Enfin exploiter efficacement les données existantes

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Mais au-delà du stockage, c’est surtout la qualité des données qui est déterminante. La qualité des données représente le principal défi pour les entreprises suisses qui souhaitent exploiter leurs données de manière structurée. Plus de 80 % des cadres considèrent ce facteur comme « très important », devant même la sécurité des données, l’exploitation et le financement (swissdataaliance.ch).

Dans le même temps, l’interopérabilité fait défaut : plus de 75 % des acteurs la jugent critique sur les plans technique, sémantique et organisationnel. Mais selon une étude de la Haute école spécialisée bernoise réalisée pour digitalswitzerland et la Swiss Data Alliance, le principal obstacle reste la « définition, l’application et le respect de formats standardisés ».

À cela s’ajoute un schéma structurel : la plupart des initiatives data en Suisse se concentrent dans les secteurs publics ou fortement réglementés. L’industrie et la production ne représentent chacune que 5 %, ce qui montre une forte sous-représentation (swissdataaliance.ch). Dans le secteur privé, le problème n’est souvent pas la volonté, mais le manque de fondations structurelles : une stratégie de plateforme claire, des standards contraignants et une gouvernance définie.

Le manque de qualité et d’intégration des données a des impacts directs sur les décisions, les processus et la compétitivité. Seules 8 % des entreprises suisses disposent d’une structure de données cohérente – cela signifie que 92 % prennent leurs décisions stratégiques et opérationnelles sur une base incomplète (corpin.ch).

Et le potentiel le plus sous-exploité concerne justement les données les plus importantes pour les applications d’IA : les données personnelles et non structurées jouent jusqu’à présent un rôle secondaire dans les entreprises suisses (swissdataalliance.ch). Les raisons sont également ici l’absence de bases juridiques claires, de standards communs et d’infrastructures adaptées. Résultat : les investissements dans l’analytics, l’automatisation et l’IA ne produisent pas l’impact attendu.

La solution ne réside donc pas dans l’introduction d’un outil supplémentaire. Elle consiste à être capable de préparer les données de manière à ce qu’elles soient utilisables à travers les systèmes, fiables en termes de qualité et clairement encadrées par une gouvernance définie.

Concrètement, cela signifie :

Assurer la qualité des données

Définir des standards clairs pour la collecte, la maintenance et la description des données. Sans données fiables, il ne peut pas y avoir de décisions fiables.

Créer de l’intégration

Rendre l’environnement système existant transparent : quels systèmes existent ? Quelles interfaces sont en place ? Où se situent les ruptures ? Cette transparence constitue la base d’une architecture d’intégration fonctionnelle.

Mettre en place une gouvernance

Clarifier les responsabilités liées aux données, non seulement sur le plan technique mais aussi organisationnel. Qui gère quelles données ? Qui décide de leur utilisation et de leur accès ? Sans rôles clairement définis, la qualité des données reste une simple intention.

Penser les données comme des produits

Les données doivent être visibles pour les utilisateurs, accessibles et disponibles dans des formats standardisés – y compris des métadonnées décrivant ce que contient un jeu de données, sa fraîcheur et les conditions de son utilisation.