L’IA promet le self-service analytique, mais rappelle une vérité simple : sans données propres et règles claires, elle peut produire du très convaincant… très faux! Agents, requêtes en langage naturel et automatisation accélèrent l’exploration et le reporting, tout en déplaçant la valeur vers la formalisation, la validation et la traçabilité. L’IA n’efface pas les métiers data, elle les upgrade en les repositionnant comme garants des indicateurs, du contrôle et de la responsabilité. Décryptage…
L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un nouveau marqueur fort dans les projets data. Agents IA, requêtes en langage naturel, automatisation de l’analyse, … Les promesses sont nombreuses, parfois spectaculaires. Pourtant, sur le terrain, la transformation ne se joue pas uniquement sur la technologie. Elle touche avant tout les processus et les métiers de la data : leurs rôles, leurs responsabilités et la manière dont les entreprises font, ou non, confiance aux résultats générés.
L’IA dans la data : un air de déjà-vu
Il y a dix ans, le Big Data occupait le devant de la scène. Volumes massifs, algorithmes avancés, promesse d’une décision enfin guidée par les données… Les entreprises se posaient déjà des questions similaires à celles d’aujourd’hui. Où trouver la donnée ? Comment l’exploiter ? Et surtout, à quoi va-t-elle réellement servir ?
En y regardant de plus près, l’IA d’aujourd’hui est le Big Data d’hier. Elle ouvre un champ des possibles considérable, mais elle remet surtout en lumière des problématiques structurelles jamais totalement résolues : qualité des données, règles métier mal définies, documentation insuffisante. Mais l’intelligence artificielle, n’efface pas ces sujets, elle les rend simplement impossibles à ignorer.
Des métiers data en pleine transformation
L’impact le plus fort ne se situe pas dans la disparition des métiers de la data, mais dans leur transformation profonde.
Historiquement, les projets data reposaient sur une forte intensité technique : développement, requêtes, modélisation. Mais cet équilibre évolue. Les agents IA prennent en charge une partie du développement et de l’exploration, tandis que les experts data se concentrent sur ce qui fait leur valeur : définir les indicateurs, formaliser les règles métier, documenter, tester et valider les résultats.
Cette évolution concerne de nombreux métiers utilisant de la data au quotidien comme le marketing, la finance, le contrôle de gestion ou encore la supply chain. Tous les rôles fondés sur l’analyse, le contrôle et le traitement de masse sont directement impactés. L’IA accélère les traitements, mais renforce paradoxalement le besoin d’expertise humaine.
La question clé : peut-on faire confiance à l’IA ?
La fiabilité reste l’une des principales inquiétudes des entreprises. Une erreur d’IA semble toujours plus grave qu’une erreur humaine, alors que l’impact est souvent comparable. En réalité, la question n’est pas tant celle de la confiance que celle de la responsabilité.
Nous acceptons l’erreur humaine car elle est incarnée, quelqu’un peut en répondre. L’intelligence artificielle, elle, ne porte pas juridiquement la faute. Pourtant, comme un collaborateur, elle doit être contrôlée, challengée et auditée. Les mécanismes de vérification ne sont pas fondamentalement différents, ils doivent simplement être formalisés. Dans ce contexte, l’IA ne dévalorise pas l’humain, elle le repositionne. L’expert data devient le garant de la cohérence, de la traçabilité et de la responsabilité des résultats produits par les IA.
Des usages concrets… à condition d’avoir les fondations
Sur le terrain, les cas d’usage les plus efficaces restent pragmatiques : recherche documentaire accélérée, exploration ad-hoc de données existantes, complétion intelligente de reportings sans développement préalable et sans connaissances techniques fortes. Des plateformes comme Snowflake ou Omni facilitent ces usages en intégrant directement des agents au cœur des environnements data existants.
Mais ces outils démontrent que sans données fiables, sans règles métier claires et sans gouvernance solide, l’intelligence artificielle peut produire des réponses fragiles. Beaucoup d’entreprises découvrent que cette technologie n’est pas magique, elle exige un travail préparatoire important, souvent sous-estimé. Les organisations qui en tirent le plus de valeur sont celles qui acceptent de revenir aux fondamentaux, à savoir clarifier les usages, structurer la donnée et investir dans l’expertise humaine.
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Par Camille Maurice, Directeur Data & Analytics chez MeltOne
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