18 Nov
Les silos de données, ces fragments de données isolées au sein des organisations, représentent un défi majeur pour l’adoption et la réussite de l’intelligence artificielle (IA) à grande échelle. Tant que les silos persistent, les entreprises ne peuvent pas exploiter tout le potentiel de l’IA pour créer des innovations, améliorer leurs opérations et maintenir leur compétitivité.
Qu’est-ce qu’un silo de données ?
Un silo de données se réfère à une collection d’informations qui est accessible uniquement par un département ou une unité spécifique dans une organisation. Par exemple, les données de finance, de ressources humaines (RH) ou de marketing sont souvent isolées dans leurs propres systèmes sans interaction ni intégration entre elles.
Cette fragmentation entraîne des inefficacités. Lorsque différents centres opérationnels utilisent des outils ou des terminologies différentes pour gérer leurs données, la collaboration entre services devient complexe.
Pourquoi les silos nuisent-ils aux projets d’IA ?
Pour que l’IA fonctionne efficacement, elle a besoin d’un accès facilité à des ensembles de données variés et propres. Cependant, avec les silos, les entreprises passent souvent des mois à nettoyer et organiser leurs données, retardant la mise en œuvre effective de systèmes alimentés par l’IA.
« Les équipes passent plus de temps à chercher et aligner des données qu’à générer des informations significatives », explique Ed Lovely, Vice-Président chez IBM.
Un accès fragmenté signifie également que l’IA ne peut pas construire une vue d’ensemble intelligente de l’entreprise, affectant la qualité des prévisions et des analyses.
Cas concrets : Impact des silos sur l’IA
Des entreprises comme Medtronic et Matrix Renewables ont illustré les défis liés à la gestion des silos :
- Medtronic : avant l’introduction de l’IA, leurs équipes consacraient 20 minutes par facture pour jumeler bons de commande et preuves de livraison. L’IA a permis de réduire ce temps à 8 secondes.
- Matrix Renewables : grâce à une plateforme centrale, la société a pu réduire les temps de rapport de 75 % et éviter des arrêts coûteux.
Ces exemples montrent que résoudre le problème des silos de données n’est pas seulement un enjeu technique, mais aussi une opportunité stratégique.
Solutions possibles : Briser les silos
Pour surmonter ces obstacles, les entreprises doivent envisager de nouvelles architectures de données. Les approches modernes comme le “data mesh” et le “data fabric” favorisent la collaboration en créant des couches virtualisées qui permettent l’accès aux données sans les déplacer. Ces solutions permettent aux entreprises de « porter l’IA à la donnée », et non l’inverse.
Créer des « produits de données », des ensembles définis pour un objectif précis (comme un « Customer 360 »), aidera les organisations à harmoniser leurs informations autour d’un objectif commun.
La gouvernance des données : un impératif stratégique
Une fois les silos brisés, des défis de gouvernance émergent. Il faut garantir une gestion sécurisée et conforme des flux de données tout en démocratisant leur utilisation. Les CDO (Chief Data Officers) travaillent main dans la main avec les CISO (Chief Information Security Officers) pour allier rapidité et sécurité. L’objectif est également de se conformer aux lois sur la souveraineté des données, comme le RGPD.
En 2025, 82 % des responsables de données considèrent la souveraineté comme un pilier de leur stratégie de gestion des risques.
Le rôle crucial des talents en exploitation des données
Au-delà de l’infrastructure technique, le véritable défi réside dans le capital humain. En 2025, 77 % des CDO signalent des difficultés à attirer ou retenir des talents dans le domaine des données. Le besoin de compétences évolutives, notamment liées à l’IA générative, complique encore la donne.
Hiroshi Okuyama, CDO de Yanmar Holdings, illustre bien ces défis : « Les changements culturels sont difficiles, mais les décisions fondées sur des données deviennent progressivement standard. »
Créer une culture axée sur les données
Pour transcender les silos, la culture d’entreprise doit encourager la démocratisation des données. Investir dans des outils accessibles et intuitifs permet aux employés de tous niveaux de tirer parti des informations disponibles.
Un CDO sur cinq considère ces initiatives comme essentielles pour accélérer leur transformation organisationnelle.
Conclusion : Transcender les silos, déployer l’IA
L’avenir de l’IA en entreprise repose sur une architecture des données conçue pour l’agilité et l’innovation. En éliminant les silos, les organisations peuvent transformer la manière dont elles fonctionnent, prendre des décisions plus éclairées et gagner un avantage concurrentiel durable.
Chez Lynx Intel, nous vous aidons à naviguer ces défis complexes. Avec notre expertise en intelligence économique et stratégique, nous soutenons votre transition vers une gestion des données efficace et performante, clé pour exploiter les bénéfices de l’intelligence artificielle.
