Lors d'une récente série de tables rondes réunissant des DSI et des CDO de différents secteurs d'activité, une tendance s'est dégagée.
Tout le monde est sous pression pour tenir les promesses de l'IA, en particulier de l'IA générative. Les cadres sont enthousiastes. Les budgets augmentent. Les idées de cas d'usage affluent. Mais à la question « Qu'est-ce qui vous empêche d'avancer ? », la réponse est unanime : ce ne sont pas les modèles, c'est le fait de ne pas faire confiance aux données utilisées dans ces modèles. Pour certains, le constat est plus amer. Ils misent tout sur l'IA, mais leur gouvernance n'est pas prête, et cela constitue un risque.
Il est ainsi apparu clairement que la course à l'IA ne se gagne pas ou ne se perd pas sur des algorithmes. C'est sur la préparation des données qu'elle se joue.
Le point faible que personne ne peut ignorer
Alors que les entreprises augmentent leurs investissements dans la GenAI, moins de la moitié d'entre elles se sentent vraiment prêtes à la déployer à grande échelle dans toute l'entreprise. Le fossé entre l'ambition et la réalité se creuse. Une étude récente de McKinsey révèle que près de 80 % des entreprises ont déployer l'IA générative sous une forme ou une autre, mais qu'environ le même pourcentage ne voit aucun effet matériel sur ses résultats, soit un paradoxe, avec une large adoption mais un ROI limité.
Et ce n'est pas parce que les organisations manquent de cas d'usage ou d'enthousiasme. C'est parce que les données qui alimentent l'IA font face à de nombreux points faibles :
- Fragmentation en silos
- Absence d'un contexte métier clé
- Mauvaise gouvernance ou absence de gouvernance
- Données manquant de transparence et difficilement contrôlables
- Préparation et de validation onéreuses
Les outils IA ne peuvent pas résoudre ces problèmes. Ils supposent que les données sont prêtes. Ils les consomment, mais ne le préparent pas, ne le sécurisent pas et n'en vérifient pas la fiabilité. C'est là que la plupart des entreprises font face à un obstacle. Et c'est ce fossé qu'Alteryx les aide à combler.
L'expérience montre que des obstacles cachés tels que la gestion du contexte, l'intégration des outils et la conformité peuvent facilement absorber 30 à 50 % du temps consacré à un projet d'IA générative. De nombreux projets pilotes prometteurs n'atteignent jamais le stade de la production parce que les risques et les coûts les empêchent de passer au niveau supérieur.
L'essor du système centralisé pour les données IA
Pour aller de l'avant, de nombreuses organisations adoptent une nouvelle approche : le système centralisé pour les données IA.
Il ne s'agit pas d'un produit ou d'un nouveau système à acheter. Il s'agit d'une capacité qui garantit que chaque jeu de données alimentant vos initiatives GenAI est propre, transparent, géré et enrichi d'une logique métier avant même d'atteindre un modèle. Chez Alteryx, nous aidons les entreprises à développer cette capacité.
À mesure que l'IA agentique gagne du terrain, les enjeux deviennent de plus en plus importants. Ces systèmes ne se contentent pas de répondre, ils prennent des initiatives. La transparence, l'auditabilité et la gouvernance sont donc des éléments fondamentaux et non facultatifs.
Le système centralisé pour les données IA garantit que les systèmes d'IA ne sont pas seulement alimentés avec des données propres, mais qu'ils prennent des mesures en fonction de ces données d'une manière sécurisée, contrôlée et traçable. Comme le note McKinsey, les agents IA ont le potentiel de faire passer l'IA générative d'un outil réactif à un collaborateur proactif, axé sur les objectifs, mais seulement si ces agents s'appuient sur des données fiables et bien gouvernées.
Avec un système centralisé comme Alteryx, les organisations peuvent :
- Vous connecter à des données structurées, semi-structurées et non structurées
- Nettoyer et unifier les jeux de données dans tous les systèmes
- Appliquer des contrôles d'accès, des pistes d'audit et des contrôles de partialité
- Enrichir les données avec l'expertise et les connaissances humaines
- Alimentez les LLM et les agents IA avec des données prêtes pour l'IA, et gérez automatiquement la préparation contextuelle, l'extraction des données pertinentes et les étapes de validation afin que les agents autonomes opèrent dans des limites approuvées.
- Intégrer de manière transparente les jeux de données gérés dans les plateformes IA/ML telles que Databricks, Snowflake, Azure ML, et les piles LLM, pour accélérer la production en tirant parti des investissements cloud existants.
En faisant tout cela sans écrire de code, tout en gardant l'IT entièrement sous contrôle, vous obtenez une base de données gérée qui permet de rendre l'IA responsable et transparente.
La gouvernance est le facteur décisif
Le message suivant est ressorti clairement de toutes les tables rondes : les DSI et les CDO en ont fini avec l'IA en black box. Si l'on ne peut pas l'expliquer, on ne peut pas s'y fier. Si la solution ne peut pas être gérée, elle ne peut être déployée à grande échelle.
C'est pourquoi les entreprises se tournent vers des plateformes telles qu'Alteryx. Notre approche donne le contrôle à l'entreprise, en laissant les analystes et les experts métier construire et exécuter les workflows, tandis que l'IT garantit que la sécurité des données, le lignage et la conformité restent intacts.
Cet équilibre entre agilité et contrôle rend l'idée du système centralisé si intéressante, en particulier lorsque l'IA passe de l'assistance à l'agentivité, exigeant à la fois confiance et traçabilité à grande échelle. Par exemple, le nouveau Alteryx AI Copilot permet aux analystes d'utiliser le langage naturel pour générer des workflows analytiques et des insights, ce qui accélère considérablement le développement. Mais chaque workflow généré par Copilot est accompagné d'une documentation intégrée et d'explications sur chaque étape, de sorte que tout élément est clair et transparent.
Dans la perspective de systèmes plus autonomes, Alteryx introduit les serveurs MCP (Model Context Protocol) dans le cadre de l'architecture du système centralisé. Les serveurs MCP font office de traducteur sécurisé entre les agents IA et vos systèmes d'entreprise. Ils permettent aux agents d'accéder en toute sécurité aux données de l'entreprise par le biais de connecteurs normalisés, tout en maintenant des contrôles de sécurité et de conformité stricts.
Des projets pilotes aux résultats éprouvés
Il ne s'agit pas d'une simple théorie. Les clients et partenaires d'Alteryx utilisent déjà ce modèle pour obtenir des résultats mesurables :
- Un géant international du retail a économisé plus de 90 000 $ par mois en automatisant le reporting sur la taxe plastique à l'aide de données de produits prêtes pour l'IA.
- Un producteur international a réduit de 90 % le temps nécessaire au traitement et à la préparation des données financières non structurées.
- Une entreprise a automatisé l'extraction des factures pour 60 000 enregistrements mensuels, économisant ainsi plus de 500 000 euros en coûts de traitement et de licence.
- Un fournisseur d'énergie a créé un analyseur des risques géopolitiques qui surveille quotidiennement des milliers d'articles de presse à l'aide de plusieurs LLM, tous alimentés par un pipeline de données régies et sélectionnées.
Il ne s'agit pas de démonstrations de concept, mais d'initiatives GenAI en production, rendues possibles par des données fiables et gérées grâce à Alteryx.
Ce que nous avons appris sur le terrain
Nos discussions avec des responsables data dans plusieurs entreprises ont fait ressortir 6 points essentiels :
- L'IA est une priorité absolue, mais la majorité des organisations manquent de confiance dans la qualité et la gouvernance de leurs données.
- La gouvernance n'est plus une option. Sans elle, l'IA ne peut tout simplement pas être déployée à grande échelle. Avec l'essor des agents autonomes, ce besoin est amplifié : des cadres de gouvernance solides sont essentiels pour éviter les risques d'emballement ou la prolifération d'agents.
- Les équipes dirigeantes exigent la transparence et l'IA black box n'est pas acceptable.
- Le modèle de système centralisé pour les données IA, fondé sur des couches de données gérées, est essentiel.
- Les solutions d'IA générative transparentes sont celles qui vont au-delà des projets pilotes.
- L'IA responsable nécessite une intervention humaine, et Alteryx rend cela possible grâce à des workflows sécurisés et auditables.
Le fond du problème
L'IA n'échoue pas à cause des modèles. Elle échoue en l'absence de données fiables, gérées et contextualisées.
C'est le fossé qu'Alteryx aide les entreprises à combler, avec rapidité, simplicité et à grande échelle. Nous avons vu de nos propres yeux comment une bonne base de données transforme la GenAI en un avantage concurrentiel. L'IA fiable ne se contente pas de réduire les coûts, elle débloque de nouveaux modèles de revenus, renforce l'atténuation des risques et accélère le délai de rentabilité dans toutes les fonctions, de la finance à la chaîne d'approvisionnement, en passant par le service à la clientèle.
Planifions une session de présentation sur mesure pour évaluer votre niveau de préparation à l'IA et pour cartographier vos principales initiatives en vue d'une stratégie de données d'IA gérée. Qu'il s'agisse d'IA agentique, d'automatisation pilotée par LLM ou de copilotes spécifiques à un domaine, vos données vous aident à aller de l'avant. Et Alteryx vous aide à y parvenir. Vous pouvez également regarder cette vidéo de démonstration pour en savoir plus.