Résoudre les 5 blocages qui empêchent l’IT de déployer la Data Quality

Dans la majorité des grandes organisations, la qualité des données est identifiée comme un enjeu critique. Elle conditionne la fiabilité des reportings, la conformité réglementaire, la performance opérationnelle et, de plus en plus, la capacité à automatiser et à déployer des usages d’intelligence artificielle à l’échelle.

Pourtant, malgré des investissements importants, des équipes compétentes et des outils matures, beaucoup d’initiatives de Data Quality n’aboutissent jamais, ou restent durablement bloquées au stade du pilote.

Cet article analyse pourquoi les projets de Data Quality échouent à passer à l’échelle côté IT, non pas pour des raisons techniques ou budgétaires, mais à cause de blocages structurels, organisationnels et décisionnels souvent sous-estimés.

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Pourquoi la Data Quality devient un sujet de responsabilité IT

Longtemps, la Data Quality a été abordée comme un sujet d’amélioration continue. Une donnée imparfaite mais exploitable pouvait suffire, tant que son usage restait local, peu automatisé et peu exposé.

Ce modèle ne tient plus.

Dès qu’une règle est automatisée, qu’un contrôle devient systématique ou qu’une correction est historisée, la donnée change de statut.
Elle ne sert plus uniquement à produire des résultats : elle doit pouvoir être expliquée, justifiée et défendue.

Concrètement, chaque règle appliquée, chaque correction effectuée et chaque indicateur produit peut être interrogé : par un métier, une fonction de contrôle, un auditeur ou un régulateur.

La question n’est alors plus seulement comment améliorer la qualité des données, mais comment l’industrialiser sans exposer inutilement les équipes IT et data.

C’est précisément à ce point que surgissent les blocages.

Blocage n°1 – La donnée n’est pas justifiable: impossible d’industrialiser sans s’exposer

Dans de nombreuses entreprises, la donnée est considérée comme « suffisamment bonne pour travailler ». Tant que les usages restent locaux, ce compromis tient.

Le problème commence lorsque l’IT doit industrialiser. Formaliser des règles, automatiser des contrôles et historiser des corrections transforme une pratique implicite en mécanisme officiel. À ce moment-là, des questions simples deviennent paralysantes : quelle définition fait foi ? quelle règle s’applique partout ? qui tranche en cas de désaccord ?

Selon le McKinsey Global Institute, les équipes data et IT consacrent jusqu’à 30 % de leur temps à vérifier ou réconcilier des données existantes, signe que la vérité des données reste souvent traitée au cas par cas et non comme une capacité industrialisée.

Tant que la donnée n’est pas justifiable, explicable et défendable, l’IT hésite à la figer. Non par conservatisme, mais parce que figer sans cadre revient à institutionnaliser une zone grise, dans laquelle les règles existent mais ne sont ni explicitement assumées, ni collectivement validées.

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Blocage n°2 – L’incertitude devient un mécanisme de protection

Lorsque la donnée n’est pas justifiable, l’organisation ne se bloque pas frontalement. Elle s’adapte.

Dans des environnements réglementés, ne pas trancher, ne pas figer un référentiel ou ne pas automatiser une correction permet de conserver une marge d’interprétation souvent perçue comme moins risquée qu’une décision explicite. Tant que les incohérences sont corrigées manuellement, au cas par cas, le système tient.

Le point de bascule apparaît lorsque l’IT doit industrialiser. Une règle formalisée devient visible, explicable et questionnable. La responsabilité, jusque-là diffuse, devient explicite.

Dans ce contexte, maintenir une part d’incertitude devient rationnel, car cela permet d’éviter qu’une règle claire ne soit attribuée à un acteur unique.

Le seuil bloquant n’est pas technique. Il est décisionnel.

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Blocage n°3 – Les règles métier existent, mais personne ne veut les signer

Les règles métier existent presque toujours. Elles vivent dans les pratiques, les fichiers, les scripts historiques ou les habitudes partagées. Le problème n’est pas leur absence, mais leur statut.

Une règle implicite fonctionne tant qu’elle reste locale. Une règle formalisée devient une norme. Elle doit être expliquée, maintenue et surtout assumée. Définir ce qu’est un client actif ou une commande valide semble anodin tant que la donnée reste consultative. Mais dès que cette définition déclenche une facturation, un reporting réglementaire ou une décision automatisée, la règle devient engageante.

C’est précisément à ce moment que l’IT se retrouve exposée. Formaliser, c’est porter un risque métier. Refuser, c’est bloquer l’industrialisation.

Gartner identifie l’absence de règles métier opposables et formalisées comme l’un des principaux facteurs d’échec des programmes de gouvernance des données.

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Blocage n°4 – La traçabilité est vécue comme source de critiques potentielles

Sur le papier, tout le monde veut de la traçabilité. Dans la réalité, elle soulève une question redoutée : sommes-nous capables d’expliquer chaque transformation de données, y compris celles héritées ?

De nombreuses décisions actuelles reposent sur des mécanismes mis en place il y a plusieurs années. Tant qu’ils restent implicites, ils fonctionnent dans l’ombre. Lorsqu’une traçabilité complète les rend visibles, ils deviennent explicables — et donc contestables.

Avec le RGPD et l’AI Act, cette tension s’accentue. Ce n’est pas la traçabilité en soi qui inquiète, mais une traçabilité brute ou illisible, c’est-à-dire purement technique, non contextualisée et difficilement compréhensible par des non-spécialistes, qui transforme l’audit en mise en cause.

Forrester souligne que la crainte de décisions non explicables freine fortement l’automatisation avancée des processus IT.

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Blocage n°5 – Vers une responsabilité fragmentée : personne ne peut confirmer et valider la Data Quality

Lorsque la donnée n’est ni justifiable, ni gouvernée, ni traçable, la responsabilité se fragmente mécaniquement.

Les métiers portent le sens sans maîtriser l’outillage. L’IT maîtrise les flux sans porter la définition. Les équipes data arbitrent, souvent par défaut, faute de cadre de décision explicite. 

Risk et conformité ajoutent des contraintes légitimes. Mais personne n’a le mandat clair pour dire : « cette règle est la nôtre, en production ».

Dans ce vide, l’IT devient le dernier rempart. Non par volonté de contrôle, mais parce que c’est elle qui sera tenue responsable en cas d’incident.

IBM estime que 15 à 20 % de la capacité décisionnelle est perdue à cause de validations manuelles liées à la qualité et à la gouvernance des données.

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Conclusion : pourquoi ces blocages appellent un changement de posture

Pris isolément, chacun de ces blocages peut sembler gérable. Ensemble, ils forment un système cohérent qui explique pourquoi tant de projets de Data Quality restent bloqués.

Ce n’est pas la qualité des données qui est en cause, mais les conditions de décision nécessaires à son industrialisation.

Tant que ces conditions ne sont pas clarifiées, déployer une plateforme de Data Quality revient à exposer l’IT sans sécuriser l’organisation.

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Il s’adresse aux CDO, responsables Data Governance, Head of Data Quality, CIO et CTO confrontés à des situations où tout le monde sait qu’il faut agir, mais où personne ne veut porter seul une règle opposable.

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