Qu’est-ce qu’une donnée en temps réel ?
Les données en temps réel peuvent être traitées et analysées dès qu’elles ont été générées ou collectées, souvent sous quelques millisecondes.
Les données en temps réel accélèrent la prise de décision, essentielle pour rester compétitif dans le climat économique actuel. Les entreprises utilisent les données en temps réel pour alimenter l’analytique en temps réel et obtenir rapidement des informations fiables et exploitables. Selon les données IDC pour 2025, les entreprises interrogées estiment que dans 63 % des cas d'utilisation, les données doivent être traitées en quelques minutes pour être utiles.
Quel que soit le type d’entreprise, les données en temps réel permettent d’accélérer la détection des fraudes, d’optimiser les chaînes d’approvisionnement, de personnaliser l’expérience client et de gérer les risques. Et à l’ère de l’intelligence artificielle, les données en temps réel s’avèrent essentielles pour assurer l’efficacité des systèmes d’IA. Pour être performants, les modèles d’IA ont besoin de données récentes et pertinentes. Sinon, ils risquent de fonder leurs décisions sur des informations obsolètes ; autrement dit, sur la réalité d'hier.
Les données en temps réel peuvent provenir de diverses sources, notamment :
- Appareils et capteurs IdO (Internet des objets)
- les applications mobiles ;
- Systèmes de transport
- Services de prévisions météorologiques
- Marchés financiers
- Plateformes de réseaux sociaux
- Bases de données sportives
- Plateformes de renseignement en matière de cybersécurité
- Systèmes de point de vente et de commerce électronique
Les interfaces de programmation d’application (API) permettent d’automatiser la transmission de données en temps réel à partir de diverses sources vers les pipelines de données à des fins de traitement et de stockage.
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Aujourd’hui, les données historiques et les informations datées, même celles collectées la veille, ne suffisent plus pour éclairer la prise de décision.1
Or, dans les approches traditionnelles de traitement de données, c’est exactement ce que les entreprises sont souvent obligées de faire : traiter par lots pour obtenir des informations axées sur les données. Grâce au traitement par lots, les tâches sont regroupées à certains intervalles pour être exécutées par lots à des moments précis (par exemple, pendant la nuit).
Si le traitement par lots est très efficace sur les tâches non soumises à des contraintes de temps, comme les rapports de routine, il ne permet pas aux entreprises d’obtenir des informations immédiates. Par exemple, une banque qui s’appuie uniquement sur le traitement de données par lots dans le cadre de son programme de détection des fraudes peut n’être informée d’une transaction financière suspecte que bien après la survenue d’une perte importante.
Le développement de technologies à faible latence, capables de traiter les données instantanément (ce que l’on appelle aujourd’hui « données en temps réel »), a permis aux entreprises d’accélérer leur réponse face à l’évolution des conditions, ainsi que la mise en œuvre de leurs projets de Business Intelligence.
Reprenons l’exemple de la fraude : le traitement des données en temps réel permet l’analyse en temps réel (également appelée « analytique en temps réel ») des transactions financières, afin d’alerter les banques dès qu’une activité suspecte est menée. Les banques peuvent ainsi intervenir promptement, prévenir les pertes importantes et protéger les actifs de leurs clients.
L’adoption croissante de l’intelligence artificielle amplifie davantage l’importance des données en temps réel. Les workflows alimentés par l’IA et par le machine learning intègrent généralement des données à jour et de qualité.
Par exemple, les modèles de diagnostic pilotés par l’IA nécessitent des données actuelles sur les patients pour détecter les maladies, tandis que les chatbots de commerce électronique sont dotés d’informations d’inventaire en temps réel pour répondre efficacement aux questions des acheteurs sur la disponibilité des produits.
L’IA agentique, en particulier, exploite les données en temps réel pour favoriser une prise de décision autonome. Par exemple, les entreprises de transport peuvent utiliser l’IA agentique pour ajuster automatiquement les itinéraires de livraison en fonction des conditions de circulation en temps réel.
Les entreprises qui exploitent les données en temps réel en tirent divers avantages :
Des informations à jour de haute qualité permettent d’obtenir des informations et des prévisions plus précises, notamment dans les cas où même des données vieilles de quelques heures perdent leur pertinence. Par exemple, dans le trading boursier, les courtiers s’appuient sur des flux de données de marché en temps réel pour saisir des opportunités d’investissement.
Grâce aux données en temps réel, les entreprises peuvent procéder à des ajustements rapides pour gagner du temps et de l’argent, par exemple en optimisant leurs niveaux de stock et en identifiant les goulots d’étranglement dans la production.
L’accès aux données en temps réel aide les entreprises à repérer rapidement les risques et les menaces, qu’il s’agisse de conditions météorologiques défavorables ou d’une tentative de cyberattaque, et à limiter leur impact.
Les données en temps réel peuvent être combinées aux données historiques pour alimenter l’analyse prédictive et la planification à long terme. Cette approche exhaustive de l’analyse de données permet d’éclairer un large éventail de décisions, du recrutement à la publicité.
Si les termes « données en temps réel », « données en temps quasi réel » et « données en continu » sont souvent utilisées de manière interchangeable, ils présentent des différences subtiles.
Les données en temps réel sont disponibles instantanément après avoir été générées ou collectées, tandis que les données en temps quasi réel deviennent accessibles à des fins d’analyse ou autres sous quelques minutes, voire plusieurs heures.
Par exemple, la NASA considère que les données en temps quasi réel sont celles qui sont disponibles une à trois heures après avoir été capturées par un instrument sur une plateforme spatiale.2
Selon Forrester, les données utilisées à des fins d’analytique en temps réel sont disponibles en moins de 15 ou moins de 5 minutes, selon la source de données.3 (Il est important de noter que lorsque la latence associée à la distribution des données est de quelques minutes seulement, on peut parler de « temps réel », même s’il s’agit d’un processus en temps quasi réel.)
Le diffusion de données en continu, également connue sous le nom de diffusion de données en temps réel, concerne spécifiquement les données générées en continu, qui circulent dans les pipelines de données à partir de diverses sources. Il s’agit généralement de données en temps réel, comme les enregistrements provenant des appareils IdO ou l’activité sur les réseaux sociaux.
Cependant, toutes les données en temps réel ne sont pas nécessairement diffusées en continu. En effet, les données en temps réel qui ne font pas partie d’un flux continu, mais qui sont produites et transmises en tant qu’événement, ne sont pas considérées comme étant diffusées en continu. Lorsqu’un utilisateur de téléphone mobile se sert d’une application pour partager sa position actuelle avec un ami de façon ponctuelle (et non continuellement), on parle de données en temps réel non diffusées en continu.
Associer plusieurs processus et outils de gestion des données permet aux entreprises de gérer les pipelines de données en temps réel.
Ingestion de données en temps réel
L’ingestion de données consiste à collecter et à importer des fichiers de données de diverses sources vers une base de données pour les stocker, les traiter et les analyser. L’ingestion de données en temps réel consiste à collecter des données à partir de différentes sources avec une latence minimale. Les principaux outils d’ingestion de données en temps réel sont Apache Kafka et AWS Kinesis.
Traitement de données en temps réel
Le traitement de données consiste à transformer les données brutes en informations utilisables. Ce processus comporte une série d’étapes structurées dont la collecte, la préparation, l’analyse et le stockage. Le traitement de données en temps réel consiste à exécuter ces étapes dès que les données sont générées ou collectées. Les cadres de traitement en temps réel les plus utilisés sont Apache Hadoop et Spark.
Traitement de flux
Le traitement des flux peut être considéré comme une forme de traitement de données en temps réel. En effet, les données sont traitées « en mouvement ». Les transformations telles que le filtrage, l’enrichissement et le formatage ont lieu pendant que les données circulent dans le pipeline de données. Les cadres tels qu’Apache Flink permettent aux entreprises de traiter des événements complexes en temps réel et d’agréger les données à l’échelle.
Intégration des données en temps réel
L’intégration des données en temps réel consiste à prendre et à traiter les données provenant de plusieurs sources dès qu’elles sont disponibles, puis à les intégrer immédiatement dans un système cible. Les outils et méthodes d’intégration des données en temps réel sont l’intégration des données de flux (SDI), la capture des données modifiées (CDC), l’intégration d’applications et la virtualisation des données. Parmi les outils et les plateformes conçus pour rationaliser l’intégration en temps réel, citons Apache Kafka et IBM Streamsets.
Analyse des données en temps réel
L’analyse de données consiste à interroger, à interpréter et à visualiser les jeux de données. L’analyse de données en temps réel consiste à effectuer ces tâches au fur et à mesure que les données sont générées, afin d’obtenir des informations en temps réel et d’éclairer la prise de décision. Les outils d’analyse en temps réel s’appuient sur l’ingestion, le traitement et l’intégration des données en temps réel, ainsi que sur des méthodes de stockage optimisées pour les solutions d’analyse, comme les entrepôts de données cloud.
Les données en temps réel soutiennent des processus et fonctions critiques dans de nombreux secteurs.
Les données en temps réel sur les cybermenaces aident les équipes de sécurité à adopter une approche proactive pour détecter, prévenir et traiter les cyberattaques. Les équipes peuvent s’abonner aux flux de renseignement sur les menaces (informations sur les menaces en temps réel) provenant de services open source et commerciaux.
Les algorithmes de tarification dynamique utilisent les données en temps réel pour aider les entreprises, qu’il s’agisse de plateformes de covoiturage ou d’attractions touristiques, à déterminer les tarifs qui maximiseront leurs revenus à tel ou tel moment. Parmi les données qui alimentant les algorithmes de tarification dynamique, citons les habitudes d’achat des consommateurs, les prix des concurrents et les tendances sur les réseaux sociaux.4
L’analyse des données de transaction en temps réel permet aux institutions financières et autres entreprises de détecter rapidement les anomalies et d’intervenir avant qu’une perte liée à la fraude ne se produise. Suivre et analyser en temps réel les données liées au comportement des utilisateurs permet de prévenir les fraudes : une vitesse de frappe et des mouvements de souris inhabituels, par exemple, peuvent alerter la banque qu’un escroc tente de se faire passer pour son client.5
Les données en temps réel portant sur le comportement des clients permet aux entreprises d’offrir instantanément une expérience client personnalisée, par exemple en leur recommandant des produits pertinents pendant qu’ils font des achats en ligne. La personnalisation concerne également les patients. Leurs données de santé en temps réel, notamment celles collectées à partir d’appareils portables comme les montres intelligentes, peuvent informer le parcours de soin et améliorer les interactions entre prestataires et patients.
La maintenance prédictive optimise la performance et la durée de vie de l’équipement en évaluant son état en permanence et en temps réel. Ces évaluations sont alimentées de données en temps réel collectées par des capteurs et analysées par des modèles de machine learning. Ce type d’analyse permet aux entreprises d’identifier rapidement et de réparer ou de remplacer les équipements peu performants, afin d’éviter les temps d’arrêt coûteux et les pannes.
Des données en temps réel sur les stocks, le suivi des expéditions ou les perturbations météorologiques permettent aux entreprises d’ajuster rapidement leur chaîne d’approvisionnement. Cette capacité est renforcée par l’IA : selon un rapport 2025 de l’IBM Institute for Business Value, 63 % des responsables de la chaîne d’approvisionnement estiment que les agents d’IA amélioreront bientôt en continu la performance de la chaîne d’approvisionnement en effectuant des ajustements basés sur le retour d’expérience.
Ressources
Pour prospérer, les entreprises doivent exploiter les données pour fidéliser leur clientèle, automatiser les processus métier et innover avec des solutions pilotées par l’IA.
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Notes de bas de page
1 « Real-Time Data Integration for Business in Real Time », IDC, juin 2025.
2 « Near Real-Time vs. Standard Data Products », NASA, consulté le 18 juillet 2023.
3 « Demystifying Real-Time Data For Analytics And Operational Workloads », Forrester, 8 septembre 2023.
4 « Harnessing AI For Dynamic Pricing For Your Business », Forbes, 24 juin 2024.
5 « How AI Can Revamp Behavioral Biometrics Security », BankInfoSecurity, 12 mai 2025.