources
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Notes de bas de page
1, 4 The CMO revolution: 5 growth moves to win with AI, IBM Institute for Business Value, juin 2025.
2 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect, IBM Institute for Business Value, 12 novembre 2025.
3 Go further, faster with AI, IBM Institute for Business Value, 9 décembre 2025.
5 L’entreprise en 2030, IBM Institute for Business Value, 16 anvier 2026.