Gartner Hype Cycle 2025 : comment les technologies de data marketplaces transforment le data management

Le data management évolue rapidement, porté par deux moteurs : l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et la nécessité pour les organisations de tirer davantage de valeur de leurs données. Sans données fiables et de qualité, les initiatives IA ne peuvent tenir leurs promesses. Et, pour gagner en productivité, en innovation et en qualité de décision, les entreprises doivent devenir véritablement data-driven. Cela implique pour les Chief Data Officers (CDO) d’apporter une démonstration claire du ROI des programmes data et d’aligner leur action sur les objectifs stratégiques de l’entreprise.

Concrètement, la fonction data doit passer d’une approche réactive, centrée sur la conformité et la sécurité, à une démarche proactive et orientée métier, facilitant la consommation sécurisée et fluide des données à l’échelle de l’organisation et de son écosystème. Face à la profusion des outils disponibles — dont beaucoup deviendront obsolètes ou seront remplacés — le choix des bonnes technologies est critique.

Pour aider les décideurs, Gartner a publié son Hype Cycle for Data Management 2025, qui identifie les technologies prioritaires à suivre. Deux tendances clés émergent :

• Les data marketplaces et exchanges (DME)
• Les data products

Ces deux catégories permettent de faciliter la consommation des données, aussi bien par les humains que par les modèles d’IA, et apportent des bénéfices jugés respectivement élevés et transformationnels.

Le Hype Cycle 2025 de Gartner identifie deux facteurs majeurs d’innovation dans la gestion des données :

• L’adoption généralisée du cloud
  
• L’expansion rapide de l’IA générative

Ces évolutions favorisent l’intégration des données auparavant dispersées, l’automatisation des processus et l’innovation.

Le Hype Cycle de Gartner mesure la maturité des technologies, en fonction de leur niveau actuel d’adoption et du temps estimé pour atteindre une adoption généralisée. L’objectif est d’identifier les risques et les opportunités liés à l’adoption d’une technologie, que celle-ci intervienne trop tôt ou trop tard. Le cycle couvre cinq phases :

• Le déclencheur d’innovation (innovation trigger) : la phase la plus précoce du Hype Cycle, lorsqu’un événement, comme une percée technologique ou un nouveau produit, suscite un intérêt pour une technologie. Les data contracts apparaissent pour la première fois dans cette catégorie en 2025.
• Le pic des attentes amplifiées (peak of inflated expectations) : l’usage progresse, mais l’engouement dépasse encore les démonstrations tangibles de valeur.
• Le creux de la désillusion (trough of disillusionment) : la période où l’excitation initiale retombe et où les premiers utilisateurs signalent des problèmes et des limites.
• La pente de l’illumination (slope of enlightenment) : les pionniers commencent à démontrer des bénéfices, et d’autres organisations comprennent comment déployer la technologie pour créer de la valeur.
• Le plateau de productivité (plateau of productivity) : de plus en plus d’utilisateurs constatent des bénéfices concrets, et l’innovation devient courante.

Au cœur du Hype Cycle se trouve la matrice de priorisation pour la gestion des données (Priority Matrix for Data Management), qui classe les technologies en fonction du niveau de bénéfice business qu’elles apporteront et du nombre d’années avant qu’elles ne deviennent courantes. Les bénéfices sont quantifiés comme transformationnels, élevés, modérés ou faibles, et la maturité est évaluée sur une échelle allant de embryonnaire à émergente, puis mainstream, legacy (héritée) et obsolète.

• Les data products sont considérés comme transformationnels, car ils permettent de nouveaux modes de travail et un changement majeur sur le marché. Ils affichent aujourd’hui un niveau de maturité « adolescent » et devraient atteindre la généralisation d’ici 2 à 5 ans.
• Les Data Marketplaces et Exchanges (DME) conservent un niveau de bénéfice élevé, en permettant de nouvelles façons d’exécuter des processus susceptibles d’augmenter significativement les revenus ou de réduire les coûts. Ils sont actuellement à un niveau de maturité « émergent » et devraient devenir courants d’ici 5 à 10 ans.

A l’instar de l’évolution rapide de l’innovation, le Hype Cycle montre un mélange de nouveaux entrants, comme les data contracts, et de changements de position pour un certain nombre de technologies. Par exemple, les données prêtes pour l’IA (AI-ready data) sont passées de la phase de déclencheur d’innovation au pic des attentes exagérées au cours des 12 derniers mois.

Les data products et les DMEs restent dans la catégorie du pic des attentes amplifiées. En revanche, la data mesh connaît un changement significatif dans sa trajectoire future, puisqu’elle est désormais considérée comme susceptible de devenir obsolète avant d’atteindre le plateau de productivité, sa proposition de valeur étant de plus en plus intégrée aux data products, data marketplaces, à la federated governance et à d’autres stratégies de partage de données.

Cette tendance est expliquée plus en détail dans notre récent blog sur la combinaison de la data mesh et de la data fabric.

Définies par Gartner comme des infrastructures permettant la production et la consommation de données en interne et en externe, les DMEs centralisent et fluidifient le partage et l’achat de données. Cette année, Opendatasoft est reconnu comme Sample Vendor dans la catégorie DME, marquant une étape clé pour notre solution.

Les DMEs répondent aux besoins accrus de l’IA et des data products, facilitant le partage sécurisé des données, leur découverte et leur consommation par tous types d’utilisateurs — experts, non-spécialistes ou agents IA — tout en renforçant la collaboration et la confiance.

Les entreprises prennent conscience de la valeur de leurs actifs data et cherchent à les exploiter à grande échelle. Dans ce contexte, les DMEs séduisent par leurs bénéfices élevés et leur capacité à réduire les coûts et à accroître l’efficacité.

Le cloud et l’IA accélèrent encore leur adoption, en facilitant l’intégration rapide de données issues de multiples sources et départements.

Pour maximiser la valeur, il est crucial de mettre en place une gouvernance et des contrôles d’accès robustes, notamment pour protéger les données sensibles dans un cadre de partage externe.

Misez sur la simplicité d’usage

Encourager la consommation de données passe par une expérience fluide, intuitive et centrée sur l’utilisateur, pour les producteurs comme pour les consommateurs.

 Privilégiez l’achat au développement interne

Construire soi-même sa marketplace ou étendre un catalogue existant risque de produire une solution sous-optimale. Gartner recommande d’adopter des plateformes best-of-breed éprouvées.

Alignez votre choix d’outil avec votre stratégie cloud

Votre DME doit s’intégrer naturellement à vos environnements cloud pour limiter la complexité et maximiser les performances.

Enrichissez vos données pour donner du contexte

La donnée brute seule est difficilement exploitable. Ajoutez des couches de données tierces (géographiques, financières…) pour la rendre plus compréhensible et utile.

La montée en puissance des DMEs dans le Hype Cycle reflète la demande pour des plateformes spécialisées, intégrées à la stack de data management de l’entreprise.

Opendatasoft accompagne cette transformation en démocratisant l’accès aux données grâce à :

• Une expérience de data marketplace intuitive, inspirée du e-commerce
  
• Une recherche intelligente et des recommandations basées sur l’IA
  
• L’accès centralisé à tous les formats : produits data, visualisations, données brutes
  
• Une compatibilité avec tous les profils : experts, métiers, agents IA via MCP
• Des API et exports pour s’intégrer facilement dans l’écosystème IT
  

Notre plateforme offre également des fonctionnalités avancées de gouvernance, de sécurité et d’audit, tout en réduisant la charge administrative grâce à une gestion intuitive et au support de notre équipe.

Le dernier Hype Cycle pour le data management de Gartner souligne l’importance stratégique des données. Garantir l’accès aux bonnes données, sous la bonne forme, pour tous les utilisateurs, est la clé pour démultiplier l’innovation, l’efficacité et la réussite des projets IA.

Les data marketplaces et exchanges sont des catalyseurs de cette dynamique et doivent figurer sur la feuille de route de tout CDO soucieux de créer davantage de valeur pour son organisation.

👉 Envie d’en savoir plus sur la solution de data marketplace d’Opendatasoft ? Parlons-en !