Pourquoi l'infrastructure data ouverte est importante pour l'accès aux data et leur contrôle

À mesure que les entreprises intègrent l'IA dans leurs workflows de production, l'accès aux data devient une contrainte architecturale de plus en plus importante.

Selon le Forum économique mondial, 82 % des dirigeants prévoient d'adopter des agents IA dans un délai d’un à deux ans. McKinsey a constaté que 23 % des organisations déploient déjà un système d'IA agentique dans au moins une fonction, et que 39 % supplémentaires expérimentent des agents IA. Cela laisse présager une évolution à court terme de la manière dont les systèmes d'entreprise consomment les data : de l’analyse périodique, pilotée par l'humain, à l’interaction continue, pilotée par la machine.

Cela modifie les exigences relatives à la couche de data.

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Pourquoi les architectures data traditionnelles ne sont pas à la hauteur

La plupart des architectures data d'entreprise actuelles ont été conçues autour de pipelines analytiques, du traitement par lots, de tableaux de bord et de requêtes BI. Dans ce modèle, la latence est souvent tolérable, la duplication est gérable et les contraintes d'accès peuvent être contournées. L'IA agentique introduit un modèle différent. Ces systèmes nécessitent un accès répété aux data actuelles et historiques dans les environnements opérationnels et analytiques. Ils reposent sur l'interopérabilité, une sémantique cohérente et des voies d'accès fiables entre un ensemble d'outils en constante expansion.

L'accès aux data ne se résume donc plus à une simple question de connectivité. Le défi ne consiste plus simplement à savoir si une organisation est propriétaire de ses data. Le défi consiste à savoir si les data peuvent être consultées, déplacées, gérées et réutilisées d'un système à l'autre sans être limitées par des API spécifiques à une plateforme, des modèles tarifaires, des formats de stockage fermés ou des couches de calcul étroitement couplées.

Les contraintes croissantes de l’accès aux data contrôlé par les plateformes

CIO a récemment rapporté que l'augmentation des frais dans le programme Connector de Salesforce commençait à affecter les éditeurs de logiciels, ce qui risquait d'augmenter les coûts d'intégration et de compliquer les projets d'IA des clients. L'article fait également état de craintes selon lesquelles des contrôles commerciaux et techniques plus stricts pourraient restreindre la manière dont les clients choisissent de déplacer et d'accéder à leurs propres data.

Pendant un certain temps, les équipes ont pu contourner ces limites. Elles ont ajouté des outils supplémentaires, copié des data à plusieurs endroits et mis au point des solutions personnalisées pour que tout continue de fonctionner. Mais l'IA agentique exercera une pression bien plus forte sur ces points faibles.

Une limite de débit acceptable pour les tableaux de bord peut devenir un point de blocage pour les systèmes automatisés qui nécessitent des récupérations fréquentes ou une synchronisation d'état. Une couche de stockage spécifique à une plateforme peut convenir à un workflow analytique limité, mais créer des frictions lorsque les équipes doivent prendre en charge plusieurs moteurs, pipelines vectoriels, systèmes de récupération, applications transactionnelles ou environnements de mise à disposition de modèles. La copie répétée des data entre des systèmes propriétaires peut préserver l'accès à court terme, mais elle augmente les coûts de stockage, crée une dérive sémantique, complique la traçabilité (data) et rend l'application des politiques plus difficile.

Ce que l'IA agentique exige réellement des data

Il ne s'agit pas là de cas marginaux. Prenons l'exemple d'un workflow d’assistance où un agent IA a besoin de data d'utilisation des produits, de l'historique CRM et du contexte des tickets pour résoudre un problème en temps réel. Ou une équipe financière utilisant l'IA pour suivre les dépenses et signaler les anomalies entre les systèmes. Ou encore une équipe opérationnelle s'appuyant sur l'automatisation pour déclencher les étapes suivantes en fonction des stocks, de l'activité des clients ou des changements dans la chaîne d'approvisionnement. Dans chaque cas, l'exigence technique ne se limite pas à l'accès aux data. Il s'agit d'accéder aux bonnes data, au bon moment, avec les contrôles appropriés en place.

C'est là que le contrôle architectural commence à prendre toute son importance d'un point de vue pratique.

• Peut-on accéder aux data d'un système à l'autre sans avoir à recréer des pipelines pour chaque nouvelle charge de travail ?
• Le stockage et la puissance de calcul peuvent-ils être déployés indépendamment ?
• Plusieurs moteurs peuvent-ils exploiter les mêmes data gérées sans imposer de réplication dans des environnements propriétaires ?
• L'application des politiques, la traçabilité (data) et les définitions métier peuvent-elles rester cohérentes entre les systèmes d'analyse, d'exploitation et d'IA ?
• Les coûts et les performances peuvent-ils être gérés alors que les modèles d'accès évoluent de la consommation par lots vers une interaction machine continue ?

Si la réponse est non, le problème ne se limite pas à la complexité. C'est une perte de flexibilité. Et c'est le problème qu'Open Data Infrastructure est censée résoudre.

Présentation d'Open Data Infrastructure

Open Data Infrastructure est une approche architecturale fondée sur des standards ouverts, des couches de stockage interopérables et une conception de système découplée. Son objectif est de garantir la portabilité, l'accessibilité et la gouvernance des data dans tous les outils et environnements, plutôt que de limiter l'accès au plan de contrôle d'une seule plateforme. Concrètement, cela signifie que les organisations peuvent concevoir des modèles d'accès partagés pour les charges de travail analytiques, opérationnelles et d'IA sans que chaque nouveau cas d'utilisation ne dépende d'interfaces propriétaires ou de déplacements de data redondants.

IEn pratique, cela signifie que les data peuvent être stockées une fois et utilisées à plusieurs endroits. Le stockage et le calcul ne doivent pas nécessairement être liés. Les équipes peuvent choisir les outils adaptés à la tâche plutôt que de forcer chaque charge de travail à emprunter le même chemin. Et les définitions partagées, les politiques de gouvernance, et les contrôles d'accès peuvent s'appliquer à tous les systèmes, ce qui devient d'autant plus important lorsque les systèmes automatisés agissent en fonction des data, et ne se contentent pas de les lire.

Pourquoi cela est important pour l'IA agentique à grande échelle

Cela est important car l'IA agentique augmente le nombre de systèmes nécessitant une interaction directe ou quasi directe avec des data fiables. À mesure que ces modèles d'accès évoluent, les architectures étroitement couplées deviennent plus difficiles à maintenir. Chaque ensemble de data dupliqué introduit un nouveau problème de synchronisation. Chaque limite propriétaire introduit une nouvelle surface de contrôle. Chaque couche sémantique déconnectée augmente le risque que les systèmes automatisés fonctionnent en fonction d’informations incohérentes ou obsolètes.

Open Data Infrastructure n'élimine pas la complexité. Les systèmes de data distribués nécessitent toujours une gouvernance solide, une discipline opérationnelle, une observabilité et une gestion des performances. Les architectures ouvertes exigent également des modèles de propriété plus clairs et de meilleures pratiques en matière de metadata. Mais elles offrent une base plus solide pour le changement. Elles facilitent l'introduction de nouveaux moteurs de traitement, la prise en charge de nouveaux frameworks d'IA et l'extension à de nouvelles charges de travail sans avoir à repenser la pile en fonction des hypothèses d'un seul fournisseur ou d'une seule interface.

Cette flexibilité prend de plus en plus d'importance à mesure que l'IA agentique gagne en maturité.

L’avenir de l’accès aux data et de leur contrôle

Les organisations les mieux préparées pour la prochaine phase des data et de l'IA ne seront pas simplement celles qui disposent d'un plus grand nombre de modèles en production. Elles disposeront d’un socle de data fiable — une base qui leur donnera la liberté d’avancer plus vite sans renoncer au contrôle. Elles seront en mesure de prendre en charge de nouvelles charges de travail sans s'enfermer dans une voie unique. Elles seront mieux équipées pour garantir la fiabilité des data, la cohérence des définitions et la gouvernance des accès à mesure que l'IA s'intègre de plus en plus profondément dans le travail quotidien.

C'est pourquoi Open Data Infrastructure est essentielle pour l'accès aux data et leur contrôle. Car à mesure que les systèmes d'IA se rapprochent de l'exécution, de l'orchestration et de l'aide à la décision, il ne suffira plus de dire que votre organisation est propriétaire de ses data. L'architecture devra prouver que les data peuvent réellement être utilisées — de manière cohérente, efficace et sous les contrôles requis par l'entreprise.

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