Sans données propres, connectées et vivantes, l’IA n’est qu’une promesse creuse. Entre mainframes, cloud et infrastructures hybrides, la vraie révolution passe par une refonte des architectures pour rendre la donnée intelligente avant même l’algorithme. Voici 4 étapes pour transformer vos données d’entreprise en un socle fiable, cohérent et exploitable par l’intelligence artificielle.
Lorsqu’une organisation élabore sa stratégie d’intelligence artificielle (IA), elle a souvent tendance à regarder d’abord les avantages qu’elle peut en tirer, tels que l’automatisation des analyses ou encore l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et des prises de décision. Ces perspectives stimulent l’adhésion interne et facilitent la validation budgétaire. Pourtant, une vérité demeure : la performance d’un système d’IA repose avant tout sur la qualité des données sous-jacentes.
En réalité, la voie vers une IA fiable et évolutive passe par l’architecture de données de l’entreprise. Plus qu’une tâche technique, préparer ces données, les consolider, les synchroniser, les qualifier et les gouverner, constitue le socle même de toute stratégie d’intelligence artificielle.
Pourquoi la préparation des données est essentielle à la réussite de l’IA
Les données d’entreprise sont, par nature, hétérogènes. Elles se répartissent entre mainframes, applications cloud, systèmes centraux et plateformes tierces. Elles circulent à des vitesses différentes, adoptent des formats variés et manquent souvent de la gouvernance nécessaire pour être véritablement fiables. Leur volume comme leur complexité ne cessent de croître.
Pour que les outils d’IA puissent détecter des anomalies, anticiper des comportements ou personnaliser des expériences, l’entreprise doit donc aller au-delà du simple accès à ses données. Elle a besoin de données connectées, contextualisées et synchronisées, qui sont compréhensibles pour les modèles et dignes de confiance pour les équipes.
Or, la plupart des environnements IT n’ont pas été conçus pour une telle interopérabilité. Les architectures historiques coexistent avec des systèmes cloud modernes, souvent sans intégration fluide. C’est là qu’intervient la préparation des données, réalisée en plusieurs étapes, pour adapter l’architecture aux usages de l’IA.
Étape 1 : unifier les données dispersées
Tout d’abord, la préparation des données d’entreprise pour l’IA commence par garantir leur accessibilité. Trop souvent, elles sont réparties dans différents environnements. La première étape consiste donc à relier l’ensemble de l’écosystème, des mainframes aux infrastructures cloud et systèmes distribués, afin de centraliser l’accès.
La manière d’y parvenir dépend de la structure informatique actuelle et de la trajectoire technologique envisagée. Certaines entreprises préfèrent laisser les données à leur emplacement d’origine tout en créant des ponts entre les environnements, tandis que d’autres choisissent de les migrer pour unifier pleinement l’accès.
Quelle que soit l’approche, l’objectif reste le même : réunir les données pour éviter que les modèles d’IA ne s’appuient sur une vision fragmentée de l’activité, source d’imprécision et d’erreurs d’interprétation.
Étape 2 : synchroniser les données en temps réel
Une fois les connexions établies, les données doivent rester synchronisées. Les différents systèmes de stockage ne traitent pas l’information de la même manière. Si la vitesse n’est généralement pas un problème pour les mainframes ou les applications cloud, les divergences apparaissent dans leurs modes de traitement.
Les mainframes s’appuient souvent sur des traitements par lots pour transférer les données vers le cloud, ce qui peut introduire une latence et retarder leur disponibilité. Les environnements cloud, conçus pour le traitement distribué, rencontrent quant à eux des délais liés à la réplication des données entre régions géographiques.
Pour des usages critiques tels que la détection de fraude, la personnalisation en temps réel ou le reporting automatisé, la synchronisation instantanée est indispensable. L’enjeu consiste à harmoniser ces différences de cadence et de traitement afin de garantir une base propre et cohérente à l’IA.
Étape 3 : cartographier et contextualiser les métadonnées
Une fois les données consolidées et synchronisées, il faut leur attribuer du sens. Les métadonnées jouent ici un rôle central : elles renseignent sur l’origine, la structure, la propriété et les règles d’usage des données. Sans elles, les modèles d’IA risquent de générer des réponses techniquement correctes, mais dénuées de contexte.
Par exemple, une requête demandant la « liste des clients en France » pourrait renvoyer des clients dont l’adresse légale se situe en France, même s’ils exercent ou facturent depuis d’autres pays. Sans métadonnées pour tracer et interpréter la requête, la fiabilité du résultat devient impossible à vérifier, ce qui nuit à la confiance et freine l’adoption de l’IA.
La cartographie et la contextualisation des métadonnées rendent les données plus repérables, traçables et réutilisables. Elles facilitent la conformité réglementaire et améliorent la performance des modèles en apportant structure et provenance. Pour les équipes, c’est un gage de transparence et d’efficacité ; pour les systèmes d’IA, un gain de précision et de fiabilité.
Étape 4 : renforcer la résilience
Une fois les données prêtes, il incombe à l’entreprise de s’assurer que son architecture de données est pérenne ; Elle doit être en mesure d’absorber les évolutions technologiques, réglementaires ou opérationnelles sans interruption d’activités.
De plus, une architecture résiliente a la capacité de prendre en charge à la fois les systèmes existants, à l’instar des mainframes, et les environnements plus récents, notamment le cloud. Elle permet une modernisation progressive, sans avoir à reconstruire les systèmes de zéro.
Anticiper ces évolutions garantit la continuité et la compatibilité avec de futurs outils ou partenaires technologiques. Les architectures hybrides, combinant mainframe, cloud et infrastructures sur site, offrent l’agilité nécessaire pour évoluer sans compromettre la disponibilité des systèmes critiques.
La résilience ne se limite pas à une mesure de précaution : elle ouvre la voie à une innovation continue, sûre et maîtrisée.
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Par Michael Curry, President, Data Modernization Business Unit chez Rocket Software
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