Les systèmes de données ont longtemps été pensés pour produire des tableaux de bord et des rapports, souvent au prix d’un effort considérable de personnalisation. Accorder aux équipes l’accès aux bons jeux de données, au bon niveau de détail et avec les bonnes autorisations reste un défi opérationnel. Dans ce contexte, l’essor de l’IA change la donne: il devient possible de rendre l’accès plus direct, de faciliter les requêtes en langage naturel et de relier les résultats à la réalité de l’entreprise, pas seulement à des informations générales.

Democratiser l’accès aux données grâce à l’IA

Jusqu’ici, la prolifération des dashboards a créé un paysage fragmenté: de nombreux rapports existent, mais leur production et leur adaptation prennent du temps, et l’accès effectif aux données peut rester lent. L’IA introduit une approche plus “conversationnelle” de l’analytique. Des outils permettent d’interroger les données dans la langue de l’utilisateur et d’obtenir des réponses contextualisées.

Concrètement, l’intérêt n’est pas seulement d’obtenir un résumé général, mais d’analyser ce qui s’est réellement passé dans l’entreprise. Par exemple, au lieu de constater un écart de performance, le système peut aider à identifier des facteurs explicatifs à partir des données internes, en s’appuyant sur une logique de type analyses OLAP (Online Analytical Processing) associée à des données bien gouvernées.

Du “data stack” analytique à la couche temps réel

La dynamique évolue encore avec le déploiement d’agents capables d’orchestrer des workflows. Ces agents ne se limitent pas à répondre à des questions: ils doivent exécuter des tâches, conserver un contexte de travail et suivre leurs propres actions. Cette montée en complexité exige une capacité de données adaptée aux opérations en temps réel, généralement associée à des modèles OLTP (Online Transaction Processing).

Dans cette logique, l’enjeu devient de combiner deux besoins: d’un côté, l’analytique pour comprendre; de l’autre, une base opérationnelle pour piloter et exécuter. Certains acteurs proposent ainsi une approche “Lakehouse” étendue, distinguant calcul et stockage, tout en permettant des opérations rapides comme le démarrage, la copie et l’arrêt de bases dédiées. L’objectif est de fournir un environnement dynamique pour les agents, sans dupliquer inutilement les données.

Unifier OLTP et OLAP pour limiter la friction

La recomposition d’un “data stack” orienté IA vise aussi à réduire les coûts et la complexité. En réunissant les dimensions OLTP et OLAP au sein d’un même ensemble technologique, les entreprises cherchent à éviter la multiplication des copies de données et la gestion répétée des permissions. L’idée est de simplifier le contrôle d’accès et la définition du contexte, afin que les applications IA puissent exploiter les données de manière plus fluide.

Dans cette vision, les applications IA sont appelées à devenir un mode de fonctionnement plus courant: elles automatisent des tâches répétitives, réduisent les goulots d’étranglement humains et s’appuient sur des systèmes de données conçus pour être performants, fiables et sécurisés. Un point souvent mis en avant est la nécessité de réduire les temps d’accès et d’améliorer la gouvernance, afin de passer d’une logique de reporting à une logique d’exécution et de décision.

Mesurer la valeur: un prérequis pour des systèmes “AI-ready”

Au-delà de la technologie, les projets IA se heurtent à une question centrale: comment prouver la valeur ? La mesure de la performance et des résultats attendus n’est pas une formalité. Elle conditionne la crédibilité des déploiements et aide à déterminer ce qui fonctionne réellement.

Un principe ressort: il faut relier les objectifs métier aux indicateurs observables. Par exemple, si une entreprise cherche à optimiser ses dépenses directes et indirectes via l’IA, il devient essentiel de définir des métriques de départ (catégorisation des dépenses indirectes, montants associés, potentiel de réduction). À partir de ces bases, les systèmes peuvent ensuite traduire les signaux et la télémétrie des applications IA en indicateurs mesurables, en cohérence avec les outcomes visés.

Cette approche implique généralement de mettre en place des vues et des outils permettant de faire le pont entre données générées par les applications et indicateurs business. L’enjeu est d’assurer une traçabilité: savoir ce que l’IA a influencé, sur quel périmètre, et avec quel impact.

Produits adaptés à l’environnement de données et d’analytics

Dans une stratégie de reconstruction du data stack, le choix des outils de traitement et d’analyse est déterminant. Selon l’environnement, des solutions comme plateformes d’entrepôt et d’analytique cloud peuvent servir de base pour structurer l’accès aux données et standardiser les parcours d’analyse. Pour des équipes ayant besoin d’explorer, préparer et interroger des données avant leur mise en production, des outils d’intégration et de préparation de données peuvent aussi aider à réduire la friction entre les systèmes opérationnels et la couche analytique.