La semaine dernière, SnapLogic a participé à l'édition 2023 du salon Gartner Data & Analytics à Londres. Comme son nom l'indique, nous étions en terrain connu, face à un public qui partageait nos préoccupations et nos priorités. Les échanges ont été intéressants et enrichissants, tant avec nos clients existants, désireux d'en savoir plus sur nos récentes activités, qu'avec des personnes avec lesquelles nous n'avions pas encore eu l'occasion de travailler.
La pression pour démontrer la valeur de l'IA
Le thème de l'événement s'est imposé dès le discours d'ouverture, qui a mis en évidence la pression croissante exercée pour générer une valeur réelle, mesurable par des retours sur investissement concrets, sur les investissements que les entreprises ont déjà réalisés dans l'IA.
Comme l'indiquaient les diapositives :
« Grâce à l'IA, nous avons l'attention de tout le monde.
Le revers de la médaille, c'est que nous avons l'attention de tout le monde ! »
Pour trop d'entreprises, l'IA reste une expérience coûteuse. Le chaînon manquant, c'est l'interconnexion avec les systèmes, les applications et les données qui servent aujourd'hui à faire fonctionner l'entreprise. Sans le contexte que ces intégrations apportent, les agents ne seront pas en mesure d'agir de manière réellement efficace.
L'intégration, le chaînon manquant : l'histoire de la CCB
C'est également ce que j'ai pu mettre en avant en racontant l'histoire de ce que nous avons réussi à construire avec la Cambridge and Counties Bank. Si vous n'étiez pas présent au salon, vous pouvez regarder David Holton, directeur de la transformation de la banque, raconter cette histoire lors de l'AgentFest qui s'est tenu plus tôt cette année.
En fin de compte, pour obtenir un véritable retour sur investissement (ROI), il est indispensable de concevoir soigneusement les processus et l'architecture. La combinaison de l'intégration avec les systèmes métier clés, de nouvelles capacités d'IA agentique flexibles et d'une logique déterministe prévisible offre aux experts humains les outils dont ils ont besoin pour saisir de nouvelles opportunités et générer de nouveaux résultats.
De l'intervention humaine à la direction humaine
Le changement terminologique le plus intéressant a été le passage de « l'humain dans la boucle » à « l'humain aux commandes ». Les utilisateurs ne sont plus seulement une étape supplémentaire dans la gestion des erreurs, ni, pire encore, censés identifier les erreurs sans ralentir des processus qui fonctionnent désormais à la vitesse de la machine.
Ce changement de perspective est important, car il transforme en profondeur la manière dont les organisations envisagent la conception des processus. Plutôt que d’ajouter une supervision humaine à un flux de travail automatisé à titre de filet de sécurité, l’objectif devient de concevoir des processus dans lesquels les humains disposent du contexte nécessaire pour prendre de meilleures décisions plus rapidement. L’IA se charge du volume et de la reconnaissance des schémas ; les humains apportent le jugement, la responsabilité et l’orientation stratégique que les machines ne peuvent reproduire.
Au contraire, la refonte des processus peut créer le cadre nécessaire pour que les utilisateurs, qu’ils soient humains ou basés sur l’IA, puissent travailler efficacement. Les organisations qui y parviennent ne se contentent pas d’automatiser les workflows existants. Elles repensent les workflows ces les workflows et déterminent qui ou quoi est le mieux placé pour prendre en charge chaque étape.
Lecture recommandée : L'ère de l'exécution par l'IA est arrivée : retour sur l'AgentFest 2026
La gouvernance est une capacité qui accuse un certain retard
Une question qui revient régulièrement, tant chez les analystes de Gartner que parmi les participants, est que la gouvernance constitue un maillon faible dans le domaine de l'IA. Cela signifie que de nouvelles fonctionnalités prometteuses peinent à être mises en production en raison de la crainte de conséquences indésirables. En effet, pour la première fois, les capacités informatiques évoluent plus rapidement que les entreprises ne peuvent s'y adapter.
Cela me ramène à l'un des points soulevés par David, de CCB, lorsqu'il évoque notre projet commun. Il conseille à ses pairs de concentrer les nouvelles capacités d'IA sur les contraintes de capacité existantes. Pour réussir, il faut relier l'IA à un objectif stratégique mesurable : cibler les workflows à forte friction les workflows un retour sur investissement clair.
Ce cycle de rétroaction étroit avec le monde réel garantit que l'impact prime sur l'expérimentation et que les projets ne s'enlisent pas dans des expérimentations sans fin. Non pas qu'il y ait quoi que ce soit de mal à apprendre. Mais à un certain moment, il devient plus productif d'apprendre en itérant sur quelque chose qui fonctionne déjà, et en tirant des enseignements de son impact et de son accueil.
Pourquoi le marché de l'intégration des données connaît-il une croissance plus rapide que prévu ?
Ce thème a également été abordé dans les prévisions de Gartner concernant les cinq prochaines années dans le domaine de l'IA : si les contraintes budgétaires ne freineront pas l'IA, le cloisonnement des outils et les compromis sur le plan sémantique empêcheront de tirer pleinement parti de son potentiel. Les clients de SnapLogic bénéficient d'un avantage certain à cet égard, grâce à une structure de données abstraite pilotée par des agents qui recouvre l'ensemble de leur environnement et comble les lacunes entre des systèmes auparavant déconnectés.
Cette vision globale et interconnectée doit également englober ce que l'on a qualifié de « matière noire » des processus métier : ces données non structurées qui dorment dans des fichiers (tels que des PDF, des feuilles de calcul, des fichiers CSV et autres) un peu partout dans l'environnement informatique de l'entreprise.
C'est la raison pour laquelle un intervenant de Gartner a indiqué que le marché de l'intégration de données connaissait une croissance de 13,4 %, bien supérieure à l'estimation de l'entreprise figurant dans son rapport de l'année dernière sur les parts de marché des logiciels d'intégration de données, qui tablait sur une croissance d'environ 6 % : les responsables informatiques du monde entier ont pris conscience qu'une vision complète de leurs données dans leur contexte est une condition sine qua non pour réussir dans le domaine hautement prioritaire qu'est l'IA.
Les arguments en faveur des approches fédérées et distribuées
Il n'est bien sûr pas possible de parvenir à cette vision avec un seul système centralisé, en raison du temps nécessaire à sa mise en œuvre et des perturbations inévitables qui en découlent. Après tout, les systèmes existants ont été choisis pour répondre à des besoins opérationnels spécifiques, et c'est sans doute toujours le cas s'ils sont encore en service.
Gartner recommande des approches distribuées et fédérées plutôt que la centralisation, en raison des risques encourus. Selon le cabinet, la combinaison d'une gestion distribuée des données et d'une gouvernance fédérée des données permet d'obtenir des résultats trois fois supérieurs.
C'est précisément ce point qu'un client actuel de SnapLogic m'a ensuite rappelé. C'est exactement pour cette raison qu'il prévoit d'étendre encore davantage son utilisation, soulignant ainsi la cohérence entre cet objectif général et les fonctionnalités concrètes de notre plateforme.
Commencez par le client, pas par le processus
Je terminerai par un excellent conseil tiré de la dernière présentation à laquelle j'ai assisté lors de cet événement : partez du client, et non du processus actuel. Après tout, ce processus a été conçu en fonction de réalités et de contraintes qui ne s'appliquent peut-être plus aujourd'hui.
Une meilleure façon d'envisager la question serait la suivante :
- De quelles données avons-nous besoin pour créer de nouvelles formes de valeur pour le client ?
- Comment pouvons-nous accéder à ces données de la manière la plus efficace possible tout en respectant l'ensemble des exigences en matière de sécurité, de gouvernance et de conformité ?
Les organisations qui placent ces questions au cœur de leur stratégie en matière d'IA sont celles qui ont le plus de chances de passer de la phase d'expérimentation à un impact durable.
De l'expérimentation à l'entreprise : l'impératif de l'intégration
Le fil conducteur de toutes les discussions lors du salon Gartner Data & Analytics de Londres était clair : l'ère de l'expérimentation de l'IA cède la place à celle de la responsabilité en matière d'IA. Les entreprises ne se demandent plus «L'IA est-elle capable de faire cela ?», mais «Quels résultats concrets apporte-t-elle ?»
La réponse, sans exception, réside dans l'intégration. Une IA dépourvue de contexte est une IA sans impact. Qu'il s'agisse de se connecter aux systèmes de référence qui font tourner l'entreprise, de mettre en lumière la « matière noire » non structurée qui sommeille dans les fichiers à travers toute l'entreprise, ou de concevoir des processus où les humains jouent véritablement un rôle moteur, les organisations qui en tirent un réel bénéfice sont celles qui ont fait de l'intégration une priorité stratégique, et non une simple réflexion après coup.
L'exemple de la CCB illustre bien ce principe : un retour sur investissement mesurable résulte de l'association de capacités d'IA à une architecture bien pensée, du ciblage les workflows les plus complexes et de la mise en place de boucles de rétroaction étroites liées à des résultats concrets. La gouvernance et une approche de la conception des processus axée sur le client ne constituent pas des freins à l'ambition. Elles sont au contraire ce qui permet de transformer l'ambition en résultats.
Pour ceux qui sont encore en train de s'adapter à cette évolution, le conseil est simple : ne partez pas de ce que l'IA est capable de faire. Commencez par les besoins de vos clients, les données nécessaires pour y répondre et les systèmes qui les contiennent déjà. C'est là que réside la valeur.
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