IBM : Surmonter les silos de données pour l’IA d’entreprise
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est au centre des innovations technologiques, mais son déploiement à grande échelle dans les entreprises reste freiné par une problématique majeure : les silos de données. Selon une étude récente menée par IBM, ces silos entravent l’efficacité et la scalabilité des projets d’IA. Dans cet article, nous explorerons les défis posés par ces silos et proposerons des solutions concrètes pour libérer le potentiel de l’IA d’entreprise.
Les silos de données : un frein majeur
Les données sont souvent cloisonnées entre différentes fonctions d’une entreprise, telles que les départements financiers, les ressources humaines ou encore le marketing. Ces divisions empêchent une exploitation harmonieuse des données pour alimenter les modèles d’intelligence artificielle de manière efficace. Selon Ed Lovely, Vice-Président et Chief Data Officer chez IBM, les silos de données représentent l’épine dorsale d’une stratégie de données obsolète.
« Les silos de données transforment chaque projet IA en une interminable phase de nettoyage de données, prolongée sur plusieurs mois. » — Ed Lovely
Cette fragmentation entraîne non seulement une perte de temps mais aussi une réduction du potentiel compétitif des entreprises.
Focus sur les architectures de données modernes
Pour contrer ce problème, IBM préconise l’utilisation d’architectures modernes telles que le data mesh et le data fabric. Ces approches permettent une virtualisation des données, éliminant ainsi le besoin de migrer l’ensemble des données vers un lac de données centralisé. Elles s’appuient sur des « produits de données » réutilisables, tels qu’une vue client globale ou des prévisions financières, qui peuvent être accessibles dans toute l’organisation.
Équilibrer rapidité et sécurité
Pour garantir un accès fluide aux données tout en maintenant leur gouvernance, la collaboration entre les responsables des données (CDOs) et les responsables de la sécurité informatique (CISOs) devient cruciale. La souveraineté des données se hisse également au sommet des priorités stratégiques, avec 82 % des CDOs intégrant ce concept dans leur gestion des risques.
L’humain au cœur de la transformation
Au-delà de l’aspect technique, la transformation numérique axée sur l’IA requiert des talents qualifiés. Cependant, une lacune croissante en compétences représente un obstacle majeur en 2025, avec 77 % des CDOs signalant des difficultés à recruter et retenir des experts en données. De plus, 82 % des dirigeants affirment que les postes liés aux données évoluent de manière tellement rapide que de nouveaux rôles apparaissent chaque année.
« La culture d’entreprise évolue lentement, mais les équipes commencent à comprendre l’importance des décisions basées sur les données. » — Hiroshi Okuyama, CDO de Yanmar Holdings
L’accent doit être mis sur l’éducation et la démocratisation des compétences en matière de données à l’échelle de l’organisation.
Exemples de réussite
Des entreprises telles que Medtronic et Matrix Renewables illustrent comment le levier des données peut transformer leurs opérations. Medtronic a réduit son délai de traitement des factures de 20 minutes à seulement 8 secondes grâce à l’automatisation via l’IA. De son côté, Matrix Renewables a diminué de 75 % le temps de production de rapports, avec un résultat direct de réduction de 10 % des coûts liés aux temps d’arrêt.
Enjeux pratiques
Ces histoires de succès montrent que le recours à une architecture moderne et à des outils d’IA bien intégrés peut transformer les tâches chronophages en gains de productivité mesurables et tangibles.
Conclusion
IBM met en lumière un fait indéniable : l’IA d’entreprise peut véritablement transformer les opérations et offrir un avantage concurrentiel. Cependant, cela dépend de l’unification des données, de la modernisation des infrastructures et du développement des compétences. Les organisations doivent impérativement traiter leurs données comme des actifs stratégiques, pour faire de l’IA un catalyseur d’innovation et de croissance durable.
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