Et si la donnée parlait enfin notre langue ?

Grâce à l'IA générative et aux protocoles comme MCP, la donnée devient accessible à tous, transformant chaque collaborateur en acteur de l'innovation et levier stratégique.

Dans un monde saturé d’informations, la donnée est devenue bien plus qu’un simple actif informatique : Ce n’est plus la donnée elle-même qui fait la différence, mais la manière dont on y accède, l’interprète, et surtout, la partage. c’est un différenciateur stratégique qui a longtemps nécessité l’intervention d’experts pour la décrypter. Grâce aux modèles d’intelligence artificielle de nouvelle génération et à l’évolution des protocoles d’interaction, elle devient accessible à tous. Et si la donnée parlait enfin notre langue, permettant à  tout un chacun de s’en saisir et de contribuer à l’innovation au sein de l’entreprise ?

La donnée au cœur de l’innovation

Parce qu’elles sont capables d’analyser en temps réel les données transactionnelles, comportementales ou logistiques concernant leurs clients ou prospects, certaines entreprises sont en mesure de prendre une longueur d’avance en mettant sur le marché de nouveaux produits et services et en gagnant en efficacité ou en fluidité. Un leader francais de la grande distribution, par exemple, utilise l’intelligence des données pour optimiser ses stocks au plus proche de la demande, réduisant de 20 % les ruptures en rayon dans ses hypermarchés. Dans le domaine financier, une grande banque a lancé une initiative de scoring comportemental pour mieux personnaliser ses produits, avec un taux d’engagement client en hausse de 18 %. Qu’elle soit structurée (chiffres de vente, CRM, tableaux de bord) ou non structurée (emails, images, commentaires clients), la donnée irrigue désormais les décisions marketing, financières, RH, voire managériales, devenant la matière première même d’une innovation continue.

Une révolution silencieuse : de l’IT à la conversation

Cette tendance risque-t-elle de s'essouffler faute d’experts en données sachant que 76 % des DSI déclarent aujourd’hui rencontrer des difficultés à recruter des profils informatiques qualifiés ? (1). Dans ce contexte de tension sur les talents tech, il est stratégique, voir vital pour les entreprises, de faciliter un accès direct à l’information métier. Heureusement,, là où auparavant l'usage d'une base de données nécessitait des semaines de formation et l'intervention systématique d'experts techniques, une nouvelle génération d’outils permet aujourd’hui de dialoguer avec la donnée, tout simplement. À la clé : une réduction du time-to-insight, un gain d’agilité stratégique, et surtout, une réappropriation des outils numériques par les métiers. Ces plateformes de données révolutionnaires, des agents conversationnels adossés à des bases de données avancées, sont capables d’interpréter des requêtes telles que - “Quels produits ont le mieux fonctionné chez les 30-40 ans au dernier trimestre ?” - et d’y répondre de manière précise, sans qu’aucun expert n’ait besoin d’être réquisitionné. Elles transforment ainsi des intentions exprimées en langage naturel ou en texte libre en véritables actions : extractions, calculs, projections ou simulations.

De la requête à l’intelligence augmentée : comment ça fonctionne ?

Ces plateformes innovantes reposent sur trois briques complémentaires. Tout d’abord les LLMs (large language models) comme ChatGPT d’OpenAI ou Claude d’Anthropic, capables de comprendre des instructions complexes formulées en langage humain ; puis les bases de données modernes, souvent non relationnelles, qui peuvent stocker et gérer à grande échelle des données hétérogènes (structurées et non structurées) ;  Le chaînon manquant de cette révolution ? Un protocole d’orchestration comme le Model Context Protocol (MCP). Son rôle est de permettre aux intelligences artificielles de comprendre le contexte d’une tâche, accéder aux bonnes ressources (API, bases de données, moteurs de calcul), et répondre de manière cohérente, structurée et actualisée.

En pratique, cela signifie qu’un assistant conversationnel peut, en une seule interaction, consulter un inventaire, interroger la météo locale, et formuler une recommandation produit, tout cela sans que l’utilisateur ait à naviguer entre multiples outils ou interfaces.

MCP transforme les agents en véritables chefs d’orchestre, capables de dialoguer avec tout un écosystème technique en arrière-plan, tout en gardant une interaction fluide côté utilisateur.

Cette approche d’IA agentique marque une rupture dans l’architecture des systèmes d’information : on ne parle plus seulement d’automatisation, mais de délégation intelligente.

Des bénéfices business concrets et mesurables

Les cas d’usage sont multiples. Dans la distribution alimentaire, un chef de rayon peut désormais, d’un simple message, demander quelles variétés de fraises se vendent le mieux dans sa région, en croisant les données de stock, de météo et de ventes historiques. Le résultat ? Une réactivité accrue face à la saisonnalité, moins de gaspillage, et une meilleure marge. Dans la banque, un conseiller peut générer en quelques secondes une campagne ciblée pour les retraités de son portefeuille client, en analysant comportements d’achat et historique financier. Le tout, sans attendre un analyste et sans avoir à passer par un tableau de bord obscur et fastidieux. Selon une étude de McKinsey publiée en avril 2024, les entreprises “data-driven”, c’est à dire favorisant une culture de la donnée, et qui adoptent rapidement l’IA générative, enregistrent une amélioration de 20 à 30 % de la productivité des fonctions marketing et commerciales, et jusqu’à 50 % dans les services client (2). La donnée, une fois libérée de sa gangue technique, devient donc un véritable levier stratégique partagé.

Derrière cette transformation technologique se cache un changement plus profond : celui des rôles. Là où l’expertise était autrefois centralisée, l’innovation devient aujourd’hui horizontale. En démocratisant l’accès à la donnée, on rend chaque collaborateur acteur de la stratégie, en lui offrant une capacité de décision jusqu’ici réservée au sommet. Cette accessibilité accrue permet aussi de mieux répondre aux exigences de rapidité du marché. Moins de friction dans les circuits d’information, moins de dépendance aux services techniques, plus d’autonomie dans les prises de décision. Et surtout : une entreprise qui apprend en continu, par l’interaction naturelle entre l’humain et la machine. Et si vous  aussi vous commenciez la conversation? 

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1.  Etude Experis France Future Forward, perspectives et enjeux des DSI en 2025  experisfrance.fr/experis-devoile-son-rapport-future-forward-sur-les-enjeux-des-dsi-en-2025/
2.  Anthropic – Model Context Protocol (MCP) https://docs.anthropic.com/en/docs/mcp
3. McKinsey – The economic potential of generative AI (2024) https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier