Infrastructure & stratégies à l'origine de la prochaine vague d'IA d'entreprise

L'IA a progressé rapidement, mais seul un petit groupe d'entreprises convertit ses premières réussites en avantage significatif. La plupart ont prouvé que l'IA générative peut améliorer la productivité et accélérer les flux de travail, mais beaucoup moins ont jeté les bases nécessaires pour monter en charge cet impact à l'ensemble de l'entreprise. Le moment auquel sont confrontés les hauts dirigeants de la Technologie est décisif. Le facteur de différenciation n'est plus le progrès en soi, mais la question de savoir si les données, la gouvernance des données et l'architecture sont suffisamment matures pour traduire l'élan de l'IA en performance à l'échelle de l'entreprise.

Comment les dirigeants d'entreprise abordent-ils ce changement ? Nous nous sommes associés à MIT Technology Review Insights pour découvrir les principales tendances et évolutions dans les stratégies d'IA d'entreprise. Découvrez les insights de 800 dirigeants seniors des secteurs de la data et de la Technologie sur les clés pour bâtir une organisation data et IA ultra-performante.

Les données et la gouvernance, moteurs d'une IA de haute qualité

L'étude 2025 du MIT Technologie Review met en lumière plusieurs organisations qui mettent en place une infrastructure. L'une des organisations qui a réussi dans le domaine de l'IA grâce à cette approche est Fox Corporation, qui a entrepris de créer Sports AI, un chatbot multimodal capable de répondre aux questions sur le sport en utilisant des commentaires en direct et du contenu journalistique. Cependant, l'équipe a découvert que leur base de recherche existante ne pouvait pas prendre en charge le niveau de précision requis. Cet obstacle les a incités à reconstruire le backend en utilisant une architecture de recherche sémantique capable d'interpréter le contenu de manière contextuelle et de l'acheminer vers les bons modèles. Cet investissement dans le contexte et le lignage des données, ainsi que dans l'orchestration des modèles, a généré une amélioration mesurable des performances et de l'expérience utilisateur.

Cette histoire nous rappelle que la différenciation concurrentielle provient de plus en plus des couches de données et de gouvernance sous-jacentes à l'IA, et non du modèle seul.

Chez Databricks, nous observons cette tendance auprès de nombreuses entreprises mondiales avec lesquelles nous collaborons. Les organisations qui font de réels progrès sont celles qui investissent dans une gouvernance des données unifiée, un contexte sémantique et une architecture simplifiée qui permet aux modèles et aux agents d'opérer sur des données fiables.

Le différenciateur : données, analytique et IA unifiées.

Dans l'ensemble de l'étude du MIT, une tendance se dégage clairement. Les entreprises qui unifient les données, l'analytique et l'IA sur une base intégrée gagnent en rapidité, en fiabilité et en capacité à monter en charge en toute confiance. Celles qui restent fragmentées continuent de rencontrer des difficultés : contrôles incohérents, lignage de données peu clair et modèles de gouvernance déconnectés.

Aucun de ces défis n'est insurmontable. En fait, de nombreuses organisations possèdent déjà les ingrédients du succès. Elles disposent d'équipes d'analytiques compétentes, d'environnements cloud modernes et de plateformes de données en cours de maturation. Ce qui change aujourd'hui, c'est l'intention des dirigeants. Les dirigeants privilégient la cohésion, la clarté et l'alignement interfonctionnel comme les passerelles vers la performance de l'IA à l'échelle de l'entreprise.

Parmi notre clientèle, le constat est le même. Lorsque les équipes unifient les données, l'analytique et l'IA sur une base unique et intégrée, elles éliminent les frictions et obtiennent la fiabilité nécessaire pour monter en charge.

Se préparer à la transition vers l'IA agentique

Cette approche axée sur les fondations devient d'autant plus importante que les entreprises explorent l'IA agentique. Tandis que l'IA générative se concentre sur la production de contenu ou d'insights, l'IA agentique s'appuie sur des objectifs, un contexte et la capacité à prendre des mesures éclairées. Cela rend la gouvernance, la traçabilité et la gestion des risques essentiels plutôt que facultatifs.

Les entreprises qui ont entamé cette transition considèrent les capacités agentiques comme des catalyseurs de discipline. Workday, par exemple, se concentre fortement sur la remontée des bonnes données aux agents, la validation de l'autorité derrière les actions des agents et la garantie que les modèles de gouvernance sont cohérents à chaque niveau. Leur approche renforce l'idée que l'autonomie responsable n'est possible que lorsque la stratégie data et la stratégie IA évoluent de concert.

3M offre une autre perspective. Leurs équipes de données et d'IA se concentrent sur la création de métadonnées et de contexte métier plus approfondis avant de mettre à l'échelle les capacités agentiques. En renforçant la couche sémantique derrière leurs données, elles s'assurent que chaque modèle et agent dispose de la clarté nécessaire pour prendre des décisions fiables. Pour elles, le contexte n'est pas un détail technique, mais un asset stratégique.

Transformer les fondations data en avantage

Les organisations qui progressent le plus rapidement n'attendent pas des conditions parfaites. D'après notre collaboration avec les DSI, les directeurs de la technologie et les directeurs des données, les organisations qui progressent le plus rapidement sont celles qui simplifient leur architecture, centralisent la gouvernance et considèrent le contexte des données comme un atout stratégique plutôt que comme une caractéristique technique. Leurs progrès montrent que le scaling responsable n'est pas une contrainte. C'est le facteur qui permet à l'IA de fonctionner de manière fiable en production et qui différencie les leaders du reste du secteur.

Alors que les dirigeants planifient la prochaine décennie d'innovation en matière d'IA, la vraie question n'est plus de savoir si l'IA transformera leur entreprise. Mais plutôt de savoir si les fondations de leur organisation en matière de gouvernance des données et d'architecture sont prêtes à soutenir l'autonomie, l'action et la performance à long terme.

Pour aller plus loin

Téléchargez l'étude complète du MIT Technologie Review pour obtenir des informations détaillées sur les pratiques qui distinguent les organisations très performantes dans les domaines des données et de l'IA de leurs pairs.

Regardez le webinaire à la demande : Façonner l'avenir des données et de l'IA, pour découvrir comment les dirigeants de 3M, Workday, Reckitt et Databricks alignent les données, la gouvernance des données et l'IA pour obtenir des résultats concrets.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original