L’adoption de l’Intelligence Artificielle (IA) s’accélère dans les entreprises, portée par des avancées majeures comme les modèles génératifs.
Pour les Directions des Systèmes d’Information (DSI), cela représente une opportunité sans précédent d’évoluer en partenaire business des directions métier. En effet, derrière la vague de l’IA se cache un besoin impérieux de transformer la gestion des données. Le DSI a aujourd’hui « une immense opportunité : devenir enfin ce conseiller que les métiers attendent en menant la modernisation data indispensable à l’innovation. En d’autres termes, exploiter pleinement l’IA à l’échelle exige une collaboration étroite entre IT et métiers, avec un DSI jouant un rôle de stratège data et IA.
Cependant, capitaliser sur l’IA ne se résume pas à brancher un algorithme magique sur des données existantes. Les projets d’IA butent souvent sur la qualité, la disponibilité et la gouvernance des données sous-jacentes. Données dispersées en silos, infrastructure vieillissante, indicateurs non alignés… Autant d’obstacles qui relèvent plus de la transformation numérique du socle data que de la technologie IA elle-même.
C’est pourquoi les entreprises de taille intermédiaire (ETI) et grands comptes placent désormais la modernisation de leur data platform au cœur de leur stratégie IA. Le DSI, en tant que chef d’orchestre de cette transformation, doit s’assurer que l’entreprise dispose d’une base de données solide, unifiée et gouvernée pour libérer tout le potentiel de l’IA.
SOMMAIRE
- Une plateforme data moderne : fondation incontournable de l’IA
- Moderniser sa BI : premier cas d’usage pour fédérer et créer de la valeur rapidement
- Microsoft Fabric : un socle unifié, intelligent et cloud pour une plateforme data moderne et prête pour l’IA
- Quels sont les avantages d’une plateforme data moderne ?
Une plateforme data moderne : fondation incontournable de l’IA
Les études récentes confirment qu’une plateforme data moderne est la condition de succès des projets d’IA. D’après le rapport Data Trends 2024 – First-Mover Advantage de Snowflake, les entreprises leaders renforcent leur culture de gouvernance des données et modernisent leur architecture pour préparer le terrain à l’IA avancée. Ces pionniers connectent leurs données sans barrière, y compris à travers plusieurs clouds (+207 % d’interconnexions multi-cloud en un an), et mettent l’accent sur la conformité et la sécurité (politiques de masquage des données en hausse de 205 %, explosion de l’étiquetage des données).
“Le plus grand atout des entreprises qui réussissent dans l’IA est une base de données bien gouvernée et moderne”
Snowflake recommande ainsi de moderniser l’infrastructure data pour éliminer les silos et permettre aux équipes d’accéder à des données partagées en temps réel, tout en appliquant un modèle de gouvernance cohérent sur l’ensemble de l’organisation. L’objectif n’est pas seulement de stocker plus de données, mais de les rendre exploitables à grande échelle dans un cadre sûr et agile.
Du côté de Google le constat est similaire. La convergence entre data et IA est décrite comme une évolution inéluctable, permettant d’accroître l’intelligence collective de l’entreprise et sa réactivité aux évolutions du marché.
“La convergence des données et de l’IA n’est pas qu’une amélioration technologique, c’est un impératif stratégique”
Le rapport Data and AI Trends 2024 de Google souligne que casser les silos de données et moderniser rapidement les plateformes sont devenus des priorités absolues pour tirer parti de l’IA. Face aux limites des systèmes hérités (coûts de licences élevés, architectures non cloud, intégration difficile…), il devient impératif d’accélérer la modernisation des plateformes data dans les entreprises.
Les directions générales prennent conscience que des bases de données obsolètes freinent l’innovation IA, et poussent à adopter des plateformes cloud ouvertes et évolutives. En résumé, pour Google comme pour Snowflake, investir dans une plateforme data moderne, scalable, ouverte et bien gouvernée, est un facteur-clé de succès pour déployer l’IA à grande échelle dans l’entreprise.
Moderniser sa BI : premier cas d'usage pour fédérer et créer de la valeur rapidement
Pourquoi moderniser sa BI est un bon point de départ pour l’IA ?
Si la transformation de la data platform peut sembler un vaste chantier, un moyen concret et fédérateur de l’amorcer est de moderniser la chaîne BI (Business Intelligence) existante.
En effet, la BI (rapports, tableaux de bord, indicateurs métier) constitue le point d’entrée naturel pour diffuser une culture de la donnée et obtenir des ROIs rapides. C’est souvent par ce biais que la DSI va démontrer sa capacité à répondre aux besoins métiers de manière agile.
En tant que partenaire business, le DSI peut identifier un périmètre métier prioritaire (ventes, opérations, finance…) et y déployer un projet de BI moderne qui apportera des gains tangibles (meilleure visibilité, décisions plus éclairées) en quelques mois.
Dans la pratique, beaucoup d’organisations rencontrent des difficultés avec leur BI actuelle, qu’elles soient déjà équipées de solutions legacy ou qu’elles démarrent presque de zéro :
- Pour les entreprises disposant d’une longue histoire BI, on constate souvent des outils obsolètes et un empilement complexe de traitements rigides, qui rendent l’évolution des indicateurs lente et coûteuse. La documentation se perd, les experts internes partent, et la dette technique s’accumule.
- À l’inverse, les entreprises moins matures fonctionnent encore beaucoup avec Excel et du manuel, sans gouvernance : chacun produit ses propres chiffres dans son coin, sans alignement, ce qui mène à des indicateurs incohérents ou mal interprétés.
Dans les deux cas, la conséquence est la même : il manque une vision de pilotage unifiée.
“Dans tous les cas, une vision alignée et partagée à tous les niveaux de l’entreprise est cruciale. La donnée est un atout, mais seulement si elle est fiable et mise à disposition des métiers. La chaîne décisionnelle (BI) doit avoir une valeur fonctionnelle et du sens ”
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Moderniser la BI va précisément permettre de fédérer les équipes autour de données fiables et communes. En mettant en place une nouvelle chaîne décisionnelle moderne, on établit un « socle » de données de référence sur lequel tout le monde peut s’accorder. Les directions métiers sont étroitement impliquées dans la définition des indicateurs, ce qui favorise l’acculturation data et la confiance. Par ailleurs, les outils BI de nouvelle génération offrent des usages en self-service, de la datavisualisation interactive, voire de l’analytique augmentée par l’IA, ce qui motive les utilisateurs et accélère l’adoption.
Une BI modernisée apporte donc un ROI rapide (décisions plus éclairées, gain de temps, alignement des objectifs) tout en préparant le terrain à des cas d’usage IA plus avancés. C’est un premier pas “gagnant-gagnant” : bénéfices immédiats pour le métier et mise en place des fondations data/gouvernance pour la suite. Cette approche progressive et agile évite l’effet tunnel d’une refonte massive et démontre la valeur dès les premières étapes, créant un cercle vertueux entre la DSI et les métiers.
Microsoft Fabric : un socle unifié, intelligent et cloud pour une plateforme data moderne et prête pour l'IA
Parmi les technologies émergentes, Microsoft Fabric s’impose comme une solution de choix pour bâtir ce socle data moderne. Présentée en 2023, Microsoft Fabric est la dernière génération de plateforme data de Microsoft, pensée pour couvrir toute la chaîne de valeur de la donnée dans un environnement unifié. Entièrement cloud et 100% SaaS, Fabric s’utilise via un simple navigateur web et intègre nativement tous les composants nécessaires (ingestion, stockage, transformation, analytics, IA) au sein d’un même écosystème. Plus besoin de jongler entre des outils disparates : cette plateforme unifiée réduit drastiquement la complexité et améliore l’agilité. Son architecture SaaS (hébergée dans Microsoft Azure) dispense des lourdeurs d’infrastructure et permet de démarrer rapidement des projets, avec une tarification transparente en fonction de la capacité de calcul et du stockage utilisés.
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Qu’est-ce que OneLake dans Microsoft Fabric ?
Un des atouts majeurs de Fabric est OneLake, un lac de données unifié qui centralise toutes les données de l’entreprise au même endroit. Quelle que soit la source (base SQL on-premise, fichiers Excel, données cloud, API…), les données peuvent être ingérées dans OneLake sans duplication inutile. Cela réduit les silos et les coûts de stockage, tout en assurant une seule source de vérité sur laquelle brancher analyses BI et modèles IA. Les équipes peuvent créer des pipelines d’intégration de données modernes via Data Factory (l’ETL cloud intégré à Fabric) pour alimenter ce lac, en se connectant facilement aux sources variées de l’entreprise (plus de 200 connecteurs disponibles).
Pour le traitement des données massives ou complexes, le module Data Engineering fournit un environnement Spark où les data engineers et data scientists peuvent coder en Python, SQL, Scala dans des notebooks afin de transformer et enrichir les données à grande échelle. Ces données sont ensuite stockées de façon optimisée dans le Lakehouse Fabric, qui combine les avantages des lacs de données et des entrepôts : les données ne sont stockées qu’une fois mais peuvent être exposées soit sous forme de tables pour requêtes SQL, soit directement consommées via des shortcuts ou du mirroring, évitant la duplication.
Comment Power BI s’intègre-t-il dans Microsoft Fabric ?
Côté restitution et valorisation, Fabric intègre Power BI en natif comme couche de visualisation et de reporting. Les tableaux de bord s’appuient directement sur les données centralisées dans OneLake, assurant une cohérence totale entre la source et les indicateurs affichés. Une innovation notable est le mode Direct Lake qui combine les performances d’une importation de données en mémoire avec la fraîcheur du Direct Query sur les données du lake, offrant le meilleur des deux mondes pour des dashboards à la fois rapides et à jour.
Que permet Copilot dans Microsoft Fabric ?
De plus, Microsoft a doté Fabric d’une IA embarquée, Copilot, véritable assistant intelligent qui aide les utilisateurs à exploiter la plateforme. Copilot peut générer du code ou des requêtes en langage naturel, assister la création de pipelines ou de rapports, et même fournir des insights automatisés sur les données. Cette aide contextuelle accélère le développement des cas d’usage et facilite l’adoption de l’IA par des publics moins techniques.
Comment Microsoft Purview garantit-il la gouvernance dans Fabric ?
Un autre point fort de Fabric est sa gouvernance intégrée. S’appuyant sur Microsoft Purview, la plateforme assure une traçabilité complète des données (data lineage), une gestion fine des accès et la classification automatique des informations sensibles. Le respect des réglementations (comme le RGPD) est ainsi pris en charge nativement, ce qui est crucial pour déployer l’IA de manière responsable et conforme. La sécurité et la gouvernance étant centralisées, les entreprises peuvent démocratiser l’accès à la donnée (self-service BI, sandbox pour data science) sans sacrifier le contrôle.
Quelles sont les bonnes pratiques d’architecture data encouragées par Fabric ?
Enfin, Microsoft Fabric encourage les bonnes pratiques d’architecture data, notamment le principe des couches Bronze, Silver, Gold (medallion architecture) largement plébiscité pour les pipelines BI modernes. En effet, Fabric facilite la mise en place de ces trois couches : la couche Bronze pour ingérer les données brutes telles quelles (afin de conserver toute la traçabilité), la couche Silver pour nettoyer et transformer ces données (normalisation, enrichissement, jointures, etc.), et la couche Gold pour exposer des données fiabilisées et modélisées prêtes à l’usage métier (schéma en étoile, indicateurs calculés). Cette architecture en médaillon permet de structurer progressivement les données et de servir efficacement les besoins BI/IA tout en gardant de la flexibilité.
Architecture en médaillon pour une plateforme data moderne
Comment Microsoft Fabric accélère concrètement la transformation data ?
Lors d’un récent webinaire Klint/Crayon consacré à Microsoft Fabric, nos experts ont illustré concrètement ces bénéfices, démontrant comment une plateforme unifiée comme Fabric peut accélérer la modernisation data/IA. La possibilité de couvrir un projet BI de bout en bout (de l’ingestion à la visualisation) sur une même plateforme SaaS simplifie la vie des équipes IT, et surtout accélère le time-to-insight pour les métiers.
Visionnez le replay de notre webinaire Microsoft Fabric pour découvrir comment moderniser votre plateforme data !
Microsoft Fabric se présente ainsi comme un socle technologique de choix pour les DSI qui veulent outiller la transformation data & AI de leur organisation de manière pragmatique et pérenne.
Moderniser sa plateforme data, c’est préparer l’IA de demain
Quels sont les avantages d'une plateforme data moderne ?
Dans un contexte où l’IA devient un levier de compétitivité déterminant, moderniser la plateforme data n’est plus une option, c’est une nécessité. Les tendances observées par Snowflake et Google Cloud convergent vers un même message : sans un socle data robuste, évolutif et gouverné, les projets d’IA resteront des expérimentations isolées au lieu de se déployer à l’échelle de l’entreprise. À l’inverse, en investissant dès maintenant dans une plateforme data moderne (en commençant par des cas d’usage concrets comme la BI), les ETI et grandes entreprises se donnent les moyens de leurs ambitions : des données fiables pour piloter le présent, et une architecture agile pour innover avec l’IA dans le futur. Le DSI, en vrai partenaire des métiers, a un rôle central à jouer pour porter cette vision et aligner la stratégie data/IA avec les objectifs business.
Envie d’aller plus loin ?
Pour découvrir de manière concrète comment une solution comme Microsoft Fabric peut transformer votre chaîne décisionnelle et accélérer vos projets d’IA, nous vous invitons à visionner le replay du webinaire Klint/Crayon dédié à Microsoft Fabric. Vous y verrez notamment des démonstrations de la plateforme et des retours d’expérience sur la modernisation data menée avec succès. Ne manquez pas cette occasion de préparer dès aujourd’hui la prochaine étape de votre transformation digitale grâce à la data et à l’IA !
Florent RIBAUT
Directeur Associé
