L'IA ouvre aujourd'hui la voie à de nouveaux usages : interrogation des données en langage naturel, interfaces conversationnelles, rapports web nouvelle génération ou encore architectures de données combinant Data Lake, RAG[1] et modèles de langage (LLM[2]).

Ces évolutions ne relèvent plus de la veille technologique. Elles s'invitent désormais dans les projets, les réflexions d'architecture et les feuilles de route que nous construisons avec nos clients.

[1] Retrieval Augmented Generation : capacité à intégrer de manière structurée les connaissances propres de l'entreprise dans les modèles d'IA

[2] Large Language Models, les modèles au cœur de l'IA générative

L'IA modifie deux équilibres historiques :

•      Le premier concerne le time to value. Certaines fonctionnalités, interfaces ou analyses qui nécessitaient auparavant plusieurs semaines de développement peuvent désormais être mises à disposition beaucoup plus rapidement.

•      Le second concerne le money for value. Pour certains usages, les nouvelles technologies permettent d'obtenir davantage de valeur métier pour un investissement plus ciblé.

La question n'est donc plus de choisir entre Business Intelligence, Corporate Performance Management et Intelligence Artificielle. Elle consiste à identifier les usages pour lesquels les plateformes analytiques et décisionnelles demeurent les plus pertinentes et ceux qui gagneront à être enrichis par l'IA. L'objectif n'est pas d'opposer ces approches, mais de les faire cohabiter intelligemment afin de maximiser simultanément la valeur créée, la maîtrise des coûts et la rapidité d'exécution.

Une nouvelle question apparaît également : comment piloter les usages de l'IA eux-mêmes ? Derrière chaque assistant, chaque moteur RAG ou chaque agent se cachent des coûts de consommation, des choix technologiques et des modèles économiques qui continueront d'évoluer dans les prochaines années. Pour les entreprises, l'enjeu n'est donc plus seulement de déployer l'IA, mais également d'en maîtriser durablement les usages, les coûts et la valeur créée.

Chez Synchrotech, nous observons que les frontières entre Data, Analytics, Corporate Performance Management et Intelligence Artificielle s'estompent progressivement.

Les organisations attendent désormais des plateformes capables de connecter ces expertises plutôt que de les faire évoluer séparément.

Notre conviction est simple : l'IA ne diminue pas l'importance de l'architecture de données. Elle la rend plus stratégique que jamais. Les organisations qui tireront le meilleur parti de l'IA ne seront pas nécessairement celles qui remplaceront leurs systèmes existants, mais celles qui sauront structurer et valoriser leur patrimoine de données afin d'obtenir des réponses fiables, compréhensibles et exploitables.

C'est précisément dans cette logique que nous concevons aujourd'hui des architectures hybrides associant plateformes de données, solutions analytiques, plateformes décisionnelles, expériences conversationnelles et modèles de langage.

Nos équipes interviennent déjà sur des projets combinant Data Lake, RAG, LLM et interfaces web nouvelle génération. La qualité des réponses produites par un assistant conversationnel dépend toutefois directement de la qualité des données qu'il exploite et de la manière dont elles sont organisées. Une architecture de données bien conçue ne permet pas seulement de retrouver l'information plus rapidement. Elle aide également l'IA à mieux comprendre les concepts métier, à limiter les interprétations erronées et à produire des réponses plus fiables.

Ces approches nécessitent des compétences qui dépassent les frontières traditionnelles entre Business Intelligence, Corporate Performance Management et développement logiciel. Elles demandent de comprendre rapidement les enjeux métier, de les traduire en architectures de données pertinentes et de mobiliser les expertises Data, Analytics, CPM et de développement logiciel nécessaires pour intégrer l'IA de manière robuste, sécurisée et durable.

Depuis le début de l'année, nous constatons une accélération des projets mêlant architectures hybrides, interfaces conversationnelles et gouvernance des usages IA. Les discussions portent autant sur les coûts d'exploitation et la sécurité que sur les modèles eux-mêmes.

Envie d'aller plus loin ? Notre prochain webinar reviendra sur ces évolutions et illustrera, au travers de cas concrets, les opportunités offertes par les nouvelles architectures Data, Analytics, CPM et IA. Inscrivez-vous dès à présent !

Nos équipes restent également à votre disposition pour échanger sur votre propre contexte. Contactez-les !