Le secteur financier a toujours été un pionnier dans l'adoption des nouvelles technologies, dans un souci d'efficacité et pour conserver un avantage concurrentiel. Cette volonté d'explorer de nouvelles possibilités technologiques interagit de manière intéressante avec la taille considérable de bon nombre de ces organisations, ce qui implique également une pression pour normaliser et systématiser ces nouvelles technologies le plus rapidement possible.
Tout cela signifie qu’il est toujours utile de discuter avec des professionnels du secteur financier, tant pour comprendre leurs propres projets que pour identifier les tendances émergentes qui auront un impact sur d’autres secteurs dans un avenir proche.
Ce que nous avons entendu au salon FIMA
Dans cet esprit, l'équipe SnapLogic était présente en force au salon FIMA, un événement consacré à la gestion des données dans le secteur financier. Bon nombre des organisations représentées à cet événement sont bien sûr déjà clientes de SnapLogic, comme Voya Financial.
Kevin Hickey, qui occupe chez Voya le poste de vice-président chargé de l'architecture numérique, des données et de l'IA, et moi-même avons participé à une table ronde sur le thème « Les indicateurs qui comptent : mettre en œuvre la gouvernance des données pour obtenir des résultats mesurables au sein de l'entreprise ». En réalité, toutes les entreprises représentées à cette table ronde, sauf une, sont déjà clientes de SnapLogic !
Kevin travaille avec SnapLogic depuis plusieurs années déjà pour mettre en œuvre une transformation technologique dans l'ensemble des activités de Voya. Voici quelques-uns des principaux facteurs qui l'ont conduit à choisir SnapLogic :
- La compatibilité plateformeavec son parc technologique actuel et futur, des ordinateurs centraux au cloud Azure cloud Databricks
- Une gamme complète de connecteurs, comprenant des modèles avancés tels que l'ELT, essentiels pour son projet « lakehouse » avec Databricks
- Expérience développeur : simple d'utilisation, évolutive et performante
De la dette technique à la dette de données
De nombreuses autres organisations présentes au salon FIMA 26 avaient des objectifs similaires. Et en effet, l’un des premiers enseignements que j’en ai tirés concernait l’évolution du débat, qui est passé de la « dette technique » à la « dette de données ». De nombreuses organisations ont cherché à aborder la modernisation des systèmes existants comme plateforme , en remplaçant les solutions individuelles par une source unique de vérité.
Ce genre de rationalisation fonctionne rarement ; on se retrouve donc avec toute la complexité préexistante, à laquelle s'ajoute une couche supplémentaire incomplète.
On a également tendance à penser que la modernisation entre en concurrence avec de nouvelles initiatives telles que l'IA. Mais comme Kevin et moi l'avons évoqué lors de notre table ronde, c'est en réalité tout le contraire. En effet, la ruée vers la mise en place de nouveaux services basés sur l'IA agit comme un catalyseur pour les initiatives existantes, en favorisant l'intégration et la normalisation des données entre les systèmes en place.
Les projets de longue haleine visant à rendre les données accessibles au-delà des frontières techniques et organisationnelles connaissent un regain d'intérêt soudain, les organisations prenant conscience de leur importance pour leurs ambitions en matière d'IA.
Éclairer la « matière noire des données »
Cela s'explique en partie par le fait que la plupart des projets d'intégration de données menés par le passé se concentraient (ce qui est tout à fait compréhensible !) sur les données visibles, c'est-à-dire celles dont on sait déjà qu'elles existent dans les applications, les bases de données et autres référentiels. Cependant, une grande partie des informations utilisées au quotidien pour les opérations des entreprises relève de ce que l'on pourrait appeler la « matière noire des données ».
Tout comme on estime que la matière noire représente une part bien plus importante de l'univers que l'ensemble de la matière visible, d'énormes quantités de connaissances institutionnelles sont enfermées dans des fichiers PDF, des tableurs et autres supports similaires. L'IA offre la possibilité de rendre accessible toute cette « matière noire », grâce à des techniques telles que la génération augmentée par la recherche (RAG).
La gouvernance comme catalyseur, et non comme frein
En contrepartie des discussions sur les avantages potentiels de l'IA, on a également évoqué la nécessité de gérer les risques en mettant en place des contrôles et des garde-fous afin de garantir l'alignement et la conformité de l'IA dans ce secteur fortement réglementé.
Là encore, on observe toutefois une évolution intéressante dans le débat : alors qu'auparavant les instances de gouvernance (qu'elles soient internes ou externes) étaient perçues comme des obstacles ralentissant la mise en place de nouvelles fonctionnalités, on constate aujourd'hui que la gouvernance s'accélère pour suivre le rythme de l'évolution technologique — tout en conservant, bien entendu, les niveaux de contrôle et de supervision indispensables.
Après tout, la question n'est pas de savoir si ces technologies seront utilisées, mais uniquement dans quelle mesure leur adoption se fera de manière responsable et transparente. Voici quelques citations intéressantes que j'ai entendues lors de cet événement :
- « Le chaos des données engendre le chaos des connaissances »
- « Si on met des ordures, on obtient un désastre »
- « Intégrer l'IA à une infrastructure de données non gérée, c'est comme attacher des fusées à une calèche : le résultat sera spectaculaire, mais pas dans le bon sens du terme. »
Ces observations soulignent avec force le fait que, sans une gouvernance solide des données, l'adoption de l'IA a peu de chances d'aboutir à des résultats sûrs et bénéfiques.
Les données gérées constituent un atout stratégique
Le consensus était que la valeur intrinsèque des énormes volumes de données gérées par les institutions représentées au FIMA dépendait de la manière dont elles étaient gérées et des possibilités qu'elles offraient. Les données non gérées constituent un coût, tant sur le plan direct – en raison de l'espace de stockage qu'elles occupent – que sur le plan indirect, en raison des efforts nécessaires pour se conformer à l'ensemble des réglementations applicables.
Mais lorsqu'elle est correctement gérée, elle devient un véritable atout, surtout lorsqu'elle est enrichie par des informations contextuelles provenant de l'ensemble de l'organisation — y compris (et surtout) les données non structurées.
Comment SnapLogic aide les institutions financières
Ce sont bien sûr tous des domaines sur lesquels SnapLogic se concentre depuis des années. Nos clients de longue date, comme Voya, sont prêts à saisir les nouvelles opportunités qui se présentent, car ils bénéficient déjà d'une visibilité totale sur l'ensemble des données, des applications et des systèmes qui sous-tendent aujourd'hui leurs activités. Cela signifie qu'il n'y a aucun décalage entre leurs ambitions actuelles en matière d'IA et la réalité des données qui les sous-tend.
La bonne nouvelle, c'est que, puisque SnapLogic s'intègre aux systèmes déjà en place et les étend sans nécessiter, dans un premier temps, une migration longue (et risquée !), nous pouvons vous aider à éviter bon nombre des impasses et des détours fastidieux qui seraient autrement inévitables, et vous permettre d'être prêt à générer des avantages concrets et tangibles grâce à une stratégie de données solide — que ce soit dans le domaine de l'IA ou dans tout autre domaine qui présentera le plus d'avantages pour vous et vos utilisateurs.
Et bien sûr, si vous devez abandonner votre ancien middleware d'intégration, nous pouvons également vous aider ! Le SnapLogic Intelligent Modernizer (ou SLIM) est la solution idéale pour extraire vos précieuses intégrations, développées au fil des années, voire des décennies, des plateformes obsolètes sur lesquelles elles sont bloquées — et ce, rapidement et sans risques indécis.
Pour découvrir comment SnapLogic peut vous aider à accélérer votre transition vers un avenir axé sur les données et prêt pour l'IA, suivez une plateforme autoguidée de plateforme ou réservez une démonstration personnalisée dès aujourd'hui.
