Boomi : l'activation des données, clé de l'IA en entreprise

Boomi et l'activation des données : la clé manquante pour l'IA en entreprise

En 2026, le principal défi auquel les entreprises font face avec l'intelligence artificielle (IA) n'est pas celui que l'on pourrait attendre. Contrairement aux idées reçues, ce ne sont ni les erreurs des modèles ni l'incapacité des agents à raisonner qui posent problème. La véritable difficulté réside dans la fragmentation des données. Ces données, essentielles au fonctionnement des systèmes IA, sont souvent mal étiquetées et dispersées à travers une multitude d'applications qui n'ont pas été conçues pour partager un contexte commun.

Boomi, une entreprise spécialisée dans l'intégration de données, qualifie ce défi de problème d'activation des données. Après avoir observé le fonctionnement de 75 000 agents IA chez ses clients, Boomi insiste sur le fait que résoudre ce problème doit être une priorité absolue. En février, Boomi a annoncé avoir atteint un record avec plus de 30 000 clients à travers le monde, dont plus d'un quart figurent parmi le Fortune 500. Selon Steve Lucas, président et PDG de Boomi, la valeur de l'IA ne se concrétise que lorsque les données sont correctement activées, fiables et gouvernées. Cette déclaration a été faite lors de l'annonce des nouvelles capacités de la plateforme le 9 mars.

Le problème de la fragmentation

Les entreprises ne manquent pas de données. Celles-ci sont abondantes et se trouvent dans divers systèmes tels que les ERP, les CRM, les data lakes, les plateformes SaaS, et d'autres applications héritées accumulées au fil des ans. Cependant, ce qui fait défaut, c'est un contexte partagé qui permettrait à un agent IA de traiter ces données de manière cohérente entre différents systèmes.

Par exemple, un agent qui extrait des enregistrements clients d'un CRM et des données de tarification d'un ERP peut se retrouver face à des définitions contradictoires de ce qu'est un client ou un produit. Les résultats produits par l'agent ne seront cohérents que si les normes de données sous-jacentes le sont également.

Pour répondre à ce problème, Boomi a introduit Meta Hub, un système central de référence annoncé lors de la mise à jour de sa plateforme le 9 mars. Ce système est conçu pour standardiser les définitions commerciales au sein de l'entreprise et étendre ce contexte à chaque agent IA. L'objectif est de garantir que les agents raisonnent à partir d'une compréhension uniforme de la logique commerciale, plutôt que de générer des résultats basés sur des interprétations fragmentées provenant de systèmes déconnectés.

Lors de la même annonce, Boomi a également introduit l'extraction de données SAP en temps réel grâce à la capture de données de changement. Cela répond à l'un des principaux goulets d'étranglement d'intégration dans les grandes entreprises, où les données SAP sont souvent inaccessibles en raison de processus d'exportation manuels lents, les rendant indisponibles pour les flux de travail IA en temps réel.

De plus, de nouvelles capacités de gouvernance pour les agents Snowflake Cortex au sein de la Tour de Contrôle des Agents de Boomi ont été ajoutées. Celles-ci incluent des pistes de vérification et des journaux de session, répondant à une préoccupation croissante des entreprises : les agents IA opérant comme des boîtes noires, prenant des décisions sans chaîne de raisonnement visible.

Ce que la reconnaissance des analystes signale

En mars, deux évaluations indépendantes ont apporté à Boomi une validation externe de son positionnement sur le marché. Le 16 mars, Gartner a nommé Boomi Leader dans son Magic Quadrant 2026 pour les plateformes d'intégration en tant que service, et ce pour la douzième fois consécutive. Boomi a été reconnu pour sa capacité à exécuter.

Le 31 mars, l'IDC MarketScape pour la gestion des API à l'échelle mondiale a également nommé Boomi Leader. Ce rapport a souligné la stratégie centrée sur l'IA de Boomi, qui considère les API à la fois comme le carburant et le plan de contrôle pour les charges de travail IA. Selon Gartner, l'intégration prête pour l'IA est une capacité stratégique qui aligne l'architecture, l'intégration et la gouvernance pour permettre aux agents IA d'accéder efficacement aux données d'entreprise et d'opérer au sein des processus commerciaux. Ce cadre valide le problème que Boomi aborde et indique que les plateformes iPaaS sont désormais évaluées sur leur préparation à l'IA, au-delà de leurs capacités d'intégration traditionnelles.

Le schéma plus large

Il devient clair que le passage du pilote à la production dans l'IA d'entreprise est en train de stagner à un endroit prévisible. Les organisations disposent de modèles et d'agents, mais beaucoup manquent de l'infrastructure de données nécessaire pour rendre ces agents suffisamment fiables pour être utilisés dans de véritables processus commerciaux.

L'activation des données, qui consiste à transformer des données statiques en flux dynamiques, gouvernés et riches en contexte, est essentielle pour que les agents puissent réellement raisonner. Cette approche pourrait devenir la norme de l'industrie ou être intégrée dans une catégorie plus large, une question à laquelle 2026 commencera à répondre.

Ce qui est certain, c'est que les entreprises qui réussissent à obtenir un retour sur investissement avec l'IA agentique sont celles qui ont d'abord résolu le problème de la couche de données.