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L'essor de l'IA dans les entreprises
L'intelligence artificielle (IA) connaît une adoption rapide dans le secteur des entreprises, passant d'une phase d'expérimentation à une utilisation quotidienne. Les organisations déploient désormais des copilotes, des agents et des systèmes prédictifs dans des domaines variés tels que la finance, les chaînes d'approvisionnement, les ressources humaines et les opérations clients. Selon une enquête récente, d'ici la fin de 2025, la moitié des entreprises devraient utiliser l'IA dans au moins trois fonctions commerciales.
Le défi du contexte des données
Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans les processus critiques des entreprises, les dirigeants constatent que le principal obstacle n'est pas la performance des modèles ou la puissance de calcul, mais plutôt la qualité et le contexte des données sur lesquelles ces systèmes reposent. L'IA introduit une nouvelle exigence : les systèmes doivent non seulement accéder aux données, mais aussi comprendre le contexte commercial qui les entoure. Irfan Khan, président et directeur produit de SAP Data & Analytics, explique que sans ce contexte, l'IA peut générer des réponses rapidement mais prendre de mauvaises décisions.
La nécessité d'un contexte
"L'IA est incroyablement efficace pour produire des résultats", affirme Khan. "Elle avance rapidement, mais sans contexte, elle ne peut pas exercer un bon jugement, et un bon jugement est ce qui génère un retour sur investissement pour l'entreprise. La rapidité sans jugement n'est pas utile. Cela peut même nous nuire." Dans cette nouvelle ère des systèmes autonomes et des applications intelligentes, cette couche de contexte devient essentielle. Pour fournir ce contexte, les entreprises ont besoin d'une architecture de données bien conçue qui fait plus que simplement intégrer des données. La bonne architecture de données permet aux organisations de faire évoluer l'IA en toute sécurité, de coordonner les décisions entre systèmes et agents, et de garantir que l'automatisation reflète les véritables priorités commerciales plutôt que de prendre des décisions isolées.
La perte de contexte : un problème critique pour l'IA
Les stratégies de données traditionnelles se sont largement concentrées sur l'agrégation. Au cours des deux dernières décennies, les organisations ont investi massivement pour extraire des informations des systèmes opérationnels et les charger dans des entrepôts, des lacs et des tableaux de bord centralisés. Cette approche facilite la génération de rapports, le suivi des performances et la production d'insights à travers l'entreprise, mais au passage, une grande partie du sens attaché à ces données — comment elles se rapportent aux politiques, aux processus et aux décisions réelles — est perdue.
Prenons deux entreprises utilisant l'IA pour gérer les perturbations de la chaîne d'approvisionnement. Si l'une utilise des signaux bruts tels que les niveaux de stock, les délais de livraison et les scores d'approvisionnement, tandis que l'autre ajoute un contexte à travers les processus commerciaux, les politiques et les métadonnées, les deux systèmes analyseront rapidement les données mais arriveront probablement à des conclusions différentes. Des informations telles que quels clients sont des comptes stratégiques, quels compromis sont acceptables en période de pénurie, et l'état des chaînes d'approvisionnement étendues permettront à un système d'IA de prendre des décisions stratégiques, tandis que l'autre n'aura pas le contexte approprié, explique Khan.
La préparation à l'IA
Cette prise de conscience modifie la façon dont les entreprises envisagent leur préparation à l'IA. La plupart reconnaissent qu'elles ne disposent pas des processus de données matures et de l'infrastructure nécessaires pour faire confiance à leurs données et à leurs systèmes d'IA. Un organisme sur cinq considère son approche des données comme étant très mature, et seulement 9 % se sentent pleinement préparés à intégrer et à interopérer avec leurs systèmes de données.
Vers une architecture de données
La solution émergente est une architecture de données : une couche d'abstraction qui s'étend sur l'infrastructure, l'architecture et l'organisation logique. Pour l'IA agentique, cette architecture devient l'interface principale, permettant aux agents d'interagir avec les connaissances commerciales plutôt qu'avec des systèmes de stockage bruts. Les graphes de connaissances jouent un rôle central, permettant aux agents d'interroger les données d'entreprise en utilisant un langage naturel et une logique commerciale.
La valeur de cette architecture repose sur trois composants :
- Calcul intelligent pour fournir de la rapidité
- Réservoir de connaissances pour fournir une compréhension et un contexte commerciaux
- Agents pour fournir une action autonome ancrée dans cette compréhension
Ce qui rend cela puissant, c'est la manière dont ces capacités interagissent, selon Khan.
Conclusion
La technologie fournit l'architecture — une fondation qui rend possible la communication et la coordination entre agents. Le processus définira comment les entreprises et l'informatique partagent la propriété, établissent la gouvernance et cultivent une culture de confiance qui incite à l'adoption. Tous ces éléments doivent désormais travailler ensemble pour qu'une architecture de données d'entreprise soit véritablement réussie. "Elle permet des décisions confiantes et cohérentes, et lorsque ces éléments se rejoignent, l'IA ne se contente pas d'analyser et d'interpréter les données — elle prend des décisions plus intelligentes et plus rapides qui créent réellement un impact commercial", conclut-il.
