15/10/2026
6 % seulement. 📊
C'est la part des organisations qui jugent leurs données pleinement prêtes pour l'IA à grande échelle, selon l'AI Momentum Survey de Dun & Bradstreet (juillet 2026, 10 000 entreprises dans 32 pays).
Le plus frappant, c'est le contraste : plus des trois quarts des entreprises déclarent déjà un retour mesurable de l'IA, et un tiers passe à l'échelle. L'IA fonctionne. Ce sont les données qui font défaut.
Ce qu'on observe sur le terrain : un premier cas d'usage réussi sur un périmètre restreint et soigné, puis un plafond. Le deuxième et le dixième butent sur les mêmes obstacles : un client présent sous plusieurs identifiants, des définitions qui varient d'un service à l'autre, des informations dont personne ne connaît l'origine.
La question n'est donc plus "quel modèle choisir ?" mais "sur quelle version de la réalité va-t-il travailler ?".
Trois questions simples pour faire le test :
👉 Qui est ce client, tous canaux confondus ?
👉 Quelle définition utilisons-nous pour un client actif ?
👉 Quelle source fait foi quand deux systèmes se contredisent ?
Si les réponses varient selon la personne interrogée, le vrai chantier est là. Et c'est plutôt une bonne nouvelle : l'IA rend enfin visible un travail de fond que beaucoup repoussaient depuis des années.