Le ROI et le time-to-delivery tueront toujours les efforts de gouvernance. Et 2026 le confirmera plus que jamais.

Le retour a la centralisation

Les agents IA poussent vers des modes de plus en plus monolithiques. La promesse du mesh, de la federation, du self-service distribue se heurte a une realite : les agents fonctionnent mieux avec un contexte unifie, coherent, centralise.

Fragmenter les donnees entre des domaines autonomes cree de la friction pour l’IA. Et la friction, dans un monde agentique, c’est du time-to-insight perdu.

Celui qui controle le contexte controle le resultat

C’est le point critique que peu anticipent encore : celui qui configure l’agent controle ce qu’il produit.

Le contexte injecte dans un agent determine ses reponses. Pas les donnees brutes, pas le modele, mais le contexte. Cela deviendra un enjeu politique majeur en entreprise. Les equipes data devront se repositionner : il ne s’agit plus seulement de pipelines et de modeles, mais de controle de l’information.

La fin des usines a donnees

Les equipes data organisees en mode “usine” devront se remettre en question. Quand la friction et le time-to-insight tendent vers zero, le modele de production industrielle de donnees perd son sens.

Le metier n’a pas besoin d’une usine qui livre des datasets. Il a besoin de reponses. Immediates. Fiables. Contextualisees.

Les equipes data qui survivront seront celles qui passeront a la livraison directe de valeur : moins de production, plus de curation de contexte. Moins de pipelines, plus de boucles de feedback.

La qualite des donnees devient critique

Avec l’inversion de la pyramide de tests, la qualite des donnees prend une nouvelle dimension. On ne teste plus pour valider des colonnes – on teste pour garantir le determinisme des agents.

Un agent qui repond differemment a la meme question selon le moment est un agent inutilisable. La qualite des donnees n’est plus un sujet de conformite ou de bonnes pratiques. C’est un prerequis fonctionnel.

La mort annoncee des catalogues

Les catalogues de donnees ne delivrent pas de valeur metier directe. Leur adoption se resume a trois points :

  1. Conformite reglementaire – obligation plus que choix
  2. Taille du patrimoine – les grandes organisations ont besoin d’inventaires
  3. FOMO et marketing des editeurs – deployes parce que tout le monde le faisait

Rarement parce qu’ils delivraient une valeur mesurable.

Le pragmatisme prevaudra. Ces outils seront remplaces par les boucles de feedback naturelles des interfaces d’agents IA.

La documentation devient du carburant pour l’IA

C’est peut-etre le changement le plus important.

Avant, on documentait par altruisme. Le ROI etait flou, l’incitation faible, la degradation inevitable.

Maintenant, la documentation alimente directement le contexte de l’IA. Pas de doc = pas de contexte = pas de reponse fiable.

Le feedback est immediat : si l’agent repond mal, c’est visible. Le cout de la non-documentation devient tangible et mesurable.

Consequence : le catalogue en tant qu’artefact statique externalise va disparaitre. Ce qui compte, c’est que le contexte soit injecte dans l’agent – donc au plus pres des donnees, dans le code.

L’interface de decouverte n’est plus un portail web statique. C’est la conversation avec l’agent lui-meme, dont les boucles de feedback servent de data stewardship.

Le nouveau paradigme

La gouvernance des donnees en 2026 ne ressemblera pas a ce qu’on nous vend depuis dix ans. Moins de processus, moins d’outils dedies, moins de documentation morte.

Plus de contexte vivant, plus de feedback immediat, plus de valeur directe.

Le ROI aura le dernier mot. Comme toujours.