Révéler la puissance de l'IA grâce aux données mainframe

Et si la vraie puissance de l'IA se cachait dans les données mainframe ?

L’intelligence artificielle (IA) est en train de s’intégrer rapidement comme un pilier des opérations d’entreprise modernes. Aujourd’hui, 92 % des responsables IT investissent désormais activement dans l’IA pour mieux exploiter et analyser leurs données. L’essor de ces projets rend la qualité des données plus cruciale que jamais.

Pour alimenter efficacement leurs projets d’IA et d’analytique avancée, les organisations doivent pouvoir identifier et exploiter leurs ensembles de données les plus précieux. Pour y parvenir, elles doivent bien souvent puiser dans leurs systèmes transactionnels historiques, conçus bien avant l’arrivée de ces nouvelles technologies. À mesure que les opérations évoluent, la maîtrise des données devient plus complexe, posant un défi supplémentaire aux entreprises engagées dans leur modernisation.

Les symptômes de cette complexité se traduisent souvent par une intégrité des données affaiblie, une gouvernance fragmentée et des silos de données persistants, autant d’obstacles à une exploitation fluide et pertinente des données, qui compromettent l’impact réel des initiatives d’IA et d’analytique.

Le défi de l’accessibilité des données

Dans de nombreuses entreprises, les mainframes abritent des décennies de données critiques et fiables, retraçant l’historique complet des opérations et des interactions clients. Pourtant, seule une minorité de responsables IT exploitent pleinement cette ressource dans leurs projets de valorisation des données. L’une des principales raisons réside dans l’intégration de ces données à des systèmes d’IA modernes. D’après une étude d’IDC, 44 % des entreprises interrogées évoquent des problèmes de compatibilité ou des écarts technologiques lorsqu’elles envisagent de migrer ou de moderniser leurs applications mainframe.

Une fois ces obstacles techniques surmontés, certaines questions demeurent : quelle est l’origine exacte des données ? Ont-elles été modifiées ou altérées ? Sont-elles gérées conformément aux bonnes pratiques de gouvernance ? La fiabilité des systèmes d’IA dépend entièrement de la qualité des données qui les alimentent. Les dirigeants IT doivent donc pouvoir répondre à ces questions avec certitude et traçabilité, sous peine de compromettre la qualité même des décisions produites par leurs outils d’IA.

Une nouvelle ère de la gouvernance des données

Avec l’évolution rapide des réglementations, la gouvernance des données dépasse désormais le cadre de la conformité pour devenir un enjeu stratégique. Toute entreprise manipulant des données sensibles doit composer avec le risque constant de cyberattaques et de fuites d’informations. Cela impose une posture de sécurité solide et une gestion rigoureuse des risques, fondée sur des pratiques de gouvernance robustes. Les contrôles ponctuels et les audits uniques ne suffisent plus : les nouvelles exigences appellent une visibilité continue sur la manière dont les données circulent et se transforment au sein de l’entreprise.

Une gouvernance efficace repose sur un cadre qui préserve l’intégrité des données à chaque étape de leur cycle de vie. Elle doit garantir leur exactitude, leur cohérence et leur fiabilité, tout en assurant une traçabilité complète, une gestion rigoureuse des métadonnées et des vérifications régulières. À mesure que les données sont transférées, synchronisées ou dupliquées vers les environnements où les applications d’IA en ont besoin, elles doivent rester accessibles, fiables et exploitables.

Les solutions modernes de gestion des données intègrent désormais ces dispositifs de protection directement dans les processus métiers. La traçabilité automatisée, les contrôles d’accès intégrés, les journaux d’audit et les cadres de conformité aident les entreprises à répondre aux exigences réglementaires ainsi qu’à renforcer la fiabilité des données exploitées par l’IA. En faisant de la protection des données le socle de son adoption, les organisations peuvent faire évoluer leurs projets tout en préservant la fiabilité et la sécurité indispensables à leur développement à long terme.

Donner une nouvelle dimension à l’analyse grâce aux données mainframe

Les outils d’analytique avancée et les systèmes d’IA reposent sur la même ressource : la donnée. Pour limiter les risques liés à l’innovation et maximiser la valeur de leurs investissements technologiques, les entreprises doivent aborder l’exploitation de leurs données mainframe avec une approche claire et stratégique. Les bénéfices potentiels sont nombreux : des décisions plus éclairées, une meilleure visibilité sur la performance opérationnelle et une compréhension en temps réel des dynamiques concurrentielles.

Sur le plan opérationnel, cela implique d’adopter des outils d’intégration modernes, capables de résoudre les défis de gouvernance tout en renforçant la visibilité au sein des environnements IT complexes. Cependant, chaque stratégie de modernisation reste unique. Certains dirigeants privilégient des solutions clés en main, d’autres préfèrent adapter leurs systèmes existants. Il n’existe pas de modèle universel, et la mise en œuvre reste souvent la phase la plus délicate.

Au-delà du choix des outils ou des approches, les entreprises doivent encore composer avec des contraintes très concrètes liées à l’accès aux données, la sécurité, la conformité et l’évolutivité, qui compliquent fréquemment les efforts d’intégration. À cela s’ajoute une perception du risque qui peut accentuer la réticence, rendant le processus plus long et parfois décourageant. Beaucoup d’entreprises choisissent alors de repousser leurs projets, tandis que d’autres avancent sur plusieurs chantiers simultanément.

Surmonter ces obstacles demande à la fois une expertise technique et un changement de perspective. En abordant l’intégration de manière stratégique et en adoptant des outils capables de relier les environnements mainframe et cloud, les entreprises peuvent dépasser les blocages et exploiter pleinement leurs données. Les gains sont considérables : des modèles d’IA plus précis, des analyses plus riches pour orienter les décisions et perspectives nouvelles au profit d’un avantage concurrentiel durable.