L'intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase opérationnelle, et de nombreuses entreprises avancent peut-être plus vite que ne le permettent leurs infrastructures.
Au cours des deux dernières années, les organisations se sont fortement concentrées sur les modèles d’IA générative, les copilotes et les gains de productivité. Mais la prochaine vague d’IA d’entreprise est fondamentalement différente. Les systèmes d’IA agentique commencent à automatiser les flux de travail, à orchestrer les décisions, à déclencher des actions en aval et à interagir entre les différents systèmes d’entreprise avec une autonomie croissante.
Cela modifie les attentes des dirigeants d’entreprise vis-à-vis de leurs infrastructures de données.
La question n’est plus simplement de savoir si l’IA est capable de générer des informations exploitables. La question la plus importante est de savoir si l’IA comprend véritablement le contexte métier qui sous-tend les données qu’elle exploite.
Sans ce contexte, les entreprises risquent de voir l’incohérence et la complexité opérationnelle se propager à l’ensemble de leurs systèmes et de leurs expériences client.
Une question de plus en plus souvent posée par les dirigeants d’entreprise est la suivante :
« Pourquoi ChatGPT ne recommande-t-il pas nos produits lorsque les clients effectuent une recherche dans notre catégorie ? »
La réponse tient souvent à la qualité, à la cohérence et à la fiabilité des données d’entreprise sur lesquelles reposent les systèmes d’IA.
À mesure que les agents IA commencent à formuler des recommandations et à prendre des décisions au nom des utilisateurs et des entreprises, un contexte métier fiable devient de plus en plus important.
J’ai récemment eu l’occasion de m’entretenir avec Roy Hasson, directeur principal des produits pour Microsoft Fabric, afin d’explorer pourquoi un contexte métier fiable devient fondamental pour la préparation des entreprises à l’IA et leur évolutivité à long terme, dans le cadre d’un podcast consacré à l’IA agentique.
Au cours de cette conversation, vous découvrirez :
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Les nouveaux défis auxquels sont confrontés les DSI lorsqu’ils réorientent leurs efforts de l’IA générative vers l’IA agentique
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Ce que signifie réellement le « contexte métier » pour les systèmes d’IA
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Pourquoi la gestion des données de référence devient essentielle à la préparation à l’IA
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Comment les agents IA s’appuient sur des relations fiables entre les entités de données
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Ce que les dirigeants d’entreprise doivent prendre en compte avant de déployer à grande échelle des agents IA
Le défi de l’IA en entreprise ne réside plus dans le volume des données
La plupart des grandes entreprises disposent déjà de plus de données qu’elles ne peuvent en gérer efficacement. Elles se tournent donc vers l’IA.
Le véritable défi réside dans le fait que la signification métier est fragmentée entre les systèmes, les équipes et les flux de travail.
Les dossiers clients diffèrent d’une application à l’autre. Les définitions des produits varient selon les régions ou les divisions. Les relations avec les fournisseurs, les règles opérationnelles et les exigences de conformité sont souvent réparties entre des systèmes déconnectés, dotés de modèles de gouvernance incohérents.
Les humains peuvent généralement pallier ces incohérences grâce à leur expérience et à leur savoir-faire institutionnel.
Ce n’est pas le cas des agents d’IA. Pas sans contexte !
Ils doivent comprendre comment les produits sont liés aux fournisseurs, comment les clients sont liés aux régions, comment les politiques sont liées aux exigences de conformité, et comment les règles opérationnelles s’appliquent à l’échelle de l’entreprise.
Sans une base métier fiable et un modèle de données sémantique, l’IA n’élimine pas la complexité. Elle l’amplifie.
C’est pourquoi les organisations de premier plan ne se contentent plus de se demander :
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« À quel point nos modèles d’IA sont-ils avancés ? » à :
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« Notre IA comprend-elle suffisamment bien l’activité pour agir de manière sûre et intelligente ? »
Cette distinction prend de plus en plus d’importance à mesure que les entreprises passent de la phase d’expérimentation au déploiement opérationnel de l’IA.
Pourquoi un contexte métier fiable est-il essentiel pour les agents IA ?
Les systèmes d’IA générative traditionnels visaient principalement à soutenir la productivité humaine. L’IA agentique introduit un niveau de responsabilité différent, car les systèmes d’IA commencent à agir au nom de l’entreprise.
Les agents IA pourraient bientôt :
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Automatiser les validations de flux de travail
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Recommander des décisions opérationnelles
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Coordonner les différents systèmes
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déclencher des processus métier en aval
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Orchestrer les tâches entre les applications et les équipes
Mais les systèmes autonomes ne sont efficaces que lorsqu’ils fonctionnent dans un contexte métier fiable et régulé.
Si les données clients sont incohérentes, les recommandations de l’IA le deviennent également.
Si les définitions des produits diffèrent d’un système à l’autre, l’automatisation pilotée par l’IA perd de sa fiabilité.
Si la gouvernance est fragmentée, les organisations peuvent avoir du mal à expliquer ou à faire confiance aux actions et décisions générées par l’IA.
C’est là que la gestion des données de référence, associée à un modèle de données sémantique, prend une importance stratégique considérable.
Historiquement, de nombreuses entreprises considéraient la gestion des données de référence comme une simple question d’hygiène informatique en back-office. Aujourd’hui, elle évolue pour devenir une capacité fondamentale de l’IA d’entreprise.
Une base de données de référence fiable offre une représentation cohérente des clients, des produits, des fournisseurs, des sites et des relations au sein de l’organisation. Cette base permet de mettre en place ce que de nombreux dirigeants qualifient désormais de « jumeau numérique » de l’entreprise.
Pour les systèmes d’IA, ce jumeau numérique fournit le contexte métier nécessaire pour raisonner de manière cohérente dans l’ensemble des environnements de l’entreprise.
Les agents d’IA dépendent d’un contexte métier partagé
À mesure que les entreprises déploient des agents d’IA dans leurs flux de travail et leurs applications, un contexte métier fiable devient de plus en plus important.
Dans le podcast, M. Hasson a souligné que le défi ne se résume plus simplement aux modèles ou aux outils. Des technologies telles que Copilot, Copilot Studio et Fabric Data Agents rendent l’IA d’entreprise plus accessible. Le prochain défi consiste à s’assurer que les systèmes d’IA disposent du contexte métier adéquat pour prendre des décisions intelligentes.
Les agents IA fonctionnent rarement de manière isolée. Un système peut extraire des informations sur les clients, un autre peut recommander des actions, et un troisième peut prendre en charge les processus opérationnels en aval. Si ces systèmes s’appuient sur des définitions de produits incohérentes, des dossiers clients fragmentés ou des données d’entreprise déconnectées, les résultats de l’IA perdent en fiabilité.
C’est pourquoi le succès de l’IA d’entreprise ne dépend pas uniquement du choix des modèles.
Les organisations qui se préparent à l’IA agentique doivent donner la priorité à :
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Des définitions métier fiables
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Des données d’entreprise interconnectées
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Des informations cohérentes sur les clients et les produits
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Un contexte partagé entre les systèmes et les flux de travail
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Une visibilité sur les entités métier clés et leurs relations
Comme l’a souligné la discussion, l’avenir de l’IA d’entreprise dépend moins du volume brut de données que de la capacité des systèmes d’IA à comprendre le fonctionnement réel de l’entreprise.
Trois points clés pour les dirigeants
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L’IA agentique modifie le rôle des données d’entreprise : contrairement à l’IA générative, les agents IA agissent et prennent des décisions. Cela rend les données d’entreprise fiables de plus en plus importantes.
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Un contexte métier fiable aide l’IA à prendre des décisions plus intelligentes : comme l’ont souligné Microsoft et Stibo Systems, les systèmes d’IA ont besoin de bien plus que de simples modèles. Ils ont besoin de données métier précises et contextualisées pour fonctionner efficacement.
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La gestion des données de référence contribue à jeter les bases d’une IA évolutive : des données cohérentes sur les clients, les produits, les fournisseurs et les opérations aident les systèmes d’IA à raisonner de manière plus fiable à travers les flux de travail et les expériences de l’entreprise.
La prochaine phase de la transformation de l’IA d’entreprise ne se résumera pas à des modèles plus puissants ou à une automatisation plus rapide.
Elle dépendra de la capacité des entreprises à créer les fondements métier fiables nécessaires pour que l’IA fonctionne de manière responsable, cohérente et intelligente à grande échelle.
C’est pourquoi le débat autour de l’IA s’oriente désormais moins vers la quantité de données que vers la compréhension métier.
Car en fin de compte, l’IA ne peut agir qu’avec autant d’intelligence que les fondements sur lesquels elle repose.
En savoir plus
Découvrez les points de vue de Microsoft et de Stibo Systems sur les raisons pour lesquelles des données d’entreprise fiables et contextuelles deviennent de plus en plus importantes pour une IA autonome et des expériences d’IA adaptées aux besoins des entreprises.
