En se connectant aux agents IA embarqués, les solutions de gouvernance des données se rapprochent des applications métier.

Gartner signale cette tendance dans le cadre de son Magic Quadrant. Les acquisitions d’Informatica par Salesforce et de data.world par ServiceNow y font écho, estime-t-il.

Le cabinet américain relève d’autres marqueurs d’évolution du marché de la data governance. La gestion des données non structurées en fait partie. Avec l’IA en ligne de mire, les fonctionnalités se sont développées jusqu’à la vectorisation.

Convergences et chevauchements

Il y a un an, Gartner avait déclaré que la notion de plate-forme restait émergente sur ce marché. Historiquement axés sur l’exécution des politiques de gouvernance plus que sur leur mise en œuvre (data stewardship), les outils manquaient encore de liant, observait-il.

Son propos est moins affirmatif cette année. Mais au fond, le constat demeure : en pratique, plusieurs solutions autonomes sont souvent utilisées en parallèle (sécurité, qualité, confidentialité de la donnée, etc.). Elles occasionnent parfois des chevauchements fonctionnels.

Ces chevauchements sont accentués par l’évolution d’applications telles que les ERP et les CRM/CDP, qui en viennent à inclure des fonctionnalités de gouvernance des données. Ils le sont aussi par l’évolution du data management. Lequel, en connectant les silos de données par des approches comme le data mesh et la data fabric, devient plus à même d’automatiser cette gouvernance à l’appui de machine learning et de modèles sémantiques.

L’IA agentique, un discours plus qu’un état de fait

La hype autour de l’IA a ajouté à la confusion, menant nombre de fournisseurs de solutions classées dans la catégorie data management à prétendre pouvoir « automatiser la gouvernance ». C’est exagéré, avertit Gartner : au mieux, cette automatisation touche des tâches spécifiques comme la découverte d’entités ou la remédiation.

Même avertissement quant au discours sur la gouvernance à renfort d’agents IA : on le prendra comme une promesse – celle d’automatiser les workflows alimentés par les métadonnées actives* – plutôt qu’un état de fait.

La gouvernance de l’IA s’est développée plus nettement, avec l’arrivée de capacités natives (workflows d’approbation automatisés, gestion du cycle de vie des modèles, évaluation continue du risque et des biais, reporting réglementaire…). En toile de fond, la concurrence d’autres types de solutions (cybersécurité, GRC…).

* La plupart des fournisseurs classés dans le Magic Quadrant de la data governance le sont aussi dans celui de la gestion des métadonnées. Les solutions relevant de ce marché visent toutefois plus large. Il y a celles « orientées data » et celles « orientées gouvernance ». Les premières s’adressent généralement à un public plus technique que les secondes, nécessitent moins d’extensibilité et ciblent la gestion des politiques plutôt que leur exécution.

Illustration © kwanchaift – Adobe Stock

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En matière de gouvernance des données, qu’est-ce qu’un déploiement « à grande échelle » ? Dans le cadre du Magic Quadrant dédié à ce marché, Gartner a défini trois planchers : 500 utilisateurs, 50 sources et 1000 assets.

Pour être classés, les fournisseurs devaient être en mesure de revendiquer au moins 10 de ces déploiements. Il fallait aussi, entre autres, figurer dans le top 25 sur un indice maison : le CII (Customer Impact Index). Il est calculé à partir d’éléments tels que le volume de recherches sur le site web de Gartner, le nombre de mentions dans ses Peer Insights, les tendances sur Google Search et le nombre d’abonnés sur X/LinkedIn.

AWS et Google, cités mais non classés

Le « critère CII » a coûté leur place à plusieurs offreurs néanmoins crédités d’une « mention honorable ». Parmi eux, Anjana Data et Global Data Excellence, tous deux classés dans l’édition précédente de ce Magic Quadrant.

Au rang des « mentions honorables », il y a aussi AWS et Google. Chez le premier, on obtient une solution de gouvernance data & analytics en associant les briques SageMaker, SageMaker Catalog et AWS Glue. Mais elle ne répond pas à l’un des critères fonctionnels exigés : l’extensibilité native entre environnements cloud. Avec Dataplex Universal Catalog, Google en propose bien une, mais elle dépend de fournisseurs tiers comme Collibra et Informatica.

15 fournisseurs, 5 « leaders »

D’une année sur l’autre, les catalogues de données ont évolué vers des « catalogues d’insights » permettant de rechercher des produits data. Ils se sont aussi rapprochés des applications métier sous le prisme de l’IA agentique (en se connectant aux agents embarqués). Dans ce contexte sont intervenues deux acquisitions notables : Informatica par Salesforce et data.world par ServiceNow.

De 3 « leaders » l’an dernier, on est passé à 5 : Alation et Atlan ont rejoint Collibra, IBM et Informatica.

Sur l’axe « exécution », qui traduit la capacité à répondre effectivement à la demande du marché, la situation est la suivante :

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (commerciale, marketing, sectorielle, géographique…) :

Alation, pas encore mature sur la déclaration de politiques pour les produits data

Alation se distingue par le niveau d’ouverture de sa plate-forme, qui favorise la portabilité et met l’accent sur la flexibilité d’hébergement des données. Bon point également pour l’usage de l’IA, notamment pour la gestion de politiques, les contrôles de qualité des données et le dépannage. Gartner apprécie aussi l’écosystème de partenaires, qui favorise l’interopérabilité dans les environnements data & analytics.

On prendra garde aux efforts de gestion du changement et de montée en compétence que suppose l’adoption de fonctionnalités avancées tel le constructeur de produits data. Vigilance également sur les capacités natives de déclaration de politiques au niveau de ces mêmes produits data : elles ne sont sont pas aussi matures que chez la concurrence. Attention aussi au fait que certains modules (data quality, par exemple) ne sont livrés par défaut qu’avec la version cloud.

Chez Atlan, un point d’interrogation sur les déploiements à grande échelle

Gartner apprécie l’architecture de la solution, fondée sur un cœur Apache Iceberg qui favorise l’exploitation des métadonnées. Il salue également les outils fournis pour développer des connecteurs et des agents de gouvernance. Ainsi que, plus globalement, la dynamique commerciale d’Atlan (croissance de la base client et des revenus supérieure à celle des concurrents).

En natif, Atlan ne propose pas de profilage avancé des données ni de workflows de data quality (il s’appuie sur des partenaires comme Anomalo et Ataccama). Autre élément : les options de déploiement sur site et en cloud privé sont limitées. Par ailleurs, près des trois quarts des clients ne sont pas des grandes entreprises ; des clients déplorent d’ailleurs des performances réduites sur les déploiements à grande échelle.

Des écarts entre SaaS et on-prem chez Collibra…

Gartner apprécie le positionnement de Collibra en « plan de contrôle unifié » avec modèles natifs de data quality et d’observabilité. Il salue aussi l’écosystème de partenaires (AWS, Google, Infosys, Snowflake…) et le niveau de gouvernance de l’IA (la plate-forme fonctionne comme un registre documentant les modèles et mettant automatiquement en œuvre les politiques).

La parité fonctionnelle n’est pas systématique entre les modes de déploiement (la version SaaS sur AWS et GCP est la mieux dotée). Quant au modèle data quality/observabilité, il lui manque des fonctionnalités comme la supervision des données en flux et la déduplication. Attention aussi aux efforts nécessaires pour arriver à « maturité opérationnelle » avec la solution.

… comme chez IBM

Comme Alation, IBM a pour lui le niveau d’ouverture de sa solution, jugée adaptée aux environnements hybrides. Il se distingue aussi sur le niveau d’unification et de cohérence de la gouvernance entre data et IA. Ainsi que sur l’exécution de cas d’usages pertinents dans des domaines comme l’aide agentique à la gestion des tâches et la curation de données non structurées.

Comme chez Collibra, les produits SaaS et on-prem ne sont pas à parité fonctionnelle. Il y a aussi des écarts entre packages (par exemple, IBM Knowledge Catalog Standard ne donne pas accès à la gestion des règles, au contraire de watsonx.data intelligence). La migration depuis InfoSphere reste un défi, d’autant plus que le support à la gestion du changement manque. Attention aussi aux compétences nécessaires pour déployer la solution, la personnaliser et la passer à l’échelle.

Informatica, une feuille de route à surveiller sous l’ère Salesforce

Informatica est salué pour l’étendue de son catalogue d’intégrations et de ses partenariats avec les CSP. Il l’est aussi sur le volet automatisation, pour l’assistant CLAIRE Copilot et le moteur CLAIRE GPT (accès aux données en langage naturel). Gartner souligne également sa santé financière, son niveau d’investissement R&D et sa tarification flexible.

Si le modèle PaaS fluidifie le déploiement, un support additionnel peut se révéler nécessaire pour en tirer la valeur en fonction de la maturité du client. Attention aussi, d’une part, aux problèmes de disponibilité que peuvent poser les pannes chez les CSP partenaires. De l’autre, à l’évolution de la stratégie sour l’ère Salesforce.

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Vu nos relations actuelles avec les États-Unis, il est peut-être temps d’amender, si ce n’est supprimer, l’article 6 de la directive copyright.

Cette suggestion revient régulièrement dans les réponses à un appel à témoignages lancé par la Commission européenne. L’initiative est censée préfigurer une nouvelle stratégie open source pour l’UE. Il est question de la publier parallèlement au CAIDA (Cloud and AI Development Act)*, pour lequel une consultation publique a déjà été organisée.

Face à la directive copyright, l’argument souverain

Bruxelles sollicite des informations concernant :

• Les forces et faiblesses de ce secteur, notamment les barrières à l’adoption et aux contributions
• Sa valeur ajoutée pour le public et le privé
• Les mesures à prendre pour en soutenir le développement
• Les domaines technologiques à prioriser
• Le potentiel de gain en compétitivité et en cyberrésilience pour les secteurs économiques

L’appel à témoignages est ouvert jusqu’au 3 février 2026. En une semaine, il a réuni quelque 350 réponses – un volume notable en comparaison à d’autres consultations. Elles sont, donc, nombreuses à mentionner le fameux article 6 de la directive copyright (de 2001). Il a pour effet, entre autres, de criminaliser la rétroingénierie de certaines technologies.

S’en passer permettrait aux entreprises européennes de développer des outils simplifiant le basculement vers l’open source depuis des solutions propriétaires, note un des répondants. D’autres expliquent que cela permettrait de rendre des plates-formes conformes au DMA. Ou de réduire le risque géopolitique en pouvant reprendre la main sur une technologie à laquelle l’accès serait coupé.

Taxer l’usage de l’open source ?

Certains témoignages visent des technos spécifiques, invitant par exemple à soutenir le projet de BIOS ouvert coreboot ou à remplacer HDMI par DisplayPort sur les téléviseurs. D’autres se concentrent sur les mécanismes de financement. Ils vont jusqu’à proposer de taxer l’usage de l’open source par les grandes entreprises du numérique – mettant ces ressources sur le même plan que les infrastructures financées par l’argent public.

Autre recommandation : obliger les éditeurs à publier le code source de toute version de logiciel pour laquelle ils ne fournissent plus de support ; et, éventuellement, qu’ils n’en tirent plus de revenus.

Quant aux domaines à prioriser, certains conseillent les dépôts de code, puisque les projets open source en dépendent. D’autres incitent, pêle-même, à se focaliser sur les projets qui souhaitent passer des certifications de conformité ou à ceux qui se focalisent sur l’intégration de multiples composantes open source au sein de systèmes.

Du côté de la Commission européenne, on se félicite que certaines initiatives aient « porté leurs fruits ». Sont cités NGI (Next Generation Internet), GenAI4EU (pour faire émerger des pionniers de l’IA générative), le Chips Act (plus particulièrement, l’investissement sur RISC-V consenti dans ce cadre), le framework FIWARE (destiné au développement de plates-formes de gestion de données), et le programme Simpl (soutien de middlewares pour les data spaces). Bruxelles rappelle aussi la création du DC-EDIC (consortium pour les communs numériques).

* Cette proposition d’acte législatif – dont la nature n’est pas déterminée à date – porte principalement deux objectifs. D’une part, lever des barrières à l’accroissement de la capacité de calcul disponible dans l’UE. De l’autre, aider au développement d’une offre compétitive de services cloud.

Illustration générée par IA

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