L’intelligence artificielle est au cœur des préoccupations des entreprises, mais la plupart rencontrent un obstacle majeur : la qualité de leurs données. Pour tirer parti de l’IA à grande échelle, il est essentiel de disposer d’une infrastructure de données unifiée et bien gouvernée.
À mesure que l’intelligence artificielle (IA) prend une place centrale dans les discussions des conseils d’administration, de nombreuses entreprises réalisent que le principal frein à son adoption efficace est l’état de leurs données. Bien que les outils d’IA destinés aux consommateurs impressionnent par leur rapidité et leur simplicité, les dirigeants d’entreprise découvrent que déployer l’IA à grande échelle nécessite une infrastructure de données bien moins glamour, mais beaucoup plus cruciale : une architecture de données unifiée, gouvernée et adaptée aux besoins. Selon Bavesh Patel, vice-président senior de Databricks, “la qualité de cette IA et son efficacité dépendent vraiment des informations présentes dans votre organisation”. Cependant, dans de nombreuses entreprises, ces informations demeurent fragmentées au sein de systèmes hérités, d’applications cloisonnées et de formats déconnectés, rendant presque impossible pour les systèmes d’IA de produire des résultats fiables et riches en contexte. Patel souligne que “le grand différenciateur compétitif pour la plupart des organisations est leurs propres données et les données tierces qu’ils peuvent y ajouter”. Pour que l’IA en entreprise génère de la valeur, les données doivent être consolidées dans des formats ouverts, gouvernées avec précision et accessibles à toutes les fonctions. Sans cette base, les entreprises risquent de se retrouver avec une “terrible IA”, comme le décrit Patel. Cela implique de dépasser les plateformes SaaS isolées et les tableaux de bord déconnectés pour adopter une architecture de données unifiée et ouverte capable de combiner des données structurées et non structurées, tout en préservant le contexte en temps réel et en appliquant des contrôles d’accès rigoureux. Une fois les fondations correctement établies, les organisations peuvent s’orienter vers des résultats mesurables, débloquant des efficacités, automatisant des flux de travail complexes et même lançant de nouvelles lignes de produits. Selon Rajan Padmanabhan, directeur technologique chez Infosys, cet accent sur la valeur est essentiel alors que les entreprises cherchent à obtenir des résultats précis pour guider leurs décisions commerciales. Au lieu de traiter les initiatives d’IA comme des projets d’innovation isolés, les entreprises leaders les lient directement aux indicateurs commerciaux, utilisant des cadres de gouvernance pour déterminer ce qui produit des résultats et ce qui devrait être abandonné rapidement. Patel ajoute que “nous voyons cette grande opportunité liée à l’alphabétisation en IA des utilisateurs commerciaux, qui sont très désireux de comprendre comment ils devraient penser l’IA”. Les perspectives à venir sont considérables. À mesure que les agents d’IA évoluent d’assistants à opérateurs autonomes capables de gérer des flux de travail et des transactions, les organisations qui réussiront seront celles qui bâtissent la bonne fondation dès maintenant. Padmanabhan conclut en notant qu”une nouvelle façon de penser consiste à passer d’un système d’exécution ou d’engagement à un système d’action”. Cela représente la nouvelle voie vers l’avenir.