{"id":29262,"date":"2026-04-21T16:26:39","date_gmt":"2026-04-21T14:26:39","guid":{"rendered":"https:\/\/xylos.com\/votre-strategie-dia-depend-de-votre-base-de-donnees\/"},"modified":"2026-04-22T10:17:01","modified_gmt":"2026-04-22T08:17:01","slug":"votre-strategie-dia-depend-de-votre-base-de-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xylos.com\/fr\/votre-strategie-dia-depend-de-votre-base-de-donnees\/","title":{"rendered":"Votre strat\u00e9gie d’IA d\u00e9pend de votre base de donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Voici le troisi\u00e8me article de notre s\u00e9rie de blogs sur les \u00e9l\u00e9ments constitutifs d’une approche \u00e9volutive de l’IA dans les organisations. Dans un premier temps, nous nous sommes pench\u00e9s sur l’incendie de l’IA<\/a> dans les entreprises. Puis nous avons examin\u00e9 le r\u00f4le de Power Platform en tant que passerelle vers une int\u00e9gration contr\u00f4l\u00e9e de l’IA<\/a>. Cette fois-ci, nous nous int\u00e9ressons aux fondations de cette approche : la couche de donn\u00e9es<\/strong>. <\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Le mod\u00e8le est rarement le goulot d’\u00e9tranglement<\/h3>\n

Un syst\u00e8me intelligent n’est pas plus intelligent que les donn\u00e9es sur lesquelles il fonctionne. Les d\u00e9chets entrent, les d\u00e9chets sortent, mais \u00e0 grande \u00e9chelle et \u00e0 un prix \u00e9lev\u00e9. <\/strong><\/p>\n

GPT-4, Llama, Mistral, Phi-3 : pour la plupart des cas d’utilisation en entreprise aujourd’hui, les mod\u00e8les sont plus que suffisants. La diff\u00e9rence entre une solution d’IA qui suscite la confiance et une autre qui provoque des frustrations se situe g\u00e9n\u00e9ralement ailleurs.<\/p>\n

Le v\u00e9ritable goulot d’\u00e9tranglement se situe au niveau de ce qui se passe devant le mod\u00e8le. Les donn\u00e9es sont-elles disponibles ? Sont-elles \u00e0 jour ? Tout le monde comprend-il les m\u00eames d\u00e9finitions ? Quelqu’un sait-il \u00e0 qui appartient la source sur laquelle repose le r\u00e9sultat ?<\/p>\n

Prenons l’exemple d’une entreprise de vente au d\u00e9tail qui souhaite cr\u00e9er un assistant IA pour la pr\u00e9vision de la demande. Le mod\u00e8le est pr\u00eat en quelques semaines. Le lien entre l’ERP, le WMS et les donn\u00e9es externes du march\u00e9 tra\u00eene pendant sept mois, parce que personne n’a jamais d\u00e9cid\u00e9 comment ces flux se rejoignent, qui les g\u00e8re et quelle version est fiable.<\/p>\n

Ce n’est pas une exception. Il s’agit d’un mod\u00e8le.<\/p>\n

Un syst\u00e8me intelligent tire sa valeur de la qualit\u00e9 du contexte dans lequel il op\u00e8re. Lorsque ce contexte est fragment\u00e9, obsol\u00e8te ou peu clair, l’erreur s’\u00e9tend \u00e9galement \u00e0 ce contexte. Elle est alors plus rapide, plus convaincante et plus co\u00fbteuse.<\/p>\n

 <\/p>\n

Ce qu’une couche de donn\u00e9es pour l’IA doit vraiment faire<\/h3>\n

Une couche de donn\u00e9es n’est pas un d\u00e9p\u00f4t o\u00f9 l’on recueille tout en esp\u00e9rant que l’IA en fera quelque chose de significatif. Elle doit remplir quatre fonctions \u00e0 la fois.<\/p>\n

1. Disponibilit\u00e9. <\/strong><\/span>Les donn\u00e9es pertinentes doivent \u00eatre accessibles par le biais d’une couche logique et coh\u00e9rente, quelle que soit leur origine historique.<\/p>\n

2. La qualit\u00e9. <\/strong><\/span>Les donn\u00e9es doivent \u00eatre valid\u00e9es, document\u00e9es et g\u00e9r\u00e9es. Sans appropriation, la qualit\u00e9 devient une co\u00efncidence.<\/p>\n

3. L’actualit\u00e9. <\/strong><\/span>Les donn\u00e9es doivent correspondre \u00e0 la vitesse exig\u00e9e par votre cas d’utilisation. Pour certains sc\u00e9narios, une mise \u00e0 jour quotidienne est suffisante. Pour d’autres, une mise \u00e0 jour en temps quasi r\u00e9el est n\u00e9cessaire.<\/p>\n

4. La gouvernance. <\/strong><\/span>Vous devez savoir qui a acc\u00e8s \u00e0 quelles donn\u00e9es, pourquoi, et si cela est conforme \u00e0 vos politiques et \u00e0 vos obligations de conformit\u00e9.<\/p>\n

Sur le papier, cela semble \u00e9vident. En pratique, nous constatons que dans la plupart des organisations, au moins l’un de ces quatre \u00e9l\u00e9ments est sous pression. Souvent plus d’un \u00e0 la fois.<\/p>\n

 <\/p>\n

Pourquoi le tissu change la donne<\/h3>\n

Microsoft Fabric change la donne<\/strong>, car il part de l’int\u00e9gration plut\u00f4t que de la fragmentation. Alors que les donn\u00e9es \u00e9taient auparavant r\u00e9parties entre des outils distincts pour l’int\u00e9gration, l’ing\u00e9nierie, l’entreposage, la BI et la gouvernance, Fabric rassemble ces couches au sein d’une plateforme<\/strong> dont le fondement commun est OneLake<\/strong>.<\/p>\n

Cela a un impact direct sur l’IA. Une fois que vous n’avez plus \u00e0 faire transiter les donn\u00e9es par des exportations l\u00e2ches, des stockages en double et des liens improvis\u00e9s, la fiabilit\u00e9 de ce qu’un syst\u00e8me d’IA r\u00e9cup\u00e8re et g\u00e9n\u00e8re augmente. Vous r\u00e9duisez la latence, limitez la contamination des donn\u00e9es et rendez la gouvernance structurelle plut\u00f4t qu’ajout\u00e9e apr\u00e8s coup.<\/p>\n

Pour les cas d’utilisation qui n\u00e9cessitent des temps de r\u00e9ponse plus rapides, Fabric ajoute \u00e9galement des capacit\u00e9s natives autour de l’intelligence en temps r\u00e9el<\/strong>. Et avec Purview<\/strong> comme couche int\u00e9gr\u00e9e pour les politiques, la conformit\u00e9 et l’auditabilit\u00e9, la visibilit\u00e9 fait enfin partie de la fondation.<\/p>\n

Cette nuance reste importante : Fabric est un facilitateur<\/strong>, pas une panac\u00e9e. Les organisations n’en tirent r\u00e9ellement profit que lorsqu’elles comprennent clairement \u00e0 quoi ressemble leur mod\u00e8le de donn\u00e9es, quels sont les domaines existants et qui est responsable de quoi. Fabric rend les bonnes strat\u00e9gies ex\u00e9cutables. Elle ne les remplace pas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Pourquoi la maison de lac devient l’architecture logique de l’IA<\/h3>\n

Le passage \u00e0 l’architecture de type \u00ab\u00a0lakehouse\u00a0\u00bb n’est pas un effet d’annonce. Il d\u00e9coule directement des exigences de l’IA en mati\u00e8re de donn\u00e9es.<\/p>\n

Un entrep\u00f4t de donn\u00e9es classique est fort en analyse structur\u00e9e et historique. Cela reste pr\u00e9cieux pour les rapports et les informations de pilotage. Mais il se heurte plus rapidement \u00e0 des limites d\u00e8s que l’IA doit \u00e9galement inclure du texte, des documents, des images ou des donn\u00e9es \u00e9v\u00e9nementielles. Un lac de donn\u00e9es capture mieux cette histoire de volume, mais sans structure suffisante, il risque de d\u00e9g\u00e9n\u00e9rer en un environnement o\u00f9 tout semble disponible et o\u00f9 personne ne sait plus ce qui est fiable.<\/p>\n

Lakehouse r\u00e9unit ces deux mondes. La flexibilit\u00e9 d’un lac. La fiabilit\u00e9 et la facilit\u00e9 de gestion d’un entrep\u00f4t. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment cette combinaison qui en fait une base adapt\u00e9e aux charges de travail modernes de l’IA, o\u00f9 les donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es forment ensemble un contexte pour les agents, les copilotes et les applications analytiques.<\/p>\n

 <\/p>\n

Trois recommandations qui aideront les organisations \u00e0 aller de l’avant d\u00e8s aujourd’hui<\/h3>\n

1. Commencez par un audit des donn\u00e9es<\/strong><\/span>
\nIl ne s’agit pas de ranger un inventaire dans un tiroir, mais de se concentrer sur les donn\u00e9es que vous poss\u00e9dez r\u00e9ellement, sur leur localisation, sur leur actualit\u00e9 et sur les personnes qui les g\u00e8rent. Cela permet presque toujours de mettre \u00e0 jour des points probl\u00e9matiques qui \u00e9taient rest\u00e9s invisibles jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent.<\/p>\n

2. D\u00e9finissez d’abord votre strat\u00e9gie en mati\u00e8re de donn\u00e9es<\/strong><\/span>
\nLe choix d’une technologie sans clart\u00e9 sur les domaines, les d\u00e9finitions et la propri\u00e9t\u00e9 conduit rarement \u00e0 une acc\u00e9l\u00e9ration. En g\u00e9n\u00e9ral, vous construirez plus rapidement sur des fondations qui ne sont pas encore assez stables.<\/p>\n

3. Traiter la gouvernance comme un acc\u00e9l\u00e9rateur de croissance<\/strong><\/span>
\nLa gouvernance est encore trop souvent consid\u00e9r\u00e9e comme un frein ou une obligation. En r\u00e9alit\u00e9, elle permet aux cas d’utilisation de l’IA d’\u00eatre mis en \u0153uvre plus rapidement, pr\u00e9cis\u00e9ment parce que la confiance, l’acc\u00e8s et le contr\u00f4le sont pr\u00e9\u00e9tablis.<\/p>\n

Les organisations qui feront la diff\u00e9rence avec l’IA dans les ann\u00e9es \u00e0 venir ne sont pas n\u00e9cessairement celles qui seront les premi\u00e8res \u00e0 exp\u00e9rimenter un nouveau mod\u00e8le. Ce sont les organisations qui mettent en ordre les bases de leurs donn\u00e9es d\u00e8s aujourd’hui. <\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

La vraie question pour la prochaine phase<\/h3>\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

C’est \u00e9galement le point essentiel de cette histoire : un agent ayant acc\u00e8s au mauvais contexte reste tout aussi indigne de confiance, quelle que soit l’intelligence du mod\u00e8le.<\/p>\n

Chez Xylos, nous aidons les organisations \u00e0 y parvenir : de l’\u00e9valuation des donn\u00e9es \u00e0 l’architecture Lakehouse et \u00e0 la mise en \u0153uvre de Fabric, en partant toujours de la valeur commerciale qu’une solution doit apporter.<\/span> Contactez-nous pour une \u00e9valuation des donn\u00e9es sans engagement<\/a>. Nous d\u00e9terminerons votre situation actuelle, les lacunes les plus importantes et les mesures qui vous rapporteront le plus. <\/strong><\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Dans le prochain article, nous irons plus loin. Nous verrons alors comment relier cette base de donn\u00e9es \u00e0 des r\u00e9sultats d’IA auxquels vous pouvez r\u00e9ellement faire confiance et que vous pouvez v\u00e9rifier : l’IA ancr\u00e9e dans le sol<\/strong> et l’architecture n\u00e9cessaire \u00e0 cette fin. <\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

A propos de l’auteur<\/strong><\/em><\/h4>\n

Peter Verrykt<\/a> est Data & Analytics Business Lead chez Xylos et aide les organisations \u00e0 transformer les donn\u00e9es en valeur commerciale concr\u00e8te. Il aide les entreprises \u00e0 aller au-del\u00e0 des impl\u00e9mentations techniques et \u00e0 utiliser les donn\u00e9es comme base pour de meilleures d\u00e9cisions, une plus grande agilit\u00e9 et une croissance durable.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Voici le troisi\u00e8me article de notre s\u00e9rie de blogs sur les \u00e9l\u00e9ments constitutifs d’une approche \u00e9volutive de l’IA dans les organisations. Dans un premier temps, nous nous sommes pench\u00e9s sur l’incendie de l’IA dans les entreprises. Puis nous avons examin\u00e9 le r\u00f4le de Power Platform en tant que passerelle vers une int\u00e9gration contr\u00f4l\u00e9e de l’IA. […]<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":29245,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[146],"tags":[],"solutions":[266,265,279],"business-unit":[],"customer-cases":[],"class_list":["post-29262","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blogs-fr","solutions-donnees-et-analyses","solutions-intelligence-artificielle","solutions-services-geres"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29262","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29262"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29262\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29264,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29262\/revisions\/29264"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29245"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29262"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29262"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29262"},{"taxonomy":"solutions","embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/solutions?post=29262"},{"taxonomy":"business-unit","embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/business-unit?post=29262"},{"taxonomy":"customer-cases","embeddable":true,"href":"https:\/\/xylos.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/customer-cases?post=29262"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}