Aarhus, Danemark, le 15 octobre 2026 – Stibo Systems, l’un des principaux fournisseurs de solutions de gestion des données de référence (MDM) et créateur de la plateforme « Trusted Intelligence », a été désigné « Leader » dans le Magic Quadrant™ 2026 de Gartner® consacré aux solutions de gestion des informations produit. Il s’agit de la deuxième fois cette année que l’entreprise est désignée « Leader » dans un Magic Quadrant de Gartner, après avoir été reconnue comme « Leader » dans le Magic Quadrant™ 2026 de Gartner® consacré aux solutions de gestion des données de référence.
Pour Stibo Systems, cette distinction intervient à un moment où le rôle des données produit prend de plus en plus d’importance au sein de l’entreprise. Les informations produit transitent désormais par un nombre sans précédent de systèmes, de canaux, de partenaires et de processus métier, alimentant tous les domaines, des expériences numériques et du commerce à la chaîne d’approvisionnement, en passant par les workflows réglementaires et les opérations. Et à mesure que l’IA et les agents recherchent, interprètent, recommandent et agissent de plus en plus sur ces informations, l’entreprise estime que les enjeux sont de plus en plus importants. Stibo Systems considère que des données produit fiables deviennent une infrastructure essentielle tant pour le fonctionnement actuel des entreprises que pour leur préparation à l’avenir.
« Les données produit ont toujours été fondamentales pour le fonctionnement des entreprises. Ce qui change, c’est l’ampleur des exigences qui leur sont désormais imposées », a déclaré Adrian Carr, PDG de Stibo Systems. « Elles doivent répondre aux besoins des utilisateurs, des applications, des partenaires et, de plus en plus, des agents IA, avec la précision, le contexte et la gouvernance que chacun exige. Nous pensons que cette distinction de "Leader" reflète à la fois la solidité de notre base de données produits actuelle et notre investissement continu dans l’avenir des données d’entreprise. »
« Les acheteurs exploitent de plus en plus l’IA, et le commerce par agents passe du stade pilote à celui de la pratique, les agents comparant les produits et fournissant des recommandations aux acheteurs », a déclaré Adrian Carr, PDG de Stibo Systems. « Nous considérons cette distinction de “Leader” décernée par Gartner comme la confirmation que notre approche est en phase avec l’évolution du marché, et que nos clients sont déjà prêts pour cela aujourd’hui. »
Conçu pour l’AEO et le commerce agentique
Deux évolutions renforcent l’importance des données produit. L’optimisation des moteurs de réponse (AEO), qui consiste à garantir que les produits sont représentés de manière complète et précise au sein des assistants IA et des moteurs de réponse, repose sur des données produit structurées. Le commerce agentique fonctionne au mieux lorsque les agents peuvent évaluer et exploiter des données produit complètes, cohérentes et bien gérées. Ces deux approches reposent sur les mêmes fondements : hiérarchies, classifications, relations, gouvernance et contexte.
Stibo Systems part de cette base de données produit fiable et l’étend aux cas d’utilisation liés au contenu, au commerce, à l’IA, à la réglementation et aux opérations. Le Product Experience Data Cloud, construit sur STEP, la plateforme d’intelligence de confiance, associe cette base à la gouvernance et au contexte nécessaires pour prendre en charge les nouveaux cas d’utilisation de l’IA. ProductGen AI illustre ce que cette base rend possible : des descriptions, des traductions et du contenu spécifique à chaque canal générés directement à partir de données produit gouvernées, permettant ainsi au contenu d’évoluer sans s’écarter de la réalité du produit. Le serveur MCP de l’entreprise étend ces données aux agents d’IA via des outils gouvernés dotés d’un contexte sémantique complet.
« L’IA a incontestablement relevé la barre en matière de données produit », a déclaré Carr. « Lorsqu’un moteur de réponse ou un agent lit un catalogue, il en interprète la structure, les relations et le contexte sous-jacents. Le contenu et les expériences produit déterminent la manière dont des données fiables génèrent des résultats commerciaux, et ils sont d’autant plus efficaces que les données qui les sous-tendent sont complètes, maîtrisées et précises. »
Flexibilité et évolutivité sur une base fiable
Les données produit varient d’un secteur à l’autre et gagnent en complexité à mesure que les entreprises se développent. La plateforme de Stibo Systems est conçue pour s’adapter à cette diversité : elle prend en charge les hiérarchies, les classifications, les relations et les modèles de données spécifiques à chaque secteur, et s’adapte facilement, depuis un premier déploiement ciblé jusqu’à une utilisation à l’échelle de l’entreprise.
« Les clients ne devraient pas avoir à changer de plateforme à mesure qu’ils adoptent de nouveaux cas d’utilisation », a déclaré M. Carr. « La même base régie qui prend en charge le catalogue d’un détaillant peut également prendre en charge les spécifications techniques d’un fabricant ou les données de conformité d’un produit soumis à une réglementation. »
Une indépendance sans dépendance vis-à-vis d’un fournisseur
À mesure que les organisations élaborent leurs stratégies d’IA, la flexibilité et le choix architectural prennent de plus en plus d’importance. L’indépendance de Stibo Systems s’étend à l’architecture de sa plateforme, conçue pour l’interopérabilité, qui relie différents écosystèmes et est indépendante de tout modèle, permettant ainsi aux clients de l’utiliser avec la plateforme d’IA de leur choix.
Cette architecture interopérable et indépendante des modèles permet à la base de données produits de rester stable tandis que l’écosystème technologique environnant évolue.
« Nos clients doivent pouvoir mettre en œuvre leur stratégie d’IA selon leurs propres conditions et leur propre calendrier », a déclaré M. Carr. « Grâce à notre indépendance et à notre conception axée sur la flexibilité, nous élaborons notre feuille de route en fonction des besoins réels de nos clients et du marché, tout en offrant aux entreprises la liberté de se connecter aux systèmes et aux plateformes d’IA de leur choix. »
Pour plus d’informations, vous pouvez consulter le rapport complet ici.
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Gartner, Magic Quadrant des solutions de gestion des informations produit, Jason Daigler, Greg Carlucci, Nicholas Mortensen, 12 octobre 2026
Gartner, « Magic Quadrant for Master Data Management Solutions », Stephen Kennedy, Lyn Robison, Divya Radhakrishnan, 6 avril 2026