La donnée, vrai carburant de l'IA : encore faut-il savoir en garder le contrôle
Comment garantir aux entreprises la maîtrise de leur stratégie data à l'heure où l'intelligence artificielle devient un levier critique de compétitivité ?
À l’image des autres secteurs de l’informatique et du numérique, le secteur de l’analytique connaît actuellement une consolidation des grands acteurs. Or, derrière les promesses d’efficacité et de synergies demeure une question essentielle : comment garantir aux entreprises la maîtrise de leur stratégie data à l’heure où l’intelligence artificielle devient un levier critique de compétitivité ?
L’IA ne vaut que par sa donnée
Les algorithmes d’IA, aussi puissants soient-ils, ne produisent de valeur qu’à condition de s’appuyer sur des données fiables, accessibles et gouvernées. Or, les données des entreprises proviennent d’une multitude de sources hétérogènes : systèmes CRM et ERP, environnements cloud, infrastructures sur site, applications métiers, objets connectés… La véritable clé de succès de l’IA ne réside donc pas dans la seule sophistication technologique, mais également dans la capacité à collecter, orchestrer et sécuriser ces données de bout en bout.
En ce sens, renforcer un écosystème propriétaire peut accroître la cohérence technique, mais aussi limiter la liberté des organisations en enfermant leurs données dans une logique verticale.
Consolidation contre liberté d’innovation
L’histoire récente a montré que les acquisitions entre grands acteurs de l’IT s’accompagnent souvent d’effets collatéraux : migrations forcées, délais d’intégration, complexité accrue des portefeuilles de produits, perte de neutralité vis-à-vis des environnements hybrides. Autant de risques qui ralentissent l’innovation, précisément au moment où les entreprises ont besoin d’agilité pour expérimenter et déployer l’IA.
Dans un contexte où l’IA agentique (des systèmes capables non seulement d’analyser, mais aussi d’agir en autonomie) est désormais largement évoquée, la dépendance à un fournisseur unique accroît le risque de perte de contrôle. Ainsi, l’innovation dans ce domaine ne peut pas être capturée par quelques grands consolidateurs : elle doit rester distribuée, interopérable et pilotée par les besoins métiers.
Une stratégie data au service de l’IA
Pour transformer l’IA en valeur tangible, les entreprises doivent s’appuyer sur un socle de données qui réponde à quatre exigences.
La première est l’ouverture et l’interopérabilité ; la donnée circule partout et doit être intégrée sans contrainte propriétaire, quels que soient les systèmes sources. Ensuite, le déploiement doit être flexible, permettant aux organisations de choisir leur modèle (cloud, on-premises, hybride) en fonction de leurs priorités, et non en fonction de la roadmap d’un fournisseur.
La gouvernance et la transparence sont également primordiales, car la confiance dans les modèles d’IA est généralement le résultat d’une gouvernance intégrée, garantissant qualité, conformité et traçabilité des données. Enfin, l’innovation doit être pragmatique et se traduire en bénéfices concrets pour les métiers, et non se limiter à un discours marketing.
Préserver le choix, condition de confiance
S’il n’est pas contrebalancé par une exigence de transparence et d’ouverture, l’actuel mouvement de concentration risque de restreindre les marges de manœuvre des entreprises. À l’heure où la donnée devient le socle de l’IA, il est crucial que les organisations conservent la liberté de concevoir et d’exécuter leur stratégie sans dépendre d’un écosystème captif.
En définitive, la véritable valeur de l’intelligence artificielle ne réside pas uniquement dans la performance des modèles, mais dans la capacité des entreprises à garder la maîtrise de leurs données. Dans un environnement technologique en pleine concentration, préserver l’ouverture, l’interopérabilité et la souveraineté sur ses actifs de données devient un impératif stratégique. C’est à cette condition que l’IA pourra pleinement jouer son rôle de levier de performance, d’innovation et de résilience pour les organisations.