L’IA agentique ne change pas seulement la façon dont les entreprises utilisent l’intelligence artificielle. Elle change la façon dont elles doivent penser leurs architectures data. Jusqu’ici, beaucoup d’architectures ont été conçues pour exposer des données à des applications ou à des tableaux de bord. Avec les agents IA, un nouvel acteur entre dans l’équation : un consommateur autonome capable de lire, corréler, interpréter et parfois déclencher une action.
IDC souligne que la base de données évolue d’un rôle de stockage passif vers un point de contrôle où s’appliquent la recherche et la récupération d’informations, la gouvernance et le contexte en temps réel lorsque les agents lisent et agissent sur les données d’entreprise.¹
L’agent IA, un nouveau consommateur de données
Un agent IA ne consomme pas la donnée comme un tableau de bord. Il ne se contente pas d’afficher une métrique ou d’exécuter une requête prédéfinie. Il assemble des signaux, interprète une situation opérationnelle, mobilise des outils et peut recommander une action ou déclencher une étape dans un workflow.
Cela change la nature du risque : une donnée incomplète, obsolète ou mal contextualisée ne produit plus seulement un reporting imparfait. Elle peut conduire à une décision erronée, voire à une action inappropriée.
Dans son analyse du marché des bases de données, IDC distingue trois profils : le décideur, l’administrateur de bases de données (DBA) et l’agent IA, considéré comme un consommateur autonome nécessitant un accès gouverné et auditable aux données.¹
Le vectoriel ne fait pas l’architecture
Le développement de l’IA agentique a remis la recherche vectorielle au centre des discussions. Mais cette approche ne suffit pas. Une représentation vectorielle (embedding) ne permet pas de déterminer, à elle seule, si une donnée est à jour, complète, sensible, contradictoire, si son utilisation est autorisée ou si elle est exploitable dans un contexte métier donné. La recherche permet de retrouver des informations. Elle ne garantit pas, à elle seule, la cohérence de l’action.
IDC souligne que les agents autonomes nécessitent davantage que des représentations vectorielles : les plateformes intègrent progressivement des couches sémantiques, des ontologies, des graphes de connaissances et une mémoire des agents pour fournir un contexte déterministe, gouverné et auditable.¹
Il ne s’agit donc pas seulement d’ajouter un moteur de recherche vectorielle, mais de relier cette recherche aux données opérationnelles, aux règles d’accès, aux métadonnées et aux mécanismes d’audit.
La fragmentation devient un risque d’action
Les architectures data modernes sont rarement homogènes : bases relationnelles, data lakes, NoSQL, moteurs de recherche, plateformes analytiques, pipelines, flux de données, environnements cloud et sur site. Cette fragmentation avait déjà un coût : complexité opérationnelle, duplication des données, latence, modèles de sécurité distincts et gouvernance dispersée. Avec l’IA agentique, elle devient plus critique.
Forrester souligne cette difficulté : la multiplication des systèmes, des outils et des plateformes crée des silos, de la duplication et des incohérences dans l’accès aux données. Or, les agents IA ont besoin d’informations fiables, contextualisées et gouvernées, accessibles avec une faible latence, pour prendre des décisions et agir de manière cohérente.²
Cela ne signifie pas que tout doit être remplacé par une plateforme unique. IDC décrit plutôt un modèle de consolidation plus réaliste : une plateforme centrale, complétée par des solutions spécialisées, connectées par une couche de fédération et placées sous une gouvernance commune.¹
Cette fédération doit aussi composer avec la réalité des environnements hybrides. Selon une enquête IDC d’avril 2026, environ 95 % des entreprises interrogées déclarent que les exigences de souveraineté des données influencent leurs choix de stockage ou de traitement des données opérationnelles, notamment en matière de résidence des données et de gestion locale des clés de chiffrement.¹
Le temps réel devient une contrainte d’architecture
Le temps réel devient déterminant lorsque les décisions d’un agent IA dépendent de l’état courant d’un processus, d’une transaction ou d’un événement. Une donnée légèrement ancienne peut suffire pour une analyse différée, mais devenir problématique lorsqu’elle sert à déclencher une action automatisée.
Selon une enquête IDC d’avril 2026, 64,6 % des cas d’usage des données en entreprise nécessitent une mise à disposition en temps réel ou quasi réel. Pour les scénarios de traitement de données en continu (streaming), 91,2 % exigent une latence de bout en bout inférieure à 200 millisecondes.¹
IDC prévoit également que 60 % des plateformes de données d’entreprise unifieront les traitements transactionnels, analytiques et vectoriels au sein d’architectures de traitement hybride transactionnel et analytique (HTAP) d’ici 2029. Cette évolution traduit une convergence croissante entre les différents types de traitements.¹
Cette évolution renforce les exigences d’une architecture de décision : relier les données opérationnelles, les traitements et les flux d’événements pour permettre aux agents IA de réagir au bon moment. Les traitements par lots (batch) restent adaptés à certains besoins, mais ils ne suffisent plus lorsqu’un agent doit prendre une décision ou agir à partir de données actualisées.
La gouvernance doit devenir exécutable
Dans une architecture agentique, la gouvernance ne peut pas rester seulement déclarative. Un catalogue, un glossaire ou une politique documentaire ne suffisent pas si les règles ne sont pas appliquées au moment où un agent accède aux données ou déclenche une action. Ces règles doivent prendre en compte les droits d’accès, la sensibilité des informations et le contexte métier.
BARC souligne que les workflows associant IA agentique et opérations reposent sur des architectures fédérées, contextualisées et gouvernées. L’institut distingue les politiques, les règles et les contrôles techniques qui permettent de les faire respecter. Il insiste également sur un principe : la gouvernance doit précéder les initiatives IA, et non être ajoutée après coup.³
Il ne s’agit donc plus seulement de documenter la gouvernance. Il faut l’appliquer au moment de l’accès et de l’action, en assurer la traçabilité et conserver des mécanismes de supervision humaine.
Reprendre le contrôle de l’architecture data
L’IA agentique ne relègue pas l’architecture data au second plan. Elle en fait un enjeu stratégique.
Le passage à l’échelle ne dépendra pas uniquement de la performance des modèles. Il dépendra de la capacité de l’ architecture data à fournir aux agents un contexte fiable, gouverné et exploitable, sans multiplier les silos ni déplacer inutilement les données.
L’agent n’est pas seulement un nouvel utilisateur de la donnée. C’est un test de robustesse pour toute l’architecture data.
Sources mobilisées :
- IDC, Market Forecast: Worldwide Database Management Systems Software Forecast, 2026–2030 — Agentic AI, Multicloud Adoption, and Platform Consolidation Drive Market Growth, septembre 2026.
- Forrester, The Data Fabric Platforms Landscape, Q3 2026, septembre 2026.
- BARC, Agentic AI and Operations: an Executive Guide to Converged Workflows, 2026.
