L’intelligence artificielle en entreprise a un problème de fond. Malgré des investissements massifs et une volonté affichée, près de la moitié des entreprises déclarent ne pas atteindre leurs objectifs en matière d’IA.
La centralisation des données, un enjeu majeur pour l’innovation et l’IA
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Published on 23 septembre 2025 5h00
2000 MILLIARDS $D'ici 2030, le marché de l'intelligence artificielle devrait représenter près de 2000 milliards de dollars
Selon une récente étude, les entreprises perdent en moyenne 6 % de leur chiffre d’affaires annuel mondial (environ 406 millions de dollars) en raison de processus de données inefficaces, chronophages et coûteux. Malgré les dépenses engagées dans l’IA, les entreprises s’appuient encore sur des bases de données fragiles. Résultat : des modèles peu performants, construits à partir de données inexactes ou de mauvaise qualité.
Ces mauvais processus impactent aussi les ressources internes. Ils mobilisent inutilement des équipes d’ingénierie et d’analyse, limitent l’innovation et gaspillent du temps, des compétences et des opportunités. Pour soutenir des équipes efficaces et des modèles d’IA performants, il est essentiel de repenser la gestion des données.
Pourquoi la centralisation des données est essentielle
Pour développer une IA réellement utile en entreprise, les équipes doivent s’appuyer sur les données uniques et propriétaires de l’entreprise. Cela implique de regrouper ces données dans un lieu exploitable. Près des trois quarts des entreprises gèrent plus de 500 sources de données, mais peinent à en centraliser la diversité et le volume. Il en résulte des données dispersées, dupliquées, cloisonnées, difficiles à exploiter pour l’entraînement ou l’enrichissement de modèles d’IA. Sans couche de modélisation claire, ces données manquent de cohérence et de contexte.
Pour les décideurs, l’intégration des données représente aujourd’hui le principal obstacle à la mise en œuvre de l’IA. Il devient urgent d’adopter une intégration des données performante, capable de suivre le rythme des besoins en IA.
Même les algorithmes les plus avancés sont inefficaces sans données structurées, nettes et bien contextualisées. Une couche sémantique ou de modélisation permet de donner du sens à l’information brute : définition des relations, normalisation des formats, standardisation du vocabulaire. Elle offre une vision unifiée à travers différentes sources. Sans cela, les modèles peinent à distinguer les informations pertinentes et à raisonner correctement. Des techniques comme le retrieval-augmented generation (RAG) dépendent fortement de données fiables et contextualisées. Si les fondations sont faibles, les risques d’erreurs ou d’“hallucinations” augmentent.
Certaines entreprises optent pour des méthodes sans centralisation, avec des accès en temps réel via des architectures multicloud. Si cela peut convenir à certains cas, ce n’est pas adapté à l’IA. Ces approches souffrent de problèmes de gouvernance, d’intégrité et de performance, car elles ne reposent sur aucun schéma standardisé. L’IA ne requiert pas seulement un accès aux données, mais une compréhension fiable et structurée de celles-ci. Cela passe par une centralisation et une modélisation adaptée à la réalité opérationnelle de l’entreprise.
Une centralisation efficace passe par l’automatisation
Plus un ingénieur data consacre de temps à créer des modèles structurés et à définir des relations claires entre les données, plus les résultats IA seront pertinents. Mais aujourd’hui, ces ingénieurs passent 44 % de leur temps à construire et maintenir des pipelines de données, souvent manuels et complexes. En conséquence, près de 70 % d’entre eux déclarent manquer de temps pour les tâches à forte valeur. L’effet direct : des décisions basées sur des données obsolètes ou erronées. 85 % des responsables data admettent que cela a déjà causé des pertes financières dans leur entreprise. Les investissements en IA resteront sans effet si les données ne sont pas fiables et si les équipes sont mobilisées sur des tâches techniques à faible impact.
Libérer les équipes data pour qu’elles se concentrent sur l’IA
Les ingénieurs data ne peuvent pas générer de valeur en IA s’ils sont bloqués sur des pipelines fragiles et chronophages. L’automatisation de l’intégration des données est une condition clé. Elle permet aux équipes techniques de se recentrer sur les modèles, l’analyse et les cas d’usage métier.
Avec des flux automatisés, les ingénieurs peuvent se concentrer sur les données les plus utiles aux projets IA. Cela se traduit par des analyses plus précises, des produits data innovants et une meilleure prise de décision. L’équipe se consacre ainsi à des priorités stratégiques.
L’impact de l’IA commence avec les équipes data
Les entreprises performantes ont compris que leurs ingénieurs data résolvent déjà des problèmes complexes, mais dans des domaines peu stratégiques. En automatisant les tâches répétitives, ces talents peuvent se consacrer à l’IA. Cela accélère l’innovation et valorise les compétences internes.
Le blocage ne vient pas d’un manque d’ambition. Il vient d’infrastructures inadaptées. Tant que les ingénieurs passeront leur temps à maintenir des pipelines fragiles, l’IA restera un potentiel sous-exploité. L’automatisation des flux de données n’est pas un simple gain de productivité. C’est le socle d’une IA réellement opérationnelle.