De l'exploitation des données à l'exploitation de l'intelligence

La question à un milliard de dollars que personne ne pose

Les dirigeants d'entreprise investissent massivement dans l'IA. Selon McKinsey, les budgets ont augmenté de 72 % d'une année sur l'autre. Les modèles s'améliorent. Les « copilotes » se multiplient. Et pourtant, dans la plupart des organisations, le débat tourne toujours autour de la même question : comment tirer de la valeur de nos données ?

C'est la bonne question. Mais ce n'est plus la seule.

Depuis deux décennies, l’intégration d’entreprise consiste à libérer les données. Autrement dit, à transférer les données de leur emplacement d’origine vers l’endroit où elles sont nécessaires. Les connexions point à point ont cédé la place aux ESB, qui ont eux-mêmes cédé la place aux plateformes iPaaS. Chaque vague a rendu les données plus accessibles. Et cela a eu une importance considérable. Il est impossible d’effectuer des analyses sur des données enfermées dans des silos. Il est impossible de créer des modèles d’IA à partir de données inaccessibles.

Mais voici ce que j’ai pu constater lors de mes échanges avec les clients et lors d’événements tels que Siemens Realize Live : le goulot d’étranglement a changé de nature. Le problème ne réside plus seulement dans l’extraction des données des systèmes. Il s’agit désormais de réinjecter de l’intelligence dans ces derniers.

Le tournant : deux époques de l'intégration d'entreprise

Ère 1 : Libérer le potentiel des données

C'est dans ce contexte que la plupart des entreprises opèrent encore aujourd'hui. L'intégration relie les systèmes de référence (ERP, PLM, CRM) aux systèmes d'intelligence (lacs de données, plateformes d'analyse, frameworks LLM). La chaîne de valeur est claire : connecter → extraire → transformer → analyser. SnapLogic a vu le jour à cette époque, et notre infrastructure iPaaS (plus de 1 000 « Snaps » prédéfinis, des pipelines en temps réel et par lots, ainsi que la gestion des API) en reste la colonne vertébrale.

Ère 2 : Libérer le potentiel intellectuel

C'est la transformation qui s'opère actuellement. Les agents d'IA exploitent les données et agissent en conséquence. Un agent commercial n'attend plus qu'un commercial établisse un rapport. Il évalue les prospects à partir de six sources de données, génère des devis avec des tarifs en temps réel issus de SAP et déclenche de manière autonome l'les workflows de contrats. La couche d'intégration ne se contente plus de transférer des données. Elle orchestre désormais les résultats.

La difficulté réside dans le fait que ces deux époques ne se succèdent pas. Elles coexistent. Il faut que les deux fonctionnent en parallèle, selon des règles cohérentes. Et c'est là que la plupart des organisations se heurtent à un obstacle.

Les chiffres qui en disent long

Sources : McKinsey 2025, BCG 2025, Tony Hemmelgarn (PDG de Siemens Digital Industries Software) lors de la conférence Realize Live 2026.

Ce dernier chiffre m'a littéralement glacé le sang. Cinquante et un pour cent. Pas dans les mainframes traditionnels. Pas dans les bases de données sur site. Mais sur les ordinateurs de bureau. Si la moitié de vos données d'ingénierie n'est jamais intégrée dans un système réglementé, vos agents d'IA prennent des décisions en ne disposant que d'une vision partielle de la situation.

Voici un schéma que je constate régulièrement. Chaque vague technologique qui résolvait un problème de complexité en créait involontairement un autre :

Le point commun ? À chaque étape, la complexité a augmenté plus vite que la gouvernance. Les organisations qui réussissent ne sont pas celles qui comptent le plus grand nombre d'agents. Ce sont celles qui maîtrisent l'orchestration.

MCP : la norme qui change tout

S'il y a une évolution technique à laquelle j'inviterais tous les architectes d'entreprise à prêter attention, c'est bien le Model Context Protocol(MCP). Le MCP est aux agents d'IA ce que REST était aux services web : un moyen universel permettant aux agents de détecter et d'appeler des outils d'entreprise lors de l'exécution. 

Voici ce que cela signifie concrètement : aujourd’hui, connecter un agent IA à votre CRM nécessite un code d’intégration sur mesure. Un connecteur Salesforce pour Claude est différent de celui pour GPT-4o, qui est lui-même différent de celui pour Gemini. Multipliez cela par tous les systèmes de votre infrastructure, et vous obtenez le même problème d’intégration n×m que nous avons résolu il y a vingt ans grâce aux ESB.

Le MCP simplifie tout cela. N'importe quel client MCP peut se connecter à n'importe quel serveur MCP. Aucun code d'intégration personnalisé n'est nécessaire. Le serveur MCP de SnapLogic (opérationnel depuis juillet 2025) et le client MCP (novembre 2025) prennent déjà en charge cette fonctionnalité. Cela signifie que n'importe quel agent d'entreprise peut appeler n'importe lequel des plus de 1 000 « Snaps » du catalogue SnapLogic via un protocole standard.

« Les agents détectent de manière dynamique les outils et les fonctionnalités de l'entreprise au moment de l'exécution. N'importe quel client MCP peut se connecter à n'importe quel serveur MCP ; aucun code d'intégration personnalisé n'est nécessaire. »

Extrait de la présentation d'Erlangen sur l'intégration d'entreprise moderne

Où vous situez-vous sur la courbe de maturité de l'IA ?

Au cours de mes échanges avec des équipes d'entreprise, j'ai constaté qu'il était utile de classer les organisations selon cinq niveaux de maturité en matière d'IA :

Niveau	Scène	Description
L1	Conscients (~30 %)	Reconnaît le potentiel de l'IA, mais aucun projet en cours
L2	Expérimentation (~40 %)	Mise en œuvre de démonstrations de faisabilité et de projets pilotes dans des zones isolées
L3	Opérationnel (~20 %)	L'IA en production : une valeur ajoutée mesurable
L4	Systémique (~8 %)	plateforme s d'entreprise avec gouvernance partagée
L5	Agentic (~1 %)	Opérations multi-agents, autonomes les workflows

La plupart des clients se situent entre les niveaux L2 et L3

La plupart des entreprises avec lesquelles je travaille se situent aux niveaux L2 ou L3. Elles ont démontré que l’IA fonctionne. La question qui les préoccupe désormais n’est pas de savoir s’il faut passer à l’échelle supérieure, mais comment. Et ce, sans créer la même prolifération incontrôlée qui a miné toutes les vagues technologiques précédentes.

La question du retour sur investissement, sous un autre angle

Je perçois une tension dans presque toutes les discussions sur l’IA au sein des conseils d’administration : la direction exige un retour sur investissement. Or, jusqu’à présent, les investissements ont porté sur les infrastructures, telles que les plateformes de données, l’entraînement des modèles et les licences de copilotes. Les retours semblent diffus, car l’IA aide simplement les collaborateurs à travailler un peu plus vite, sans pour autant modifier fondamentalement la manière dont le travail est effectué.

L’IA ne vous aide pas à vendre davantage. Votre « copilote commercial » peut rédiger un e-mail plus rapidement, mais il ne peut pas extraire les prix en temps réel de SAP pour établir une proposition. Il ne peut pas vérifier les stocks dans SCM avant de s’engager sur des dates de livraison. Il ne peut pas déclencher l’approbation d’un contrat dans DocuSign tout en mettant à jour simultanément les prévisions dans votre CRM. Les goulots d’étranglement de votre processus « lead-to-cash » sont les transferts entre les systèmes qu’aucun copilote ne peut voir à lui seul.

On retrouve le même schéma dans le processus « de l'approvisionnement au paiement ». Un copilote d’approvisionnement peut aider à rédiger un appel d’offres, mais il ne peut pas recouper les performances des fournisseurs dans votre système SRM, vérifier la disponibilité budgétaire dans votre ERP, valider la conformité dans votre outil GRC et déclencher un rapprochement tripartite entre le bon de commande, la réception et la facture, le tout au sein d’un seul workflow autonome. Ce sont là les goulots d’étranglement qui coûtent cher : les retards de paiement qui sapent les conditions accordées par les fournisseurs, les dépenses non conformes qui contournent les contrats, et les rapprochements manuels qui accaparent les équipes financières.

L'intégration agentique redéfinit le débat sur le retour sur investissement. Au lieu de mesurer la rapidité avec laquelle un collaborateur rédige un e-mail, vous mesurez le nombre de contrats conclus sans aucun transfert manuel entre le CRM, le CPQ, l'ERP et la facturation. Au lieu de suivre le taux d'adoption de Copilot, vous mesurez la réduction du temps de cycle, de la prospect à l'encaissement.

Plutôt qu’une amélioration progressive, il s’agit d’un changement radical dans le fonctionnement des opérations de gestion des revenus des entreprises.

Le rôle de SnapLogic : la couche d'exécution basée sur l'IA

SnapLogic est une plateforme d'intégration agentique d'entreprise. Trois piliers sous-tendent cette évolution, qui consiste à passer de l'exploitation des données à l'exploitation de l'intelligence :

SnapLogic vous aide à exploiter pleinement vos données et à en tirer des informations utiles

L'idée centrale est qu'il ne s'agit pas de trois produits distincts. Il s'agit d'une seule et même « plateforme » fonctionnant simultanément dans les deux époques. La base iPaaS continue de libérer les données. AgentCreator et le MCP libère l’intelligence. Quant à la couche de gouvernance, elle englobe l’ensemble.

Ce que cela signifie pour vous

Si vous êtes un dirigeant d'entreprise chargé d'évaluer votre stratégie en matière d'IA, voici trois questions sur lesquelles il vaut la peine de s'attarder :

1. Vous contentez-vous encore de simplement exploiter les données ? L'accessibilité des données est nécessaire, mais insuffisante. Si vos investissements dans l'IA s'arrêtent au lac de données, c'est comme si vous construisiez les fondations sans la maison.

2. Vos commerciaux sont-ils capables de travailler au-delà des limites des systèmes ? Un commercial qui ne peut pas vérifier les stocks avant de s'engager sur des dates de livraison fait des promesses sans disposer de toutes les informations nécessaires. L'orchestration inter-systèmes fait toute la différence entre une version de démonstration et une version de production.

3. Disposez-vous d’un cadre de gouvernance capable de s’adapter à l’autonomie croissante ? Chaque agent que vous déployez sans identité de confiance, sans piste d’audit et sans mécanismes de récupération augmente les risques. Les organisations qui progressent le plus rapidement sont celles qui ont intégré un cadre de gouvernance dès le départ.

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