Observatoire Big Data & Business Analytics : marché de 4,1 milliards en Italie
Le marché de la gestion et de l'analyse des données en Italie poursuit sa croissance, dépassant le seuil des 4,1 milliards d'euros en 2025 avec une augmentation de 20 % par rapport à l'année précédente. Les moteurs de croissance sont avant tout la Business Intelligence et la Data science (+27%), avec un rôle de plus en plus important pour les applications d'intelligence artificielle et d'IA générative.
Une part importante du marché – environ 25% – est désormais liée aux infrastructures et solutions GenAI, notamment dans les domaines du codage et de l'analyse des données.
Cependant, comme le soulignent les recherches de l'Observatoire Big Data & Business Analytics de l'Université Polytechnique de Milan, édition 2025, peu d'entreprises italiennes parviennent réellement à traduire cet investissement en un avantage concurrentiel.
Stratégie data : seules 38 % des entreprises sont prêtes
La photographie prise par l'Observatoire montre que seules 38 % des grandes entreprises italiennes ont défini une stratégie claire de valorisation des données, et seule une sur cinq a nommé un Chief Data Officer ou un Chief Data & Analytics Officer pour la guider.
Par ailleurs, plus d’un quart des entreprises n’ont pas encore démarré de projets d’analyse avancée, signe que la culture basée sur les données est encore loin d’être pleinement mature.
« Aujourd'hui, dans les organisations, les données et l'intelligence artificielle ne peuvent plus voyager sur des chemins séparés : il est nécessaire d'intégrer les composants Data et IA de manière synergique, en laissant les besoins métier tracer le chemin », explique Carlo Vercellis, directeur scientifique de l'Observatoire.
Sans une gouvernance claire et une approche « d’IA centrée sur les données », prévient-il, « la valeur potentielle de l’intelligence artificielle risque de rester inexprimée voire de créer de nouveaux risques pour les entreprises ».
Les secteurs les plus dynamiques : services, banque et industrie
Le secteur des services est en tête de la croissance avec +27%, suivi des banques (+22%), des assurances et de l'industrie manufacturière (+21%). L'administration publique représente environ 6 % du marché, mais connaît une croissance plus lente (+17 %).
Les ressources allouées aux infrastructures représentent un cinquième des dépenses globales, tandis que la part restante est dédiée aux solutions de Business Intelligence et Data science (+27%) et de Data management (+13%).
Les grandes entreprises affichent un taux de croissance de +27%, tandis que les très grandes (plus de 1 000 salariés) s'arrêtent à +12%, en se concentrant sur l'IA générative et l'optimisation des coûts logiciels. Les petites entreprises, en revanche, concentrent leurs investissements sur l’amélioration de l’accessibilité et de la convivialité des données.
Les enjeux de la gouvernance des données
« Le défi auquel les entreprises sont confrontées aujourd'hui est double – explique Alessandro Piva, directeur de recherche à l'Observatoire -. D'une part, il faut une culture de prise de décision basée sur les données, conscientes que l'IA est un moyen et non le but ultime. D'autre part, il est crucial de préparer les plateformes de données d'entreprise à être prêtes pour l'IA ».
Selon Piva, cela implique un « rapprochement de plus en plus marqué entre la gouvernance des données et la gouvernance de l'IA », deux mondes qui doivent désormais apprendre à dialoguer.
Architecture des données : des plateformes oui, mais peu d'intégration
87 % des grandes entreprises ont construit une plateforme de données, mais seules quelques-unes sont capables de gérer entièrement le cycle de vie complet des données. La plupart disposent de bases de données pour les données structurées et d'outils de visualisation de données, tandis que seule une partie a intégré des modules ou des systèmes d'apprentissage automatique pour les données non structurées.
Les technologies émergentes telles que Data Catalog, Data Quality et Data Lineage ont une présence limitée, mais 40 % des entreprises ont l'intention de les introduire dans les 12 prochains mois.
PMI : une analyse toujours « artisanale »
En 2025, 89 % des PME italiennes réalisent des activités d'analyse de données, soit une augmentation de dix points par rapport à 2024. Cependant, dans la plupart des cas, il s'agit de pratiques occasionnelles, réalisées avec des tableurs et sans chiffres dédiés.
Seule une PME sur trois dispose de professionnels en charge de l’analyse, et environ huit sur dix n’intègrent pas leurs sources de données ou le font manuellement.
Les entreprises de taille moyenne présentent une situation plus avancée : une sur deux a mis en place des personnalités professionnelles dédiées, et 40 % ont un bon niveau d'intégration technologique.
La « guerre des talents » des experts en données
La pénurie de professionnels reste l’un des principaux problèmes critiques. Dans les grandes organisations, il y a en moyenne 14 experts Data, mais dans les entreprises de plus de 1 000 salariés, ce nombre s'élève à 50.
Malgré cela, 86 % des entreprises font encore appel à des consultants externes pour les projets les plus complexes.
Cependant, l'adoption de l'IA générative pourrait représenter une solution : 45 % des organisations ont déjà mis à disposition des outils GenAI pour leurs équipes, tandis que dans 37 % des cas, les professionnels choisissent en toute autonomie les applications les plus utiles.
Un phénomène qui, prévient l'Observatoire, « ouvre des scénarios de IA de l'Ombreavec des risques potentiels liés à la sécurité et à la gouvernance des données.
L’avenir : vers un écosystème de données partagé
46% des grandes entreprises ont déjà adopté des méthodologies pour mesurer la valeur des activités de Data science ou de Data management, et l'utilisation de données non structurées telles que des documents et des textes pour des analyses avancées se développe.
Cependant, la valorisation extra-corporative des données et la redistribution de la valeur pour le citoyen-consommateur sont encore loin : 90% des entreprises ne connaissent pas ou ne comprennent pas pleinement les espaces de données.
Une prise de conscience limitée qui, combinée à la méfiance des consommateurs à l'égard des algorithmes, risque de ralentir la prochaine phase d'évolution de l'IA en Italie.
