Données et IA : la symbiose qui redéfinit l’innovation en entreprise

Grâce à la capacité des plateformes de données modernes à transformer les données brutes en valeur ajoutée, les entreprises peuvent mieux capitaliser sur la prise de décisions business exploitables, l’efficacité opérationnelle, la personnalisation des clients, l’innovation des produits et l’avantage concurrentiel. 

Cependant, avec de tels volumes de données, il peut être difficile pour les entreprises de visualiser toutes les données et de les analyser en temps opportun. Grâce à la croissance des outils d’IA nativement intégrés à ces plateformes de données, le traitement et leur analyse sont accélérés.

Une telle avancée marquera un tournant majeur, permettant aux systèmes d’IA de mieux contextualiser les informations et d’améliorer la précision, la rapidité et la pertinence des analyses et des décisions. Elle ouvrira également la voie à des agents de plus en plus autonomes et à des applications plus pratiques. Voici quelques tendances clés qui façonneront cette évolution technologique dans les prochains mois.

La contextualisation des données : le chaînon manquant des plateformes

L’absence de couche sémantique porte aujourd’hui un grand préjudice aux plateformes de données. Le travail de cette couche qui permettrait de comprendre ce que signifient réellement les données incombe encore trop généralement aux développeurs ou aux analystes.

Par exemple, dans le cas de données financières, ce sont ces derniers qui doivent identifier leur origine, leur mode de calcul et leur signification. Ce processus, manuel et chronophage, ralentit par ailleurs les progrès et complexifie les applications basées sur ces données.

Pour répondre à ce défi, la prochaine étape consiste à intégrer cette compréhension sémantique directement au sein de la couche des données. Une fois cette contextualisation intégrée, les modèles d’intelligence artificielle seront capables de comprendre non seulement la structure des données, mais également leur sens, ce qui leur permettra d’analyser et de produire des résultats plus pertinents.

Ce changement évitera par ailleurs aux entreprises de réinventer constamment la roue pour chaque application, et marquera une étape majeure dans l’évolution des plateformes de données.

L’émergence des agents autonomes est un levier de transformation pour les entreprises

Si les chatbots et assistants sont déjà largement utilisés, leurs capacités restent limitées à des tâches spécifiques ou à des recherches d’information. Or, cette limite pourrait bientôt voler en éclat grâce à l’émergence des agents autonomes.

Ces systèmes seront capables de traiter des demandes complexes en les décomposant en sous-tâches gérées par une chaîne d’assistants spécialisés. Cette décomposition des charges de travail permettra d’accomplir des actions beaucoup plus sophistiquées.

Or, les bases de cette révolution existent déjà. Les entreprises disposent souvent de données sur une plateforme unifiée, d’un cadre applicatif et d’outils comme la génération augmentée par récupération (RAG) qui doivent servir de base à cette transformation. Bien que des améliorations soient encore nécessaires pour rendre ces agents pleinement opérationnels, cette vision n’est pas une utopie.

Les agents autonomes devraient devenir une réalité dans un avenir proche, transformant la manière dont les entreprises gèrent des flux de travail complexes et interactifs.

Les obstacles techniques à l’adoption de l’IA s’estomperont, voire disparaîtront complètement

Les évolutions évoquées plus haut deviennent d’autant plus réalistes que de nombreux défis qui freinent aujourd’hui l’adoption de l’IA, comme les problèmes de confiance, les erreurs, ou encore les limitations liées aux données synthétiques, sont sur le point de s’atténuer pour l’année 2025 et seront largement résolus pour de nombreuses applications.

Par exemple, les chatbots de demain seront capables de citer systématiquement leurs sources, améliorant ainsi la fiabilité et la transparence des interactions avec les données.

Quant aux données synthétiques, si elles posent des questions pour l’entraînement des futures générations de modèles, les outils actuels sont déjà très performants pour de nombreuses applications pratiques. Par ailleurs, des solutions innovantes émergent pour pallier la pénurie actuelle de GPU. Il devient aujourd’hui possible de mobiliser des capacités GPU disponibles dans d’autres régions pour répondre aux besoins locaux.

En somme, la convergence entre la contextualisation des données et l’émergence d’agents autonomes marque le début d’une transformation majeure pour les plateformes de données et l’intelligence artificielle. En intégrant une compréhension directe au cœur des systèmes, les entreprises pourront exploiter leurs données avec une précision et une efficacité inédites, tout en accélérant l’innovation dans des applications complexes.

2025 devrait voir les obstacles techniques à l’adoption de l’IA s’effacer, libérant tout le potentiel des données pour transformer non seulement le paysage technologique, mais également les modèles économiques et les interactions humaines.

L’avenir s’écrit dès aujourd’hui : les entreprises prêtes à embrasser ces révolutions deviendront les pionnières d’un monde où données et intelligence artificielle travaillent enfin en parfaite symbiose.

Par Thomas Gourand, Directeur France de Snowflake