IBM : les silos de données restent un obstacle majeur à l'adoption de l'IA par les entreprises

Selon les recherches menées par IBM, le principal obstacle à l'adoption de l'IA par les entreprises n'est pas la technologie sous-jacente, mais le défi persistant que représentent les écosystèmes de données fragmentés.

Ed Lovely, vice-président et directeur des données chez IBM, identifie les silos de données comme la vulnérabilité critique de la stratégie moderne en matière de données. Ses remarques font suite à une nouvelle étude de l'IBM Institute for Business Value indiquant que, si l'IA est prête à être déployée à grande échelle, la préparation des données d'entreprise est à la traîne.

Le rapport, qui s'appuie sur une enquête menée auprès de 1 700 cadres supérieurs chargés des données, révèle que les données des différents services (des finances aux ressources humaines en passant par le marketing et la chaîne d'approvisionnement) restent cloisonnées dans des domaines distincts, sans normes unifiées ni langage commun.

Cette fragmentation nuit directement aux initiatives d'IA. « Lorsque les données sont enfermées dans des silos isolés, chaque projet d'IA se transforme en un long travail de nettoyage des données qui peut prendre de six à douze mois », explique M. Lovely. « Les équipes passent plus de temps à rechercher et à harmoniser les données qu'à en tirer des informations exploitables. »

Cela représente un risque direct pour la compétitivité. Pour les DSI et les CDO, la mission a évolué : il ne s'agit plus seulement de collecter et de sécuriser les données, mais aussi de les déployer efficacement pour alimenter des systèmes d'IA avancés.

De gardien des données à catalyseur commercial

Le consensus de l'étude est clair : les responsables des données doivent se concentrer sans compromis sur l'impact commercial, 92 % des CDO liant leur succès à cette approche axée sur les résultats.

Cela met en évidence un dilemme fondamental : alors que 92 % accordent la priorité à la valeur commerciale, seuls 29 % sont convaincus de disposer « d'indicateurs clairs pour évaluer la valeur commerciale des résultats basés sur les données ».

C'est dans cet écart entre ambition et réalité que les agents IA autonomes, capables d'apprendre et d'agir pour atteindre des objectifs, sont prêts à intervenir. La confiance dans ces outils ne cesse de croître, 83 % des CDO interrogés dans l'étude d'IBM estimant que les avantages potentiels du déploiement d'agents IA l'emportent sur les risques associés.

Chez Medtronic, une entreprise mondiale spécialisée dans les technologies médicales, les équipes étaient submergées par la tâche fastidieuse de faire correspondre manuellement les factures, les bons de commande et les confirmations de livraison. La mise en œuvre d'une solution d'IA a permis d'automatiser ce flux de travail, réduisant le temps de traitement des documents de 20 minutes par facture à seulement huit secondes, avec une précision supérieure à 99 %. Cela a libéré le personnel de la saisie de données à faible valeur ajoutée pour lui permettre de se consacrer à des tâches plus importantes.

De même, l'entreprise d'énergie renouvelable Matrix Renewables a déployé une plateforme de données centralisée pour surveiller ses actifs, ce qui lui a permis de réduire de 75 % le temps consacré à la création de rapports et de 10 % les temps d'arrêt coûteux.

IBM identifie les principaux obstacles à l'IA : architecture, gouvernance et talents

Pour reproduire ces succès, il faut adopter une nouvelle approche architecturale qui évite les silos. Le modèle obsolète consistant à transférer des données de manière coûteuse et lente vers un lac centralisé est en train de disparaître. Les recherches d'IBM montrent que 81 % des CDO préfèrent désormais apporter l'IA aux données plutôt que de déplacer les données vers l'IA.

Cette stratégie repose sur des modèles modernes tels que le maillage de données et la structure de données, qui créent une couche d'accès virtualisée sur des données distribuées. Elle favorise également les « produits de données », c'est-à-dire des actifs de données packagés et réutilisables, conçus pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques, tels qu'une vue « client 360 » ou un ensemble de données de prévisions financières.

Cependant, l'amélioration de l'accès aux données intensifie les exigences en matière de gouvernance. Un partenariat solide entre le CDO et le CISO est désormais essentiel pour trouver un équilibre entre agilité et sécurité. La souveraineté des données est une préoccupation majeure, 82 % des CDO la considérant comme la pierre angulaire de leur stratégie de gestion des risques.

Le capital humain pourrait constituer l'obstacle le plus important. Le rapport souligne un déficit croissant de talents qui risque de compromettre les progrès. En 2025, 77 % des CDO déclarent avoir des difficultés à attirer ou à retenir les meilleurs talents dans le domaine des données, soit une forte augmentation par rapport aux 62 % enregistrés en 2024.

Cette pénurie est aggravée par l'évolution rapide des compétences requises. IBM a constaté que 82 % des CDO « recrutent pour des postes liés aux données qui n'existaient pas l'année dernière, en rapport avec l'IA générative ». Surmonter ce défi culturel et technique est souvent l'aspect le plus difficile.

Hiroshi Okuyama, directeur numérique chez Yanmar Holdings, a fait remarquer : « Le changement culturel est difficile, mais on prend de plus en plus conscience que les décisions doivent être fondées sur des données et des faits, ce qui nécessite la collecte de preuves pendant le processus décisionnel. »

Libérer les silos de données pour déployer l'IA d'entreprise

Sur le plan technique, les dirigeants d'entreprise doivent promouvoir la transition vers des environnements de données non cloisonnés. Cela implique d'investir dans des architectures de données modernes et fédérées et d'encourager les équipes à créer et à utiliser des « produits de données » sécurisés et réutilisables dans toute l'organisation.

Deuxièmement, sur le plan culturel, la maîtrise des données doit devenir un impératif à l'échelle de l'entreprise, et non plus uniquement une question informatique. Les 80 % de CDO qui affirment que la démocratisation des données accélère leur organisation ont raison. Cela nécessite de favoriser une culture axée sur les données et d'investir dans des outils intuitifs qui permettent au personnel non technique de travailler avec les données.

L'objectif ultime est de passer de la mise en œuvre de projets pilotes isolés d'IA à la généralisation de l'automatisation intelligente à l'ensemble des processus métier fondamentaux. Les organisations qui réussiront seront celles qui considèrent leurs données non pas comme un sous-produit des applications, mais comme leur atout le plus stratégique.

Ed Lovely conclut : « L'IA d'entreprise à grande échelle est réalisable, mais son succès dépend de la mise en place d'une base de données adéquate. Pour les CDO, cela signifie la mise en place d'une architecture de données d'entreprise parfaitement intégrée qui stimule l'innovation et libère la valeur commerciale.

Les organisations qui maîtrisent cela ne se contenteront pas d'améliorer leurs capacités en matière d'IA ; elles transformeront leurs opérations, accéléreront la prise de décision, s'adapteront plus rapidement au changement et s'assureront un avantage concurrentiel durable. »

Voir aussi : De nouveaux projets de centres de données marquent la plus grande expansion d'Anthropic aux États-Unis à ce jour

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