Le coût de l’inaction : pourquoi les données de référence sont un enjeu stratégique

Le coût caché de données de référence de mauvaise qualité
L’un des principaux défis est que ces coûts sont rarement visibles. Ils n’apparaissent pas comme une ligne budgétaire clairement définie. Ils s’accumulent au contraire à travers une multitude de petites inefficacités persistantes, ancrées dans les processus et les équipes – souvent acceptées comme faisant partie du fonctionnement habituel.
En réalité, les organisations perdent chaque semaine un temps considérable à corriger, valider et rapprocher les données. Selon Gartner^[1], les équipes consacrent 15 à 20 % de leur temps de travail à la correction des données et à des activités connexes, ce qui représente des pertes de productivité de plusieurs millions d’euros chaque année. Les conséquences de données incomplètes ou incohérentes – souvent réparties entre plusieurs systèmes et canaux – vont bien au-delà de l’inefficacité opérationnelle : les lancements de produits sont retardés. La confiance des clients diminue, et le reporting réglementaire devient plus complexe et plus sujet aux erreurs. Au bout du compte, tout cela pèse directement sur la performance financière.

De nouvelles évolutions qui aggravent le problème
Pris isolément, ces problèmes peuvent sembler gérables. Mais combinés, ils génèrent des coûts importants et durables. Et surtout, ils ne sont pas statiques. Plusieurs évolutions structurelles les amplifient :

• IA et automatisation
  L’IA et l’automatisation imposent de nouvelles exigences fondamentales en matière de qualité et de structuration des données. Contrairement à une idée répandue, les initiatives d’IA échouent rarement à cause des algorithmes. Elles échouent bien plus souvent parce que les données sous-jacentes sont incohérentes, incomplètes ou mal structurées. Un humain peut interpréter des informations incomplètes ou incorrectes. Un système d’IA, non. Prenons l’exemple d’un produit classé dans la catégorie « Plein air » dans un système de commerce, mais dans « Articles de sport » dans un ERP. Un humain peut comprendre que ces catégories ne sont pas mutuellement exclusives. Pour un système d’IA, en revanche, cette incohérence crée une ambiguïté. Dans des modèles de prévision ou de pricing pilotés par l’IA, cela peut conduire à des calculs divergents de la demande et du chiffre d’affaires, avec des conséquences directes sur la planification et la tarification. Les systèmes d’IA reposent sur des structures de données explicites et clairement définies pour produire des résultats fiables. Sans cette base, même des modèles bien conçus peinent à créer de la valeur.
• Commerce agentique
  Cette dynamique est particulièrement visible dans des contextes émergents comme le commerce agentique, où les systèmes d’IA sélectionnent, évaluent et recommandent activement des produits sur la base des données disponibles. Ici, des attributs manquants ou des classifications incohérentes ne réduisent pas seulement la performance : cela peut empêcher l’affichage même des produits. Les problèmes de données qui pouvaient auparavant être contournés ont désormais un impact direct, et souvent immédiat, sur les résultats de l’entreprise.
• Pressions réglementaires et de marché
  Parallèlement, les pressions réglementaires et de marché s’intensifient. Les exigences en matière de transparence des produits, de reporting en matière de durabilité, d’étiquetage et de traçabilité deviennent plus strictes et sont appliquées de manière plus systématique. Leur respect dépend de données cohérentes et bien gouvernées. Sans cela, la conformité devient réactive, manuelle et de plus en plus risquée.
• La vitesse comme facteur de compétitivité
  Enfin, la rapidité est devenue un facteur concurrentiel décisif. Les entreprises doivent accélérer la mise sur le marché, réduire les délais de mise en rayon (y compris sur les canaux numériques), intégrer plus rapidement leurs partenaires et prendre des décisions quasi en temps réel. Des données de référence incohérentes ralentissent ces processus et deviennent un frein direct à la croissance.

Pourquoi les données de référence manquent encore de priorité stratégique
Malgré ces évolutions, de nombreuses organisations peinent encore à traiter les données de référence comme une priorité stratégique. Cela s’explique souvent par des idées tenaces : les considérer comme un sujet purement informatique, penser que les bénéfices ne se matérialisent qu’à long terme, ou encore que la gouvernance introduit une complexité inutile. En pratique, c’est l’inverse. Sans responsabilité claire ni gouvernance structurée, les problèmes de données ne peuvent pas être résolus durablement. Ils s’amplifient avec la croissance de l’entreprise. À mesure que les organisations se développent, multiplient les systèmes et gagnent en complexité, le nombre d’incohérences augmente et celles-ci deviennent plus difficiles à maîtriser. Plus encore, ces défis ne se présentent pas de manière isolée. Ils se renforcent mutuellement et créent une boucle d’inefficacité de plus en plus difficile à rompre.
À ce stade, il devient évident que ne rien faire en matière de Master Data Management n’est pas une option viable. Les données de référence sont un facteur stratégique – et donc une responsabilité au niveau de la direction. L’impact concret sur la performance apparaît clairement à travers un exemple pratique.

Exemple pratique : mise à l’échelle d’opérations pilotées par les données
En tant qu’acteur innovant du secteur énergétique, PAUL Tech AG (PAUL) développe des technologies avancées visant à réduire les émissions de CO₂ et à améliorer l’efficacité énergétique des bâtiments. Ces solutions s’appuient sur l’IA et des données de mesure issues des systèmes techniques. Lorsqu’elle a entrepris de transformer l’efficacité énergétique du secteur immobilier, l’entreprise a été confrontée à un défi majeur de gestion des données. Son modèle économique exigeait de pouvoir collecter, traiter et valoriser d’énormes volumes de données provenant de nombreux biens immobiliers dans le monde. Il ne s’agissait pas seulement de stocker des données, mais de créer un système dynamique et évolutif capable de transformer des données brutes en informations exploitables.
PAUL avait donc besoin d’une solution capable de passer de 100 à plusieurs milliers de clients dans plusieurs pays, tout en assurant une intégration fluide avec les systèmes internes. Il fallait également permettre la contextualisation des données de mesure avec les informations relatives aux biens immobiliers, assurer l’identification unique des équipements individuels tels que les capteurs et les actionneurs, et offrir des capacités de vérification, d’enrichissement et de nettoyage des données.

La mise en œuvre d’une solution MDM a permis d’obtenir :

• Des économies significatives sur la maintenance des données
• Une amélioration de la qualité des données grâce à l’automatisation
• Des processus plus efficaces basés sur des données contextualisées
• Une scalabilité pour accompagner la croissance
• Un modèle de données flexible

Du coût caché à la valeur mesurable
Les organisations qui maîtrisent leurs données adoptent une approche différente : plutôt que de commencer par la technologie, elles commencent par identifier où des données de mauvaise qualité créent des frictions dans l’entreprise, et quel en est le coût. Elles analysent où du temps est perdu, où les processus sont ralentis et où des risques apparaissent. Sur cette base, elles relient directement les améliorations des données de référence à des résultats mesurables, tels que la réduction des coûts d’exploitation, l’accélération du time-to-market, l’amélioration de la conformité et une prise de décision mieux éclairée.
Une solution de gestion des données de référence, centralisée et dotée d’une gouvernance solide permet de garantir des informations cohérentes et fiables entre les systèmes et les équipes. Elle réduit les efforts opérationnels récurrents, minimise les corrections manuelles, favorise l’automatisation et constitue le socle structurel de projets d’IA et d’initiatives numériques évolutives. Dans ce contexte, le Master Data Management ne consiste pas à gérer des données, mais à améliorer la performance de l’organisation.

Conclusion : une décision stratégique, pas une mise à niveau technique
La question n’est plus de savoir si de meilleures données sont souhaitables, mais si les organisations peuvent encore se permettre de s’appuyer sur des structures de données fragmentées. Les faiblesses structurelles ne restent pas statiques : elles croissent avec l’entreprise. Les données de référence ne sont donc plus un sujet IT. Leur gestion est une décision stratégique ayant un impact direct sur la performance, le risque et la croissance. Elles constituent aujourd’hui un prérequis pour l’efficacité opérationnelle, la conformité réglementaire et une croissance durable. Les organisations qui s’en saisissent tôt transforment les données d’un facteur de contrainte potentiel en un avantage concurrentiel durable. Une analyse plus détaillée de l’identification et de la quantification des coûts liés à la mauvaise qualité des données est disponible dans l’eBook « Reframing the Business Case for Master Data Management (MDM) » ainsi que dans le webinaire à la demande « Build your 2026 MDM action plan » (tous deux en anglais).

^{[1] Gartner, D&A Leaders Need to Own D&A Risk Management to Drive Business Value, ID G00822989, 19 février 2025.}

Par Dominique Thomas, VP régional France et Belgique, Syndigo (www.syndigo.com/fr/)

Dominique Thomas, Vice-président des ventes France chez Syndigo (leader en PXM, PIM, MDM et syndication de données), aide les marques et distributeurs à transformer leur gestion de l’expérience produit en véritable levier de croissance. Titulaire d’un Executive MBA de HEC Paris et fort de 20 ans d’expertise en gouvernance et valorisation des données produit, il accompagne ses clients avec une approche stratégique et orientée résultats.