Les feuilles de route des entreprises en matière d'IA regorgent d'initiatives liées à l'IA générative. Rares sont celles qui dépassent le stade de la phase pilote, et les raisons en sont rarement liées au modèle, au budget ou au soutien de la direction.
Ce constat s'est répété à plusieurs reprises lors de notre événement « Integrate Forward » organisé en collaboration avec SnapLogic à l'Auditorium Siemens d'Erlangen, auquel ont participé certaines de nos plus grandes entreprises clientes internationales de la région. Quels que soient les organismes ou les secteurs d'activité, le même écart persiste : celui qui sépare l'état actuel des données et des processus des exigences liées à l'IA à grande échelle.
Ce sont les professionnels présents dans la salle qui ont mené ces transformations. Vous trouverez ci-dessous les enseignements les plus marquants de cette journée, chacun d’entre eux proposant une mesure concrète à mettre en œuvre avant votre prochain cycle de planification.
Découvrez les points forts de chaque session et visionnez les enregistrements dans leur intégralité.
1. L'intégration manuelle de type « point à point » n'est pas évolutive
Bachem est une entreprise suisse de premier plan dans les domaines de la biotechnologie et de l'industrie pharmaceutique, spécialisée dans le développement et la fabrication de peptides et d'oligonucléotides. Paul Endras, responsable senior des plateformes de données et d’IA chez Bachem, affirme que les organisations doivent adopter une approche de « fabrique d’intégration », en considérant l’intégration comme une discipline de production reproductible (normes, modèles réutilisables) plutôt que comme des projets ponctuels, avec une attribution claire de la responsabilité des données et des systèmes dès le premier jour, afin que la responsabilité ne soit pas perdue de vue en cas de problème.
L'acquisition d'un bon plateforme est nécessaire, mais pas suffisante. Il faut également disposer des compétences requises, former en permanence les parties prenantes et être prêt à repenser les processus métier en fonction de cet outil.
Dans les environnements réglementés tels que l’industrie pharmaceutique soumise aux BPF, cette discipline est indispensable pour passer les audits : il faut disposer d’une traçabilité réelle des données de bout en bout. Et voici la conclusion qui résume tout cela : la maturité en matière d’intégration est la condition préalable à la maturité en matière d’IA. On ne peut pas simplement greffer des analyses prédictives ou des chatbots sur un environnement de données qui repose encore sur Excel.
2. La préparation des données avant tout : sans cela, les initiatives en matière d’IA piétinent
Jakub Szpetkowski (responsable de la transformation des données et de l'IA), Amélie Soares (consultante senior en données et IA) et Loïc Kuntz (ingénieur en données et apprentissage automatique) de Data Reply affirment que lorsque les initiatives en matière d'IA piétinent, la cause réside rarement dans le budget, l'adhésion des parties prenantes ou un outil inadapté. C'est plutôt que les données ne sont pas suffisamment matures pour le cas d'utilisation en question.
Pour aller plus loin dans la mise à l'échelle, il faut d'abord disposer de bases solides : une propriété claire des données, une responsabilité en matière de qualité, des portefeuilles structurés et une gouvernance qui soit réellement appliquée, et pas seulement consignée sur papier. Combler ces lacunes dès le départ permet de mettre en œuvre chaque cas d'utilisation ultérieur à moindre coût et plus rapidement, ce qui justifie l'investissement.
Claser un portefeuille de cas d’utilisation uniquement en fonction de leur valeur commerciale est un piège. Si l’on ne prend pas également en compte la faisabilité technique et la qualité des données, on risque de financer des projets qui ne pourront pas évoluer à grande échelle. Et se demander si l’entreprise est prête pour l’IA n’est pas la bonne question. Évaluer la maturité domaine par domaine permet d’obtenir un plan concret plutôt qu’un verdict vague.
Enfin, la création de chaque pipeline de manière indépendante constitue un piège en matière de maintenance. Des sous-pipelines réutilisables et configurables , intégrés à une plateforme d'plateforme visuelle et sans code, accélèrent l'exécution, simplifient le débogage et facilitent considérablement l'intégration de nouveaux développeurs.
3. Inverser l'ordre : adopter d'abord, puis déployer ensuite
La table ronde intitulée « L'IA dans le monde du travail » a réuni des dirigeants tels que Carolin Franz (vice-présidente senior et directrice des ressources humaines pour les régions EMEA, APJ et la Chine chez Siemens Healthineers), Robin Mager (vice-président du bureau de la transformation numérique chez Siemens Energy) et Gustav Rek (vice-président chargé de l'IA chez Perbility), entre autres.
Animée par Jeremiah Stone (directeur technique chez SnapLogic), la table ronde a porté sur la manière dont l'IA transforme les métiers et les compétences, ainsi que sur ce dont les entreprises ont besoin pour que son adoption débouche sur un changement durable.
Les équipes qui réussissent ont tendance à intégrer l’adoption dès le premier jour dans leur plan, plutôt que de la considérer comme une réflexion après coup. Robin Mager a cité l’exemple d’un déploiement de Copilot qui associait un accès généralisé à des ateliers pratiques axés sur de véritables défis métier, en s’appuyant sur les premiers enseignements tirés pour définir un déploiement à plus grande échelle. Il en a résulté une forte adoption et une utilisation durable.
Les intervenants sont souvent revenus sur un même thème. Les dirigeants donnent l’exemple à tous les niveaux de l’organisation et considèrent que l’expérimentation ouverte, y compris les échecs occasionnels, fait partie intégrante du processus d’apprentissage des équipes. Les intervenants l’ont dit sans détour : «C’est en échouant qu’on apprend. »
Conseil : avant le prochain déploiement d’un outil, élaborez un plan d’adoption avec la même rigueur que celle apportée au plan de déploiement. Prévoyez des ateliers ciblés, identifiez des problèmes métier concrets et désignez des responsables spécifiques. La présence de trois cas d’utilisation concrets issus de votre propre les workflows est un bon indicateur de votre état de préparation au déploiement.
4. Considérer le MCP et l'orchestration des agents comme un enjeu de gouvernance
Le MCP est un protocole conçu pour garantir que les déductions ou les réponses d’un modèle linguistique soient adaptées au système auquel il s’adresse. L’enregistrement d’API existantes en tant qu’outils MCP ne demande que peu d’efforts. En revanche, la gestion fédérée de l’identité et de l’autorisation nécessite un travail considérable, en particulier lorsque le contexte d’un agent commence à se propager à travers 10, 15 ou 20 systèmes connectés. Aujourd’hui, neuf systèmes d’IA sur dix échouent sur ce point.
Les équipes qui exploitent des architectures complexes à plusieurs consommateurs, comme celle décrite ci-dessus, se posent toutes la même question, fort de leur expérience : le modèle idéal est celui du « zero trust » à chaque étape, avec une gouvernance explicitement définie au niveau des agents. La spécification MCP elle-même reste muette sur le sujet.
Avant d’enregistrer vos premières API en tant qu’outils MCP, définissez clairement qui est responsable de l’autorisation à chaque étape, en tenant compte de l’agent, de la couche MCP et du système sous-jacent. Si vous ne pouvez pas expliquer ce qui se passe lorsqu’un accès d’agent doit passer par 15 systèmes en cascade, vous n’êtes pas encore prêt à gérer le trafic de production.
Où que vous en soyez dans votre parcours, nous serons là pour vous accompagner
Le parcours menant de l'intégration point à point à une entreprise pleinement « agentique » se déroule par étapes, et chacune d'entre elles constitue un point de départ légitime. Ce qui importe désormais, c'est de savoir si les fondations sur lesquelles vous reposez sont réellement capables de soutenir la suite du processus.
Votre entreprise est-elle prête pour l'IA ? Laissez SnapLogic vous aider à y parvenir. Suivez une visite autoguidée de l'plateforme ou réservez une démonstration personnalisée pour échanger avec nos experts.
