13 Nov
Les initiatives en intelligence artificielle (IA) dans l’entreprise sont confrontées à un obstacle majeur : les silos de données. Malgré des avancées technologiques rapides, cette fragmentation persistante limite la possibilité de déployer l’IA à grande échelle.
Selon IBM, ces silos, où les données liées aux finances, aux ressources humaines, au marketing ou à la chaîne d’approvisionnement restent isolées, entravent directement l’efficacité des projets d’IA. Ed Lovely, vice-président et Chief Data Officer chez IBM, les qualifie d’« talon d’Achille » des stratégies modernes de données. Par exemple, une entreprise peut passer des mois à organiser et nettoyer les données avant de pouvoir tirer parti des algorithmes d’IA, ce qui entraîne une perte immédiate de compétitivité.
Pallier les silos grâce à des architectures modernes
Pour contourner ces problématiques, la tendance actuelle privilégie des architectures modernes telles que le data mesh ou le data fabric. Ces approches permettent de virtualiser l’accès aux données, éliminant le besoin de déplacer ces dernières vers un lac de données centralisé coûteux et compliqué.
IBM a constaté, dans une étude auprès de 1 700 leaders, que cette méthode réduit les frictions et accélère l’innovation. Medtronic, une entreprise en technologie médicale, a profité de cette avancée pour automatiser la gestion des factures, réduisant le traitement de 20 minutes par document à seulement huit secondes.
La nécessité d’un gouvernance robuste
Bien que l’accès facilité aux données soit un avantage indéniable, il s’accompagne de défis en matière de gouvernance. Le respect des réglementations locales et internationales sur les données, ainsi que la collaboration entre les responsables des données (CDO) et les responsables de la sécurité informatique (CISO), est primordiale. Pour 82 % des leaders interrogés, la souveraineté des données reste une priorité de gestion des risques.
Les entreprises doivent investir dans des outils de surveillance qui garantissent la sécurité et la conformité tout en soutenant la rapidité et l’échelle des déploiements d’IA. Par exemple, des plateformes centralisées comme celles de Matrix Renewables permettent une réduction significative des temps de rapport et minimisent les temps d’arrêt coûteux.
Enjeux liés aux talents
Un autre défi critique réside dans la pénurie de talents spécialisés dans les données et l’IA. Environ 77 % des CDO signalent des difficultés à attirer ou retenir des professionnels qualifiés, un problème qui s’est accentué avec l’apparition de nouveaux rôles liés à l’IA générative. Les entreprises doivent donc repenser leurs stratégies de formation et recruter pour des compétences de plus en plus pointues.
Promouvoir une culture centrée sur les données
Pour relever ces défis, il est essentiel de cultiver une culture data-driven au sein des organisations. Cela signifie non seulement rendre les données accessibles mais aussi former les employés à interpréter et utiliser ces données de manière autonome. Une stratégie efficace implique des outils intuitifs, adaptés à des utilisateurs non-techniques, et la mise en place de solutions de données réutilisables.
Conclusion : une opportunité transformatrice
Les entreprises capables de dépasser les obstacles des silos de données et d’adopter une gouvernance et une architecture adaptées auront un avantage stratégique majeur. La transformation ne se limite pas seulement à l’optimisation de l’IA, mais marque aussi une évolution profonde dans la manière de prendre des décisions, d’innover et de s’adapter rapidement aux changements.
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