De l’ERP au CRM, l’IA agentique redéfinit les usages, mais son impact repose sur une maîtrise totale des données dans des environnements hybrides qui ne peut exister sans une orchestration fluide et outillée.
Selon l’enquête CDO Insights 2025 d’Informatica, de plus en plus d’entreprises augmentent leurs investissements dans l’IA générative, mais 43 % des responsables des données déclarent que la qualité, l’exhaustivité et la disponibilité des données constituent actuellement un des principaux freins entravant la génération de valeur au moyen de cette technologie.
L’IA est aujourd’hui une priorité pour les entreprises, révolutionnant les workflows et tous les aspects de leur exploitation. Mais le déploiement de cette technologie ne va pas de soi, surtout dans les plus grandes organisations. Pour intégrer l’IA dans toutes leurs applications et chacun de leurs processus, elles doivent en effet être capables d’orchestrer en temps réel des flux de données issus d’environnements complexes. La gestion de la qualité des données et leur orchestration dans des environnements hybrides représentent un véritable défi à relever.
Articuler l’IA agentique avec des données fiables
L’IA est passée du stade des grandes promesses à celui de la pratique, bouleversant totalement les modes de fonctionnement des entreprises. Mais alors que celles-ci se précipitent pour déployer l’IA dans leurs workflows et leurs applications, elles découvrent que le véritable défi consiste à articuler cette technologie avec les complexités de leur infrastructure de données existante.
L’IA agentique bouleverse la donne. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui se contente de faire des suggestions, l’IA agentique prend des décisions en toute autonomie et peut effectuer certaines tâches sans nécessiter d’intervention humaine. Cela représente un changement fondamental, car les moteurs de recommandation deviennent ainsi des systèmes opérants capables d’optimiser différents processus métier, ce qui booste l’efficacité et l’innovation des opérations ERP et CRM, sans oublier les centres de services. Le cabinet Deloitte prédit d’ailleurs que d’ici 2027, la moitié des structures utilisant l’IA générative adopteront également l’IA agentique.
Par ailleurs, la qualité des données reste un facteur critique de réussite. Si leur importance est connue de longue date, le moment actuel marque un véritable tournant. La maîtrise de ces données est désormais un enjeu décisif pour la réussite des entreprises. Cela nécessite une orchestration fluide, ainsi qu’une capacité à gérer de vastes référentiels et à garantir une même qualité de données, toutes sources confondues. Tout cela n’a rien d’évident et Gartner estime ainsi qu’au moins 30 % des projets d’IA générative seront abandonnés après leur phase de validation de concept d’ici la fin 2025, et ce, en raison de la mauvaise qualité des données, de contrôles des risques inadéquats, de coûts croissants ou d’une valeur ajoutée contestable.
L’IA comme vecteur clé d’innovation et d’investissement
De la même manière, la complexité hybride exige des solutions inédites. En effet, les entreprises modernes fonctionnent avec des piles informatiques complexes qui associent des systèmes existants traditionnels à des agents IA dernier cri. Elles doivent pouvoir se doter de technologies capables de prendre en charge n’importe quel workflow, n’importe quel mode de déploiement et n’importe quelle plateforme, tout en fournissant les meilleures performances possibles dans les environnements de cloud privé et public.
L’IA fait de plus en plus partie intégrante de notre quotidien. Mi-2022, 200 logiciels ont été approuvés par la FDA ou ont bénéficié d’un marquage CE en Europe, contre seulement six en 2015. Les investissements dans l’IA aux États-Unis ont atteint 109,1 milliards de dollars en 2024, contre 9,3 milliards en Chine et 4,5 milliards au Royaume-Uni, alors que le déploiement de l’IA n’en est encore qu’à ses balbutiements. De même, en 2025, la France compte 590 start-ups qui se consacrent à l’IA, dont 16 licornes. Elles ont bénéficié d’1,5 milliard d’euros d’aides publiques en 2022 qui leur ont permis de développer de nombreux produits et services reposant sur de l’IA.
Dès lors, la convergence actuelle entre l’essor de l’IA, les besoins des entreprises en matière d’orchestration des données et la complexité des infrastructures hybrides représente un enjeu majeur. Les entreprises qui parviendront à garantir la qualité de leurs données avec une orchestration efficace dans des environnements hétérogènes bénéficieront d’un avantage concurrentiel de taille et seront les mieux placées pour permettre à leurs clients de profiter de toutes les capacités révolutionnaires de l’IA.
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Par Ayman Sayed, PDG de BMC Software
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