L’essor de l’intelligence artificielle, et en particulier des applications autonomes, met en lumière un enjeu souvent sous-estimé : la qualité du « contexte » dans lequel l’IA formule ses décisions. Sans ce cadre, un système peut produire des réponses rapidement, mais avec un raisonnement qui ne correspond pas aux priorités réelles de l’entreprise, ce qui réduit mécaniquement l’impact business recherché.

Le risque : une réponse rapide, mais un jugement insuffisant

Selon Irfan Khan, président et responsable produit chez SAP Data & Analytics, l’IA excelle à générer des résultats. Elle accélère les traitements et peut avancer vite. Le problème survient lorsqu’elle opère sans repères : « sans contexte, elle ne peut pas exercer un bon jugement ». Or, ce jugement est précisément ce qui conditionne la création de valeur, au-delà de la performance brute ou de la vitesse d’exécution.

Dans un contexte où les systèmes doivent coordonner des décisions entre plusieurs composants et agents, la couche de contexte devient plus critique encore. Les organisations ont donc besoin d’une infrastructure de données capable de faire bien plus que simplement agréger des informations : elle doit permettre de déployer l’IA à grande échelle tout en limitant les risques, et en garantissant que l’automatisation reflète les priorités opérationnelles plutôt que des décisions prises en silo.

Vers une « data fabric » pensée pour préserver le sens

Pour répondre à ces exigences, de nombreuses entreprises revoient leur architecture de données. L’objectif n’est plus uniquement de centraliser les données dans un entrepôt ou un lac, mais de connecter l’information entre applications, environnements cloud et systèmes opérationnels, tout en conservant la signification métier.

Cette logique explique l’intérêt croissant pour la data fabric comme base de l’infrastructure IA. L’idée est de relier les données de manière à préserver les définitions, les relations et les règles qui décrivent le fonctionnement de l’entreprise, afin que l’IA s’appuie sur des informations « cohérentes » au regard des processus.

Quand le contexte se perd, la performance peut devenir contre-productive

Les stratégies de données historiques ont souvent privilégié l’agrégation. Pendant des années, les organisations ont extrait des signaux issus des systèmes opérationnels pour les charger dans des entrepôts, des lacs et des tableaux de bord. Ce modèle facilite les rapports et le suivi des performances, mais il peut aussi faire disparaître une partie du sens attaché aux données : la manière dont elles sont liées aux politiques, aux processus et aux décisions concrètes.

Concrètement, deux entreprises qui utilisent l’IA pour gérer des perturbations dans la chaîne d’approvisionnement peuvent obtenir des résultats différents. Si l’une se contente de données brutes (niveaux de stocks, délais, scores), tandis que l’autre associe les signaux à un contexte métier plus riche (politiques applicables, métadonnées, logique des chaînes étendues), les conclusions risquent de diverger malgré des vitesses de calcul similaires.

Des éléments comme le statut de certains clients en tant que comptes stratégiques, les arbitrages acceptables en période de pénurie ou l’état réel des chaînes prolongées peuvent permettre à un système de prendre des décisions plus pertinentes. À l’inverse, un autre système peut avancer rapidement sans disposer des repères nécessaires.

Le point central est donc celui-ci : les deux systèmes peuvent traiter vite, mais seul celui qui conserve le contexte dans sa fondation de données évolue « dans la bonne direction ». Cette conservation est présentée comme un avantage décisif, souvent qualifié de « prime de contexte ».

Ce que cela implique pour les équipes données

Dans la pratique, les organisations cherchent à structurer leur architecture pour préserver l’information sémantique tout au long du parcours des données. Cela suppose de clarifier les liens entre systèmes, d’aligner les définitions métier et de réduire les ruptures entre données techniques et décisions opérationnelles. La capacité à coordonner des actions cohérentes à travers différents composants devient alors un critère clé d’efficacité.

• Maintenir la sémantique métier lors des transformations et des échanges entre systèmes.
• Relier les données à des processus, politiques et règles décisionnelles plutôt qu’à des seuls indicateurs.
• Évaluer la capacité de l’infrastructure à soutenir l’exécution automatisée avec des repères fiables.

Pour outiller ces démarches, les entreprises peuvent s’appuyer sur des solutions capables d’intégrer, d’orchestrer et de gouverner les flux de données. Par exemple, un moteur de workflow et d’orchestration comme des solutions autour de l’orchestration de pipelines de données peut aider à structurer la mise en mouvement des données. De même, pour gérer et normaliser des modèles et des métadonnées, des outils de catalogage et gouvernance des métadonnées peuvent faciliter la préservation du contexte à l’échelle.