Construire une entreprise "AI-ready" : Perspectives d'experts sur les données prêtes pour l'IA, l'IA agentique, et une stratégie D&A et de gouvernance efficace
Alors que l'Intelligence Artificielle redéfinit les industries, de nombreuses entreprises se trouvent à un carrefour critique : comment passer de l'expérimentation de l'IA à une transformation évolutive et impactante. La route est difficile, parsemée d'obstacles courants liés à la préparation des données (data readiness), au FinOps, à la gouvernance et au déploiement.
Dans cet article, nous explorons les composants fondamentaux d'une adoption et d'une mise à l'échelle réussies de l'IA, tirés de notre expérience pratique dans le conseil aux entreprises sur l'intégration des données, de l'analytique et de l'IA.
L'innovation et l'avenir de l'IA
Quelles sont les tendances et technologies émergentes qui redéfiniront l'approche de l'IA par les organisations à l'avenir ?
Approches & techniques :
Les méthodologies, processus et modèles changent.
DataOps, MLOps et AIOps vont désormais de pair.
Fondations Data & IA :
Des données "prêtes pour l'IA" (AI-ready data) sont critiques pour activer l'IA à l'échelle.
La confiance en l'IA provient d'abord de la qualité, de la gouvernance et de la traçabilité (lineage) des données utilisées pour alimenter l'IA.
Les architectures de données évoluent pour intégrer l'IA par défaut.
Les équipes de gouvernance des données auront pour mandat de prioriser la gouvernance des données semi-structurées et non structurées.
Priorité croissante accordée à la sémantique.
Intelligence décisionnelle :
L'analytique devient perceptive grâce à l'utilisation d'agents IA (analytique agentique).
La plupart des décisions commerciales seront bientôt augmentées par l'IA.
L'analytique en libre-service (self-service analytics) est en train d'être complètement redéfinie.
Intelligence artificielle :
L'IA et la GenAI ouvrent un monde de nouvelles possibilités, mais la mise à l'échelle est difficile (coûts, données, confiance).
Forte augmentation des petits modèles (spécifiques aux tâches) et des approches combinatoires (IA composite) par rapport aux LLM plus généralistes.
Agents IA :
Le FinOps lié à l'IA est en train d'émerger.
Ce que signifie être véritablement "AI-ready"
Être prêt pour l'IA, c'est bien plus que d'implémenter des algorithmes : cela implique de comprendre le rôle critique des données, des personnes et des processus afin de permettre une différenciation stratégique pilotée par l'IA. En d'autres termes, il s'agit de comprendre les liens étroits entre :
IA et données : les données alimentent l'IA, l'IA alimente les données. Selon Gartner (2025), d'ici 2027, les organisations qui priorisent la sémantique dans les données AI-ready augmenteront la précision de leurs modèles GenAI jusqu'à 80% et réduiront les coûts de 60%.
Personnes et compétences : la littératie en données et en IA (data & AI literacy) est essentielle pour adopter avec succès une culture axée sur les données et déployer efficacement une stratégie d'IA.
Gouvernance des données et des modèles : garantit que vos actifs de données sont alignés avec les objectifs commerciaux, sourcés de manière éthique et économiquement rentables.
La véritable maturité en IA signifie intégrer l'IA dans les fonctions organisationnelles centrales de la direction générale (C-suite) pour offrir un avantage concurrentiel à long terme, en tirant parti de multiples techniques et approches (IA générative, apprentissage automatique, analytique avancée, approches par agents) pour faire la différence.
Pourquoi les données prêtes pour l'IA (AI-ready data) sont importantes
Pour dire les choses simplement : sans données, il n'y a pas d'IA. En effet, malgré les avancées formidables des algorithmes, le véritable différenciateur stratégique pour que les entreprises restent compétitives réside dans leurs données et non dans les algorithmes partagés utilisés par tous. Alors, comment les entreprises peuvent-elles rester compétitives si nous utilisons tous les mêmes approches d'IA ?
Implémenter l'IA partout n'est pas la réponse. Certes, cela peut aider à accélérer et automatiser certaines tâches métier, mais la véritable valeur réside dans l'application des techniques d'IA aux données propres de l'entreprise. Les données sont aujourd'hui plus importantes que jamais à l'ère de l'IA.
Les données AI-ready combinent la gestion traditionnelle des données avec des pratiques et exigences spécifiques à l'IA. Des outils et cadres pratiques tels que le catalogage des données, le suivi du lignage et la génération de données synthétiques sont nécessaires pour améliorer la maturité IA de vos données. Ce dernier point manque souvent aux organisations pour pouvoir entamer leur parcours de transformation IA.
Il n'est donc pas surprenant que la plupart des entreprises échouent après l'étape du pilote parce que leurs données ne sont pas prêtes pour l'IA. La véritable préparation à l'IA implique d'identifier, de filtrer et de préparer uniquement les jeux de données les plus pertinents et non pas simplement de tout injecter dans un modèle. Ce changement est fondamental. Les outils traditionnels de Business Intelligence (BI) reposaient sur des données structurées. À l'ère de l'IA, les entreprises doivent traiter et gouverner des données multi-structurées : texte, images, audio, vidéo et documents pour exploiter l'IA à son plein potentiel.
De plus, d'autres défis courants de déploiement de l'IA incluent :
Coût : Les projets d'IA peuvent rapidement devenir trop coûteux lorsqu'on tente de les passer à l'échelle. Cela conduit souvent à l'abandon de nombreux projets après la phase initiale.
Littératie en IA et données : Manque de compréhension et de culture data-driven au sein des organisations, notamment au niveau de la direction (C-level).
Qualité des données et silos : Les données alimentant l'IA ne sont pas fiables ni toujours exactes, et sont dispersées dans de multiples sources de données, toutes construites avec leur propre objectif individuel et non vers les objectifs globaux de l'entreprise.
Analytique Agentique et décisions pilotées par les données
Qu'est-ce que l'Analytique Agentique ?
L'analytique agentique fait référence à une analytique propulsée par des agents IA autonomes capables d'interpréter les données et de générer du contexte. Alors que l'analytique traditionnelle se concentre sur "ce qui s'est passé", l'analytique agentique apporte une compréhension contextuelle une pièce manquante dans les plateformes BI actuelles. Avec l'essor de cette couche désormais contextuelle, nous entrons dans l'ère de l'analytique perceptive. Étant donné que ces agents IA peuvent désormais comparer plusieurs scénarios contextuels, les modèles peuvent offrir des décisions plus éclairées, assistant encore davantage les décideurs exécutifs dans la prise des meilleures décisions pour leur entreprise.
Qu'est-ce que cela signifie pour les CDO ?
Pour un CDO (Chief Data Officer), l'IA agentique impactera leurs modèles opérationnels de multiples façons :
Modernisation du modèle opérationnel
Intègre des agents autonomes dans votre cycle de vie des données : ingestion, contrôles qualité, catalogage, lignage, enrichissement des métadonnées.
Réduit la surcharge manuelle dans l'intendance des données (data stewardship), libérant les talents pour se concentrer sur des tâches de gouvernance et d'innovation à haute valeur ajoutée.
Active les produits de données dynamiques dans une architecture Data Mesh ou fédérée en automatisant la surveillance, l'application des contrats et la gestion des SLA.
Gestion CapEx vs OpEx
Optimisation CapEx :
Au lieu d'investissements initiaux lourds dans une automatisation sur mesure ou des plateformes rigides, l'IA agentique vous permet d'utiliser des agents modulaires et adaptatifs qui évoluent avec la demande de l'entreprise. Cela signifie des coûts d'infrastructure fixe et de développement réduits.
Optimisation OpEx :
Les agents peuvent optimiser en continu les dépenses cloud (ex. : ajustement automatique des requêtes dans la plateforme de données, surveillance des coûts des pipelines dans les outils d'orchestration, optimisation des plannings de rafraîchissement des rapports/tableaux de bord) agissant efficacement comme des "copilotes financiers" pour votre patrimoine de données.
Résumé : En tant que CDO, l'IA agentique vous donne un levier pour faire évoluer votre modèle opérationnel sans augmenter proportionnellement votre base de coûts. Elle vous aide à gérer le CapEx (en réduisant le besoin d'investissements initiaux dans une automatisation monolithique) et l'OpEx (en automatisant la surveillance et l'optimisation continues). Tout cela est réalisé sans affaiblir votre posture de sécurité, car les agents eux-mêmes peuvent être intégrés dans votre cadre de gouvernance, agissant comme des agents de conformité continus.
Le rôle stratégique de la gouvernance des données et de l'IA
Pourquoi la gouvernance est non négociable
La gouvernance des données et de l'IA garantit que vos actifs de données sont alignés avec les objectifs commerciaux, sourcés de manière éthique et rentables. Elle agit comme le pont entre l'innovation et l'atténuation des risques. À mesure que les initiatives d'IA passent à l'échelle, la gouvernance devient la colonne vertébrale d'un déploiement responsable.
Impératifs clés de gouvernance :
Valider la pertinence et la préparation des données.
Aligner les politiques de données avec les objectifs commerciaux.
Maintenir la qualité des données sous contrôle pour atténuer les risques de résultats d'IA non fiables.
Chez Keyrus, nous recommandons de construire des modèles de gouvernance adaptatifs qui soutiennent à la fois le contrôle et l'agilité en utilisant des cadres comme le DataOps ou l'IA Responsable (Responsible AI).
Vous cherchez un expert en données pour vous aider ? Contactez-nous pour une consultation Data & IA.
Définir une stratégie Data & IA robuste
Une stratégie Data et IA tournée vers l'avenir doit aller au-delà des choix technologiques. La véritable intégration de l'IA ne s'arrête pas au simple déploiement d'un modèle. Cela signifie construire une approche combinatoire de l'IA pour créer un véritable avantage concurrentiel. Une approche unique à votre organisation, vos besoins et vos données. Elle devrait inclure :
Vision et alignement : Quel est l'objectif futur et s'aligne-t-il avec les divers objectifs des autres fonctions de l'entreprise ?
Valeur et leviers : Comment mesurerez-vous la valeur d'une initiative IA et sa faisabilité pour une adoption rapide et évolutive ?
Adoption & risque : Comment puis-je transformer ma stratégie de données et d'analytique pour que même les utilisateurs non techniques puissent être des utilisateurs opérationnels ? Quels sont les risques et comment seront-ils atténués ?
À ce jour, les CDAO (Chief Data & Analytics Officers) prennent de l'ampleur dans les rôles de leadership, cependant 49 % des leaders très impliqués dans l'IA rapportent que leurs organisations peinent à estimer et démontrer la valeur de l'IA (Gartner 2025). Ce défi est souvent dû à un manque de littératie en IA au sein de l'entreprise, ou à l'absence d'une culture data-driven.
C'est là que Keyrus peut aider : en accompagnant nos clients pour investir intelligemment dans l'IA via :
L'évaluation de leur maturité actuelle en matière de données et leur préparation à l'IA (AI readiness).
La construction d'une feuille de route prioritaire pour un parcours de transformation IA efficace.
La mise à disposition de notre expertise Data & IA pour implémenter la feuille de route, orienter sur l'architecture correcte et les investissements technologiques, ainsi que définir les bons cadres requis pour un déploiement réussi.
L'amélioration de votre culture interne axée sur les données et de votre littératie en IA grâce à la formation.
Un conseil pour les débutants en IA
Commencez par préparer vos données : rendez-les AI-ready. Sans données propres, structurées et gouvernées, les projets d'IA échoueront à passer à l'échelle ou à fournir de la valeur.
Votre état d'esprit devrait être :
Stratégique, pas tactique.
Long terme, pas opportuniste.
Data-first, pas model-first.
Dernières pensées
L'avenir de l'IA en entreprise ne réside pas dans des cas d'usage isolés ou des démos tape-à-l'œil, mais dans une transformation systémique pilotée par les données, soutenue par la gouvernance, la stratégie et la collaboration interfonctionnelle.
Chez Keyrus, nous guidons les organisations à travers chaque étape de la maturité en IA et en données de la définition d'une vision claire à la livraison de valeur opérationnelle.
Êtes-vous prêt à donner de l'importance à vos données ? Contactez-nous.
Que signifie être réellement « AI-ready » pour une entreprise ?
Être AI-ready signifie disposer de données de qualité, gouvernées et traçables, de compétences internes adaptées et de processus alignés permettant de déployer l’IA à l’échelle. Cela va bien au-delà du simple déploiement de modèles d’IA.
Pourquoi les données AI-ready sont-elles essentielles pour réussir l’IA ?
Sans données fiables, contextualisées et gouvernées, les projets d’IA échouent à passer à l’échelle. Les données AI-ready permettent d’améliorer la précision des modèles, de réduire les coûts et de générer une valeur différenciante à partir des données propres à l’entreprise.
Quelle est la différence entre données traditionnelles et données AI-ready ?
Les données AI-ready intègrent, en plus des pratiques classiques de gestion des données, des exigences spécifiques à l’IA : sémantique, lignage, qualité continue, gouvernance des données non structurées et préparation ciblée des jeux de données pour des cas d’usage IA précis.
Pourquoi tant de projets d’IA échouent après la phase pilote ?
La majorité des projets échouent car : - les données ne sont pas prêtes pour l’IA, - les coûts explosent lors du passage à l’échelle, - la gouvernance et la confiance dans les résultats sont insuffisantes, - la culture data & IA est trop faible, notamment au niveau exécutif.
Qu’est-ce que l’analytique agentique ?
L’analytique agentique repose sur des agents IA autonomes capables d’interpréter les données, d’ajouter du contexte et de comparer plusieurs scénarios. Elle transforme l’analytique descriptive en analytique perceptive, augmentant la qualité des décisions métier.
Comment l’IA agentique impacte-t-elle le rôle du CDO ?
Pour un Chief Data Officer, l’IA agentique permet : - d’automatiser la gouvernance et la gestion du cycle de vie des données, - de réduire la charge opérationnelle du data stewardship, - d’activer des produits de données dynamiques, - d’optimiser les coûts CapEx et OpEx liés aux plateformes data.
Quel est le rôle de la gouvernance des données et de l’IA ?
La gouvernance est indispensable pour garantir une IA responsable, éthique et alignée avec les objectifs business. Elle assure la qualité des données, réduit les risques et constitue la base d’un déploiement IA sécurisé et durable.
Qu’est-ce que le FinOps appliqué à l’IA ?
Le FinOps IA vise à contrôler et optimiser les coûts liés à l’IA et au cloud. Grâce aux agents IA, les organisations peuvent automatiser la surveillance des coûts, optimiser les pipelines de données et ajuster dynamiquement les ressources utilisées.
Comment définir une stratégie Data & IA efficace ?
Une stratégie Data & IA robuste repose sur : - une vision claire et alignée avec les objectifs business, - l’identification de leviers de valeur mesurables, - une adoption large incluant les utilisateurs non techniques, - une gestion proactive des risques liés aux données et à l’IA.
Quel est le principal conseil pour démarrer un projet IA ?
Commencez par vos données. Adoptez une approche data-first, stratégique et long terme. Sans données AI-ready, même les meilleurs modèles d’IA ne produiront pas de valeur durable.
Comment Keyrus accompagne les entreprises vers la maturité IA ?
Keyrus accompagne les organisations à chaque étape : - évaluation de la maturité Data & IA, - définition d’une feuille de route IA priorisée, - mise en œuvre des architectures et cadres de gouvernance, - formation pour renforcer la culture data et la littératie IA.