L’équipe IRIS by Argon & Co est revenue du Salon BIG DATA & AI, où elle a observé les tendances émergentes qui façonneront l’avenir des technologies data et IA. Ces observations reflètent une transition vers des architectures plus décentralisées et une intégration accrue de l’intelligence artificielle dans les opérations quotidiennes des entreprises. Analysons de plus près ces évolutions marquantes.
Data : vers des fondations distribuées et gouvernées
La décentralisation des architectures data se concrétise avec le modèle Data Mesh, qui gagne en popularité. Ce modèle permet aux équipes métiers de gérer et valoriser leurs données de manière autonome, tout en maintenant une gouvernance centralisée. Les organisations avancées constatent une amélioration de l’agilité, une accélération de la mise en production des cas d’usage et une réduction des goulets d’étranglement IT. Parallèlement, les solutions de Data Viz progressent, offrant une capacité accrue à requêter et analyser les données en langage naturel, ce qui rend l’usage des données plus accessible aux fonctions métiers.
IA : de la preuve de concept à l’industrialisation
Les agents IA ont évolué au-delà du stade de Proof-of-Concept. Les déploiements récents mettent en lumière les défis liés au passage à l’échelle, tels que le monitoring, le contrôle de la qualité, et les transformations organisationnelles nécessaires. Les plateformes Data et IA intègrent des fonctionnalités pour répondre à ces enjeux, bien que l’interopérabilité demeure un défi dans les environnements SI hétérogènes. Le rôle d’AI engineer devient essentiel, valorisant les compétences des Data Scientists. Le low-code/no-code s’impose également pour démocratiser l’accès à la data et à l’IA, accélérant la transformation digitale.
Un écosystème à deux vitesses
Le paysage de l’intelligence artificielle se développe aujourd’hui à deux vitesses.
D’un côté, de nouvelles technologies font leurs preuves, comme le Computer Use – une évolution des agents IA promettant jusqu’à 70 % d’automatisation des processus en entreprise.
De l’autre, une grande majorité d’organisations cherche encore à stabiliser des cas d’usage plus fondamentaux, tels que la recherche d’information (le modèle RAG), apparus il y a seulement deux à trois ans. Les acteurs les plus avancés sont souvent ceux qui avaient investi dans un socle technique solide bien avant l’essor actuel de l’IA. Leur maturité leur permet d’aborder cette nouvelle phase avec plus d’agilité et de rigueur.
Risques maîtrisés, responsabilité accrue
La montée en puissance de l’IA s’accompagne d’une vigilance accrue sur la cybersécurité, la protection des données et la souveraineté numérique. L’empreinte énergétique des infrastructures data/IA est également une préoccupation centrale. Des solutions émergent pour optimiser la consommation et intégrer des critères de durabilité dans les choix technologiques.
Conclusion
Les entreprises ayant investi dans un socle technique robuste préexistant avancent plus rapidement. Le succès durable repose sur une sélection rigoureuse des cas d’usage, des garde-fous clairs, et une forte implication des métiers. Les conférences du Salon ont permis de mettre en lumière ces défis.
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