IA et intégration des données : une symbiose essentielle

Cette année encore, l’IA demeure une tendance déterminante. Les prévisions indiquent un marché de 250 milliards de dollars, avec l’IA générative comme moteur de croissance. Dans leur quête vers plus d’efficacité, d’une meilleure prise de décisions et d’une satisfaction client renforcée, les entreprises explorent pleinement ce que l’IA peut leur apporter en termes d’optimisation de leurs processus. Il n’est dès lors pas surprenant que plus de la moitié de celles-ci prévoient d’augmenter leurs dépenses liées à l’IA en 2025.

Pim Simons, Integration Domain Lead chez Codit

“L’intégration constitue le cœur des grandes entreprises, où divers systèmes IT cohabitent”, affirme Francis Defauw, Chief Portfolio & Marketing Officer chez Codit. “Sans une couche d’intégration, l’entreprise ne peut fonctionner. Les cas d’utilisation s’appuient sur ces flux de données.”

Un exemple concret : un fournisseur de fruits et légumes frais optimise ses processus de commande et livraison en anticipant scrupuleusement la demande. Ceci l’aidera à planifier efficacement son personnel et réduire ses déchets. L’intégration des données est cruciale à cet effet.

Pour une anticipation précise de la demande, les données issues des systèmes CRM, de stock et de transport sont essentielles. Ces données résident dans des applications distinctes. On parle donc de silos de données. L’intégration est indispensable pour exploiter ces données et réaliser de meilleures prévisions. Grâce à l’intégration des données, les entreprises travaillent plus efficacement et anticipent mieux les mouvements du marché et les besoins des clients, ce qui offre une plus-value stratégique.

Qu’est-ce qui rend l’intégration des données si complexe ?

L’intégration va plus loin que la simple collecte de données. Il s’agit de mobiliser des données issues de différents systèmes dans un ensemble cohérent, selon une certaine architecture de référence. “Plutôt que de connecter directement les systèmes, nous rassemblons toutes les données par le biais d’une couche d’intégration”, explique Pim. “Ceci facilite la gestion des flux de données et offre la flexibilité nécessaire à l’ajout rapide de nouvelles fonctionnalités.”

Francis Defauw, Chief Portfolio & Marketing Officer chez Codit

Les données de nombreuses entreprises se trouvent dans des silos de données, répartis sur différentes applications comme un ERP, un CRM ou encore un WMS. Ces silos complexifient la combinaison des données. “Et c’est précisément cela qui rend les choses très compliquées, d’où l’importance, rappelons-le, de l’intégration des données”, poursuit Pim. “La couche d’intégration comble le fossé entre tous ces silos et rassemble les données au sein d’un environnement centralisé. Ceci crée une single source of trut, sans que l’entreprise ait systématiquement besoin d’aller chercher des données dans les différentes applications.”

Évolutivité et coûts

L’évolutivité est essentielle à l’intégration des données, notamment au fur et à mesure que les volumes de données augmentent. Si l’on souhaite stocker efficacement de très grandes quantités de données, mieux vaut se tourner rapidement vers des solutions basées sur le cloud, comme Microsoft Azure, qui offrent une évolutivité presque illimitée. À cela vient s’ajouter le défi d’une gestion raisonnée des coûts. ,

“Ces coûts ne résident d’ailleurs pas tant dans le stockage des données que dans les outils employés pour le développement et l’implémentation d’applications d’IA”, précise Pim. En outre, les entreprises ignorent souvent quelles sont les données dont elles auront besoin dans le futur. “Ce n’est que plus tard qu’elles découvrent qu’il leur manque certains ensembles de données. Ainsi, en sauvegardant d’emblée les données brutes, vous vous constituerez un historique qui pourra vous être utile par la suite.”

Mais là encore, des défis d’ordre pratique se présentent. “Plus il y a d’applications utilisées, plus le nombre de formats de données augmente”, avertit Pim. “En travaillant avec des formats de données courants, il vous sera plus facile ultérieurement d’effectuer avec eux des tâches plus complexes. L’intégration des données doit donc, de préférence, se faire dans des formats cohérents, comme JSON ou XML.”

N’oublions pas la gouvernance des données

Une stratégie d’intégration des données requiert plus que la seule technologie. Elle demande une combinaison de gouvernance, d’outils avancés et d’automatisation afin de garantir évolutivité et fiabilité.

“La gouvernance des données est essentielle pour garantir, non seulement la qualité des données, mais aussi leur confidentialité. C’est d’autant plus vrai qu’actuellement, les modèles d’IA utilisent plus souvent des données d’entreprise sensibles”, explique Pim. “Un outil comme Microsoft Azure Purview convient à merveille aux processus DevOps, et permet de soutenir la gouvernance des données au sein de leur intégration à grande échelle.”

Pour réaliser cette vision, l’importance de l’intégration des données ne fera que se renforcer. “La qualité et la cohérence des données déterminent le bon fonctionnement de l’IA agentique”, conclut Pim. “Des erreurs dans le flux de données peuvent entraîner des suggestions ou décisions erronées, avec à la clé de potentielles conséquences indésirables. Sans une solide couche d’intégration, ce type de système autonome ne fonctionnera pas.”