L'intelligence artificielle révolutionne la gestion des données de référence. Alors que les entreprises sont constamment à la recherche de moyens pour automatiser et améliorer leurs processus de gouvernance des données, nous proposons Agentic MDM – une solution qui sort du lot.
Les agents IA sont capables de relever rapidement et avec précision des défis complexes liés aux données, transformant ainsi radicalement la manière dont vous gérez vos informations les plus importantes.
Dans cet article de blog, vous découvrirez les principes fondamentaux de cette technologie et comment elle va révolutionner le monde du MDM et de la gouvernance des données.
Alors, que sont les agents IA et les workflows « agentic » ?
En termes simples, les agents IA sont des entités logicielles autonomes qui effectuent des tâches à votre place afin d’atteindre un objectif spécifique. Les workflows « agentic » désignent des processus structurés en plusieurs étapes, au cours desquels des agents IA collaborent de manière coordonnée pour mener à bien des tâches complexes.
Si les systèmes d’IA existent depuis des années – notamment dans les moteurs de recommandation et les outils de détection des fraudes –, les récentes avancées en matière de grands modèles linguistiques (LLM) ont considérablement élargi leur champ d’action.
Un agent IA utilise les LLM pour :
- comprendre les demandes
- prendre des décisions
- résoudre des problèmes
- agir de manière autonome
Les agents traitent le langage naturel, gèrent des scénarios complexes et collaborent avec d’autres agents pour atteindre leurs (vos) objectifs.
Dans les workflows basés sur des agents, plusieurs agents IA spécialisés travaillent ensemble, chacun gérant des aspects spécifiques d’une tâche plus vaste. Grâce à cette collaboration, vous pouvez automatiser des processus complexes en plusieurs étapes qui nécessitaient auparavant une implication humaine importante.
Et grâce à des frameworks tels qu’AutoGen, CrewAI, LangGraph et Model Context Protocols, qui deviennent de plus en plus accessibles, vous pouvez mettre en œuvre des workflows basés sur des agents dans une multitude de domaines d’activité.
La gestion des données de référence en fait certainement partie.
MDM agentique : une gouvernance des données alimentée par l’IA
Si vous êtes impliqué dans la gestion des données de référence, les agents IA peuvent vous sauver la vie. En effet, vous êtes confronté à des défis qu’ils sont parfaitement aptes à relever. De nombreuses tâches de gouvernance des données sont répétitives, chronophages et gourmandes en données. Elles se prêtent donc parfaitement à l’automatisation via le MDM agentique.
En utilisant intelligemment des agents IA spécialisés dans vos processus MDM, vous augmenterez considérablement votre efficacité tout en allégeant la charge de travail de vos gestionnaires de données.
Voici quelques-unes des tâches que vous pouvez automatiser efficacement grâce aux agents IA :
- Collecte et vérification automatiques des données fournisseurs
- Identification et catégorisation des produits concurrents
- Classification des données lors de l’intégration
- Respect des normes sectorielles et des réglementations ESG
- Détection des anomalies dans les données de référence
- Rédaction de descriptions de produits attrayantes
- Enrichir les données produit à partir de sources externes
- Standardisation des formats de données entre les systèmes
Grâce au traitement du langage naturel et aux modèles de langage grand (LLM), ces agents peuvent communiquer entre eux au sein de ce que l’on appelle des « groupes d’agents ». Ils planifient et exécutent des tâches spécialisées telles que l’exploration du Web, l’analyse d’images et les mises à jour système, tout en respectant vos politiques de gouvernance des données.
Comment diriger efficacement vos agents IA
Le succès de votre MDM agentique dépend en grande partie de la qualité des instructions que vous donnez à vos agents IA.
Tout comme vous devez donner des instructions claires aux membres de votre équipe, vos agents IA ont besoin d’indications précises sur leurs rôles et leurs responsabilités : ils doivent être guidés correctement.
Vous pourriez définir un profil d’agent comme suit (version simplifiée) :
« Vous êtes un agent spécialisé dans la classification des données de référence. Vous pouvez interagir avec l’API de la plateforme MDM pour récupérer des informations de classification et mettre à jour les enregistrements de classification lorsque cela est nécessaire. »
Ensuite, une fois que vous avez défini les rôles individuels de chaque agent, vous devez leur donner des instructions claires concernant le flux de travail :
« Votre tâche consiste à mettre à jour les données fournisseurs incomplètes. Identifiez les fournisseurs pour lesquels des informations essentielles font défaut, telles que les adresses, les localisations ou les coordonnées. Effectuez des recherches dans les sources de données disponibles, y compris sur Internet, pour trouver ces informations. Demandez à l’agent vérificateur de vérifier l’exactitude de ces données avant de mettre à jour la plateforme MDM. »
Comment maintenir un contrôle humain sur vos agents IA
Même si le MDM agentique vous permet d’automatiser les processus de manière très performante, une supervision humaine reste nécessaire.
Les agents IA peuvent traiter de vastes quantités de données et effectuer des tâches complexes à grande échelle, mais vous avez toujours besoin du jugement humain pour évaluer les résultats, prendre des décisions en fonction du contexte et vous assurer que vous travaillez à la réalisation de vos objectifs métier.
Grâce à une approche « human-in-the-loop », vous bénéficiez des avantages de l’automatisation pilotée par l’IA tout en maintenant une gouvernance appropriée. Vous avez besoin de cette stratégie équilibrée pour prévenir les erreurs, rester en conformité avec les réglementations et vous assurer de pouvoir faire confiance à vos processus de gestion des données.
Avant de mettre pleinement en œuvre des workflows basés sur des agents dans votre environnement MDM, veillez à établir des principes de gouvernance de l’IA qui définissent :
- le fonctionnement des agents
- comment vous vérifiez les résultats des agents
- les mesures de protection que vous avez mises en place pour éviter toute conséquence imprévue
L’avenir de la gestion des données de référence
À ce jour, cela ne fait que quelques mois que les agents IA sont utilisés dans les processus et workflows existants. Mais les résultats semblent déjà prometteurs.
J’ai été particulièrement impressionné par les résultats obtenus dans des processus tels que l’acquisition de données fournisseurs, l’identification des produits concurrents, la classification automatisée lors de l’intégration des données, la garantie de la conformité aux normes sectorielles et la détection des anomalies dans les données.
Bien sûr, à mesure que l’IA agentique évolue, nous nous attendons à des applications encore plus sophistiquées dans la gestion des données de référence. À l’avenir, nous pourrions également voir apparaître des agents capables de :
- Garantir de manière autonome la qualité des données dans plusieurs domaines
- Prévenir les problèmes de qualité des données avant qu’ils ne surviennent
- S’adapter à l’évolution des besoins métier
- de fournir aux gestionnaires de données des interfaces en langage naturel
- Orchestrer des workflows complexes de gouvernance des données avec un minimum de supervision
Les possibilités et les avantages sont innombrables. Ainsi, toute entreprise qui adopte dès maintenant le MDM agentique se positionne à la pointe de l’innovation en matière de gestion des données.
Elle peut rapidement se forger un solide avantage stratégique en tirant bien plus d’efficacité, de précision et de valeur de ses initiatives en matière de données de référence.
Stibo Systems nommé Leader dans le Magic Quadrant de Gartner pour les solutions de gestion des données de référence, 2026
Gartner a reconnu Stibo Systems comme Leader pour notre "Complétude de Vision" ("Completeness of Vision") et notre "Capacité d'Exécution" ("Ability to Execute"). Cette reconnaissance valide des années d'innovation MDM, de stratégie et d'exécution à l'échelle de l'entreprise.
