Transformer la donnée en décisions : l’essor des plateformes d’Analytics & Decision Intelligence (A&DI)

Depuis des années, les organisations accumulent des données, les stockent dans des data lakes et les restituent via des tableaux de bord. Pourtant, malgré des investissements massifs, un constat persiste : la donnée n’a pas tenu toutes ses promesses en matière de performance décisionnelle. Dans beaucoup d’entreprises, les choix stratégiques ou opérationnels restent lents, cloisonnés et reposent encore trop souvent sur l’intuition.

IDC a montré à quel point ce paradoxe est répandu : près d’un tiers des décisions ne sont pas documentées, un quart ne sont pas prises alors qu’elles devraient l’être, et seuls deux décideurs sur dix se sentent réellement à l’aise avec le nombre de choix qu’ils doivent assumer au quotidien. Autrement dit, les données abondent… mais les bonnes décisions manquent encore.

Les plateformes d’Analytics & Decision Intelligence (A&DI) se proposent de combler ce fossé. Elles offrent une infrastructure décisionnelle qui articule trois dimensions complémentaires :

• L’analytics, pour produire des analyses descriptives, prédictives et prescriptives.
• L’intelligence artificielle et la data science, qui exploitent le machine learning, les règles métier, la simulation et l’optimisation.
• L’orchestration des décisions, qui consiste à modéliser les choix, les exécuter, les tracer et les améliorer en continu.

IDC décrit ce processus comme une boucle en six étapes successives : accéder aux données, les analyser, formuler des recommandations, sélectionner une option, exécuter la décision, puis en évaluer les résultats pour améliorer les décisions futures.

Comme l’illustre la figure ci-dessous, ce cycle bien orchestré permet de réduire considérablement le temps qui sépare une information d’une action. IDC appelle cela la Decision Velocity : la capacité à décider vite, mais aussi bien, dans un cadre gouverné. À l’heure où les entreprises doivent composer avec l’incertitude, cette vitesse décisionnelle devient un avantage compétitif majeur.

Figure – Les six étapes de la Decision Intelligence selon IDC (2023)

Pour IDC, trois piliers structurent cette discipline : le Decision Design (concevoir les objectifs et workflows), le Decision Engineering (exploiter les données et modèles analytiques) et le Decision Orchestration (exécuter, ajuster et auditer les décisions dans le temps).

Gartner complète cette vision en insistant sur trois conditions de succès :

1. disposer de données fiables et gouvernées (AI-ready data),
2. développer des capacités analytiques augmentées combinant IA, règles et optimisation,
3. et mettre en place une gouvernance garantissant la traçabilité et l’alignement avec la stratégie de l’entreprise.

Les plateformes d’A&DI ne doivent pas être confondues avec d’autres outils familiers. Un APS optimise une planification. Une BI visualise des données. Un ERP ou un CRM gèrent des transactions.

Ces systèmes sont indispensables mais restent limités face aux arbitrages complexes et transverses. La plateforme d’A&DI ne remplace pas ces solutions : elle s’y connecte et ajoute une couche transverse qui orchestre les décisions, assure leur traçabilité et favorise leur amélioration continue.

Trois grandes dynamiques expliquent l’essor de ces plateformes.

La première est la complexité croissante des environnements : chaînes d’approvisionnement mondialisées, crises sanitaires ou géopolitiques, impératifs de durabilité. Dans ce contexte, les décisions doivent intégrer des volumes de données inédits et des contraintes multiples.

Deuxième tendance : la convergence technologique. Les frontières s’estompent entre la BI, le machine learning et l’IA. Ces briques sont désormais réunies dans des environnements cloud accessibles et souvent low-code, ouvrant la voie à une adoption plus large.

Enfin, la décision elle-même évolue. Gartner décrit les décisions de demain comme plus contextuelles (prises en compte du temps réel), plus continues (intégrées dans une boucle d’amélioration permanente) et plus connectées (mobilisant plusieurs fonctions et intégrant les interdépendances entre métiers).

Sans données fiables, fraîches et contextualisées, aucune intelligence décisionnelle n’est possible. Gartner avertit que d’ici 2025, près d’un tiers des projets GenAI seront abandonnés faute de qualité de données, de gouvernance ou de clarté sur la valeur attendue. Plus largement, six organisations sur dix n’atteindront pas le ROI attendu de leurs projets IA parce qu’elles manquent de cadre éthique et de gouvernance.

À l’inverse, celles qui disposent d’une gouvernance mature constatent une amélioration moyenne de 21 % de leur performance financière. L’enseignement est clair : l’A&DI repose sur une fondation solide de données gouvernées et prêtes pour l’IA.

Le chemin vers l’intelligence décisionnelle n’est pas sans obstacles. IDC observe que 75 % des décideurs estiment que leurs données perdent de la valeur en quelques jours (data decay), un tiers reconnaît ne pas utiliser une partie des données disponibles (data waste) et plus de 60 % jugent que la complexité des données a augmenté (data disconnect).

À ces défis techniques s’ajoutent des enjeux culturels. Gartner note que 65 % des organisations utilisent encore la donnée avant tout pour justifier une décision déjà prise – un travers connu sous le nom d’effet HiPPO, où l’avis du dirigeant le mieux payé prime sur l’analyse. Dépasser ces biais suppose une conduite du changement active, une acculturation progressive et la mise en avant de “champions” internes.

IDC et Gartner distinguent trois façons de déléguer une décision :

1. Support : l’humain reste au centre, la donnée éclaire son jugement.
2. Augmentation : la machine propose plusieurs options, l’humain choisit.
3. Automatisation : la machine décide seule, dans un cadre de règles et de gouvernance.

Dans la pratique, la plupart des entreprises se situent aujourd’hui dans l’augmentation, qui combine vitesse et contrôle humain. IDC recommande toutefois de commencer par des décisions fréquentes et peu ambiguës, avant de progresser vers une automatisation plus poussée.

La supply chain est un terrain privilégié pour expérimenter l’A&DI. Lorsqu’un fournisseur fait défaut, la plateforme peut simuler en temps réel des alternatives (nouveau sourcing, replanification, ajustement des flux de transport). Elle peut aussi optimiser l’allocation des stocks en arbitrant entre coûts, niveaux de service et contraintes logistiques.

D’autres exemples incluent l’arbitrage entre coût et empreinte carbone dans un transport, la simulation de l’impact d’une promotion sur la demande, ou l’utilisation d’un Digital Supply Chain Twin pour tester des scénarios avant exécution.

Mais la valeur de l’A&DI ne se limite pas à la logistique. Dans la banque, elle permet de détecter plus vite les fraudes, d’améliorer le scoring crédit, de sécuriser les paiements ou encore de mieux segmenter les clients. Ces cas illustrent la transversalité de la discipline : toute fonction où la décision est critique peut bénéficier d’une approche systématisée et outillée.

Les résultats sont tangibles. IDC distingue deux profils : les leaders, qui ont connecté l’ensemble du cycle décisionnel, et les followers, restés à des initiatives ponctuelles. Les premiers enregistrent en moyenne 25 % de gains en vitesse décisionnelle, une hausse de 14 points de la rétention client et 31 points de la rétention employés par rapport aux seconds.

Gartner observe la même dynamique : une gouvernance data et IA mature améliore la performance organisationnelle de 21 % en moyenne. Les cas d’usage, qu’ils concernent la supply chain ou la banque, confirment des bénéfices universels : des décisions plus rapides, plus fiables, mieux acceptées et génératrices d’innovation.

Nous sommes à un tournant. La donnée seule ne suffit plus. Ce qui fera la différence dans les années à venir, c’est la capacité à transformer l’information en décisions rapides, traçables et exécutables.

Les plateformes d’Analytics & Decision Intelligence incarnent ce changement. Elles permettent aux entreprises de passer d’une gouvernance de la donnée à une gouvernance de la décision. Plus qu’une technologie, c’est une transformation culturelle et organisationnelle, qui redonne confiance dans les investissements IA et offre un ROI mesurable.

Les organisations qui sauront développer cette maturité décisionnelle prendront un avantage décisif dans un monde où la vitesse et la qualité des décisions font toute la différence.