Ces dernières années, le débat autour de l’IA d’entreprise a profondément évolué. Les premières discussions portaient surtout sur les grands modèles de langage, la génération augmentée par la recherche (RAG), le prompt engineering, le choix des modèles et l’identification des processus métier les plus adaptés à l’IA générative. De nombreuses organisations se sont alors lancées rapidement dans l’expérimentation, avec l’objectif de comprendre comment l’IA pouvait améliorer la productivité, accélérer la prise de décision et transformer l’expérience client.
Aujourd’hui, le sujet change.
Alors que les modèles d’IA continuent de progresser rapidement, de nombreuses organisations constatent que le principal frein à leur adoption n’est plus le modèle lui-même. Le véritable enjeu consiste désormais à donner aux systèmes d’IA accès à des données exactes, fiables, gouvernées et prêtes pour les usages métier.
Cette évolution apparaît de plus en plus clairement dans les travaux des analystes. Gartner insiste notamment sur l’importance de disposer de données prêtes pour l’IA, ainsi que de solides pratiques de gouvernance et de gestion des données, à mesure que les organisations passent de l’expérimentation aux déploiements en production. Plus largement, les analystes du secteur soulignent la nécessité croissante d’architectures capables de réunir gestion des données, intégration, analytics, gouvernance et IA, tout en réduisant la complexité opérationnelle.
La raison est simple : la plupart des organisations ne manquent pas de données. Elles doivent surtout composer avec des informations fragmentées entre applications opérationnelles, bases de données, services cloud, entrepôts et lacs de données, écosystèmes de partenaires, plateformes SaaS et silos propres à chaque service.
Il n’est pas rare que plusieurs équipes utilisent des définitions différentes pour un même concept métier. Les problèmes de qualité des données persistent. Les règles de gouvernance varient d’un système à l’autre. Et les contrôles de sécurité deviennent de plus en plus difficiles à gérer à mesure que les volumes et les sources de données se multiplient.
Lorsqu’elles déploient l’IA sur ces environnements, les organisations découvrent souvent qu’elle amplifie ces difficultés au lieu de les faire disparaître.
Pas de stratégie IA sans stratégie data
L’enthousiasme croissant autour de l’IA a conduit de nombreuses organisations à concentrer leurs efforts sur les modèles, les agents et les assistants. Ces technologies sont importantes, mais elles ne constituent qu’un élément d’une initiative IA réussie.
Pour créer une réelle valeur métier, l’IA doit s’appuyer sur des informations exactes, à jour, fiables et comprises dans leur contexte métier. Sans fondations cohérentes, les systèmes d’IA peuvent produire des réponses contradictoires, amplifier les problèmes de qualité des données et fragiliser la confiance.
Nous rencontrons souvent le même problème : des organisations cherchent à déployer l’IA dans des environnements où les informations critiques sont dispersées entre des dizaines, voire des centaines d’applications et de référentiels. Les analystes et les utilisateurs métier consacrent alors beaucoup de temps à localiser les données, à les vérifier, à rapprocher les écarts entre les systèmes et à déterminer quelle version est la bonne, avant même de pouvoir commencer une analyse utile.
Les directions peuvent être convaincues du potentiel de l’IA, mais une inquiétude revient souvent : si plusieurs systèmes donnent aujourd’hui des réponses différentes à une même question métier, comment faire confiance aux réponses produites demain par l’IA ?
Le problème vient rarement des modèles. Il vient des fondations data.
Ce constat s’impose dans un nombre croissant de secteurs. Les organisations comprennent qu’une initiative IA réussie exige bien plus que des modèles performants. Elle suppose des définitions métier cohérentes, un accès gouverné aux informations, une bonne gestion des métadonnées, des contrôles de sécurité, la traçabilité des données, un contexte sémantique clair et une vision fiable des données de l’entreprise.
En résumé, il n’y a pas de stratégie IA sans stratégie data.
Construire les fondations de l’IA d’entreprise
Ce défi explique l’intérêt croissant pour des architectures de données modernes, capables d’offrir une vision commune et gouvernée des informations de l’entreprise.
Plutôt que d’assembler des outils distincts pour l’intégration, la gouvernance, la gestion des métadonnées, l’analytics et l’IA, les organisations recherchent de plus en plus des approches qui simplifient leur environnement de gestion des données. Les travaux des analystes montrent d’ailleurs que de nombreuses entreprises réévaluent les architectures reposant sur une multitude de plateformes spécialisées. Elles constatent que cette complexité et cette dispersion peuvent alourdir les opérations, compliquer la gouvernance, ralentir l’innovation et créer des incohérences qui réduisent la précision et la fiabilité des résultats produits par l’IA.
L’objectif n’est pas seulement de gérer les données plus efficacement.
Il est de créer une vision commune et fiable des informations de l’entreprise, couvrant les applications existantes, les bases de données, les entrepôts et lacs de données, les plateformes cloud, les fichiers, les API et les autres systèmes.
En posant ce socle, les organisations peuvent réduire les incohérences qui apparaissent naturellement lorsque les informations sont réparties entre plusieurs environnements. Elles permettent aussi aux utilisateurs, aux applications, aux plateformes analytiques et aux systèmes d’IA de s’appuyer sur une même compréhension de l’activité.
Tout aussi important, une approche unifiée aide les organisations à appliquer plus uniformément leurs règles de gouvernance, de sécurité, de confidentialité et de conformité dans l’ensemble de leur écosystème de données. Les informations deviennent plus faciles à trouver, à comprendre et à utiliser en toute confiance.
Le résultat : des fondations plus solides, à la fois pour l’analytics et la prise de décision opérationnelle, mais aussi pour la prochaine génération d’applications et de workflows alimentés par l’IA.
Découvrez InterSystems Data Studio Assistant AI
Nous sommes heureux d’annoncer aujourd’hui la disponibilité générale d'InterSystems Data Studio™ AI Assistant, une extension low-code d’InterSystems Data Studio alimentée par l’IA générative. Elle intègre des assistants intelligents, des agents prêts à l’emploi et un framework multi-agent. Son objectif : permettre aux organisations d’explorer, d’analyser et d’interroger facilement des données structurées et non structurées, puis de visualiser les réponses grâce à une interface conversationnelle en langage naturel.
Assistant AI est conçu pour fonctionner avec l’ensemble des données déjà disponibles dans l’organisation. En s’appuyant sur les capacités d'InterSystems Data Studio pour connecter, harmoniser, gouverner et gérer les informations issues d’applications opérationnelles, de bases de données, d’entrepôts de données, de services cloud et d’autres sources, les organisations peuvent créer et maintenir une couche de données unifiée, cohérente et gouvernée. Assistant AI peut alors exploiter ce socle pour produire des analyses et des réponses plus pertinentes.
En donnant aux utilisateurs métier, aux analystes, aux applications et aux assistants IA accès à une source d’information unique, fiable et gouvernée, les organisations réduisent la complexité et renforcent leur confiance dans la précision des réponses et des analyses produites par l’IA.
Assistant AI propose à la fois des agents prêts à l’emploi et un framework multi-agent permettant de créer des assistants personnalisés. Ceux-ci peuvent orchestrer plusieurs agents pour répondre à des cas d’usage propres à un métier ou à un domaine, en s’appuyant sur des jeux de données, des règles et des autorisations spécifiques.
Plutôt que de fonctionner uniquement selon un modèle simple de question-réponse, plusieurs agents peuvent collaborer pour mener des analyses et des raisonnements plus avancés. Pour les utilisateurs métier, cela offre une manière plus intuitive et plus fiable d’obtenir des réponses et d’explorer les informations contenues dans les documents et applications de l’entreprise. Pour les organisations, cela constitue un socle IA capable de traiter des requêtes plus complexes, de produire des analyses plus précises et d’explorer plus en profondeur leurs informations.
Transformer des données fiables en valeur métier
La réussite des initiatives IA ne dépendra pas uniquement des modèles choisis par les organisations. Elle dépendra aussi de leur capacité à connecter efficacement l’IA à des données d’entreprise fiables.
Dans les services financiers, par exemple, les entreprises peuvent chercher à évaluer leur exposition au risque de liquidité, à analyser les concentrations de risques ou à repérer des comportements inhabituels dans plusieurs systèmes métier. Dans la supply chain, elles peuvent avoir besoin de comprendre en temps réel les ruptures de stock, les contraintes fournisseurs ou les risques logistiques. Dans la santé, les organisations peuvent chercher à optimiser la gestion du cycle de revenus, à mieux utiliser leurs ressources humaines et à améliorer l’efficacité de leurs équipements et infrastructures critiques.
Dans tous les cas, l’IA peut créer de la valeur. Mais cette valeur dépend largement de la qualité, de l’accessibilité, du contexte et de la gouvernance des informations sur lesquelles elle s’appuie. En associant un socle de données unifié et fiable à des capacités d’IA générative intégrées, InterSystems Data Studio et Assistant AI aident les organisations à dépasser le stade des expérimentations isolées pour obtenir, en production, des résultats métier concrets et mesurables.
Et maintenant
À chaque nouvelle version, les grands modèles de langage et les systèmes d’IA gagnent en puissance, en précision et deviennent plus faciles à appliquer à des enjeux métier concrets. Résultat : les assistants IA se déploient rapidement dans presque tous les secteurs.
Ce qui distinguera les organisations les plus performantes ne sera pas simplement leur capacité à déployer l’IA, mais leur capacité à lui donner accès à des informations fiables, gouvernées et prêtes pour les usages métier. Celles qui sauront relier des données d’entreprise fragmentées à des analyses alimentées par l’IA seront les mieux placées pour en tirer une valeur durable.
L’avenir de l’IA d’entreprise ne repose donc pas uniquement sur de meilleurs modèles. Il repose aussi sur de meilleures fondations data.
Avec la disponibilité générale d’InterSystems Data Studio Assistant AI, les organisations peuvent réunir, au sein d’une plateforme unique, une couche de données unifiée, l’intégration des données, la gouvernance, la gestion des métadonnées, la cohérence sémantique, l’analytics et des assistants alimentés par l’IA. Elles peuvent ainsi transformer des données d’entreprise fiables en informations directement exploitables.
Car, au bout du compte, une IA ne vaut que par les données qui l’alimentent.
