Data‑driven vs data‑informed : qu’est‑ce que cela signifie ?

Les experts parlent de “data‑driven” partout : faut‑il confier votre destin à des algorithmes ? Ou au contraire, faire confiance à votre intuition ? La réponse se situe entre les deux : devenir data‑informed.

Data‑driven vs data‑informed : qu’est‑ce que cela signifie ?

Data‑driven : laisser la donnée décider

Dans une organisation data‑driven, les décisions reposent sur des tableaux de bord et des métriques. Les entreprises qui adoptent cette approche espèrent ainsi minimiser les biais et s’appuyer sur des preuves : les données guident la direction de l’entreprise[1]. Les bénéfices sont réels : décisions basées sur des faits, anticipation des tendances et neutralité émotionnelle[2]. Les grandes sociétés y voient un moyen d’aligner l’ensemble des équipes sur des objectifs communs[3].

Mais cette approche a un revers. Les données peuvent être incomplètes ou de mauvaise qualité ; on peut les interpréter sans recul et omettre le contexte. Même les meilleurs algorithmes souffrent de biais de sélection, de récence ou de confirmation[4]. Selon Orange Business, une stratégie 100 % data‑driven ne fera qu’optimiser l’existant et peut conduire à des décisions catastrophiques si les données sont obsolètes[5]. En résumé : la donnée est un outil, pas un pilote automatique.

Data‑informed : guider les décisions par la combinaison des chiffres et de l’expérience

Être data‑informed signifie utiliser les données comme un des éléments d’une décision, pas comme son unique justification. On combine métriques, retour client, expérience terrain et intuition pour prendre de la hauteur[6]. Cette approche encourage la créativité, la recherche de tendances et l’identification d’opportunités au‑delà des chiffres[7]. Dans un contexte incertain, mélanger données quantitatives et qualitatives améliore l’agilité et permet de s’adapter plus rapidement[8].

Les limites du tout‑data : ce que nous apprend Lean Analytics

Le livre Lean Analytics rappelle qu’une optimisation purement mathématique peut vous enfermer dans des maximums locaux. Un algorithme va optimiser votre tricyle, mais ne pensera jamais à ajouter une quatrième roue. L’exemple d’Orbitz qui proposait des chambres plus chères aux utilisateurs de Mac montre comment une découverte statistique peut créer de mauvaises relations publiques si elle n’est pas questionnée. C’est pourquoi les auteurs préconisent d’être inspiré par les données sans en être esclaves. Les humains sont doués pour imaginer, définir une vision globale et repenser les règles du jeu ; les machines excellent pour tester et valider.

Quand l’intuition sauve l’entreprise : exemples récents

Pivoter pendant la crise sanitaire

En 2020, certains acteurs du tourisme ont vu leurs indicateurs plonger. Une réaction strictement data‑driven aurait été de couper les coûts et d’attendre la reprise. Le CEO d’une société de réservation de chambres d’hôtes a choisi une approche data‑informed : il a constaté que les hôteliers avaient du temps libre et a proposé d’installer gratuitement de nouveaux systèmes de réservation. Lorsque les restrictions se sont levées, ces clients étaient mieux équipés et les réservations ont explosé[9]. Ici, l’intuition du dirigeant, couplée à l’analyse du contexte, a transformé la crise en opportunité.

Netflix : la donnée enrichie par la culture

Le moteur de recommandation de Netflix n’est pas seulement piloté par l’audience. La plateforme intègre des variables culturelles et émotionnelles : par exemple, par temps maussade, un utilisateur peut préférer un programme réconfortant. L’algorithme est donc complété par des anthropologues et des experts en psychologie qui adaptent les suggestions à la météo, aux traditions locales et aux émotions[10]. Ce mélange de qualitatif et de quantitatif offre une expérience personnalisée et illustre la puissance du data‑informed.

La montée de l’IA : vers des décisions hybrides

L’essor des modèles d’IA et des outils low/no‑code en 2025 rend la décision automatisée omniprésente. Les entreprises exploitent des moteurs d’inférence et de machine learning pour la fraude, la supply chain ou la relation client[11]. Cependant, les exigences de conformité et d’explicabilité obligent à combiner règles métiers, apprentissage automatique et générative AI pour produire des décisions transparentes et alignées sur les objectifs[12][13]. Les plateformes encouragent la collaboration entre métiers et IT en permettant aux non‑techniciens de créer des règles tout en respectant la gouvernance[14]. Cette tendance montre que, même à l’ère de l’IA, la responsabilité humaine et la compréhension du contexte restent essentielles[15].

Comment passer à une culture data‑informée ?

1. Clarifier votre ambition et vos problématiques : avant de collecter des données, définissez le problème que vous souhaitez résoudre – améliorer le cash, optimiser votre modèle économique ou préparer une levée de fonds[26].

2. Évaluer vos capacités et votre maturité : associez les équipes financières, commerciales et opérationnelles pour dresser un état des lieux. Analysez votre marché et vos performances internes pour identifier les leviers d’amélioration[27].

3. Mettre en place les bons outils : investissez dans une infrastructure de données fiable et accessible. Démocratisez les outils de visualisation et formez vos collaborateurs à la data ; un DAF externalisé peut vous aider à choisir et déployer les solutions adaptées[17].

4. Croiser quantitatif et qualitatif : combinez indicateurs financiers, retour client et feedback des équipes. Écoutez vos clients et vos collaborateurs pour comprendre le « pourquoi » derrière les chiffres[28].

5. Utiliser l’IA de manière responsable : les systèmes d’IA doivent être transparents, traçables et complétés par des règles métiers. Évitez de déléguer entièrement la décision aux machines et privilégiez des outils qui permettent la supervision humaine.

6. Tester, apprendre, ajuster : adoptez l’esprit Lean Startup. Utilisez les données pour valider des hypothèses, mais restez prêt à remettre en question vos certitudes. Ne confondez pas un petit succès (maximum local) avec votre objectif final.

Conclusion : trouvez votre équilibre

À l’ère de l’IA et des dashboards en temps réel, il peut être tentant de laisser les chiffres dicter chaque décision. Pourtant, comme le rappelle Lean Analytics, l’innovation naît souvent de la combinaison entre données et intuition. La donnée vous aide à éviter les aveuglements et à convaincre vos partenaires ; l’intuition et l’expérience permettent de rêver, d’inspirer et de saisir les opportunités que les algorithmes ne voient pas.

Si vous dirigez une PME ambitieuse et que vous souhaitez passer de la théorie à la pratique, vous bâtirez une organisation solide, pérenne et prête à atteindre le prochain palier de croissance en mêlant chiffres, vision et retour terrain.

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Ebenezer | Fondateur de NOUORG Direction financière & Pilotage Stratégique pour Dirigeants

📧 info@nouorg.com | 🌐 nouorg.com

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[1] [2] [6] [7] Data-Driven vs. Data-Informed: Understanding the Difference

https://dovetail.com/product-development/data-driven-vs-data-informed/

[3] [8] Data-driven or data-informed: Which approach serves you best?

https://www.statsig.com/perspectives/data-driven-or-data-informed-which-approach-serves-you-best

[4] Data-Informed, NOT Data-Driven — Ant Murphy

https://www.antmurphy.me/newsletter/data-informed-not-data-driven

[5] Data-driven vs data-centric Quelle approche privilégier | Orange Business

https://www.orange-business.com/fr/blogs/data-driven-vs-data-centric-quelle-approche-privilegier

[9] [10] [28] How you can go from data-driven to data-informed

https://www.cmoalliance.com/how-you-can-go-from-data-driven-to-data-informed-2/

[11] [12] [13] [14] [15] The Future of AI Automated Decision Making: 2025 Trends to Watch - InRule

https://inrule.com/ai-automated-decision-making-trends/

[16] [17] [18] [19] [20] [21] CFO externalisé : un levier stratégique pour PME et startups | Forvis Mazars - Forvis Mazars

https://www.forvismazars.com/ca/fr/actualites/articles/le-role-strategique-du-cfo-externalise

[22] [23] [24] [25] Les priorités des CFO en 2025 : business model, coûts et expansion - Daf-Mag.fr

https://www.daf-mag.fr/Thematique/fonction-finance-1242/gouvernance-strategie-2125/Breves/priorites-cfo-business-model-couts-expansion-467560.htm

[26] [27] Fast-track strategic decisions with data-driven insights | KPMG

https://kpmg.com/us/en/articles/2025/fast-strategic-decisions-with-data-driven-insights.html