Qu'est-ce qu'un produit de données et pourquoi votre stratégie d'IA en dépend-elle ?

Votre entreprise investit depuis des années dans des technologies permettant de collecter, d'intégrer, de gérer et d'analyser les données. Alors pourquoi a-t-on l'impression que les personnes et les systèmes qui en ont le plus besoin ne peuvent pas s'y fier ?

Alors que l'IA passe désormais du stade expérimental à celui de la mise en production dans de nombreuses entreprises, il devient encore plus urgent de résoudre ce problème. Les modèles d'IA, les copilotes et les agents dépendent des données.

Si ces données sont incomplètes, incohérentes, mal documentées ou difficiles d'accès, les systèmes d'IA peuvent générer des réponses inexactes, des recommandations peu fiables et des erreurs coûteuses. C'est pourquoi le débat autour des produits de données est passé d'une simple « option souhaitable » à une « priorité absolue ».

Selon une étude récente menée par BARC et Actian, le taux d'adoption des produits de données est passé de 48 % en 2024 à 69 % en 2026. Ce n'est pas une simple tendance. C'est un signal difficile à ignorer.

Qu'est-ce qu'un produit de données ?

Un produit de données est un actif de données sélectionné, géré et réutilisable. Il est conçu pour apporter de la valeur à un groupe spécifique d'utilisateurs, qu'il s'agisse d'un analyste métier, d'une application ou d'un agents IA des réponses tous les jours à 2 heures du matin.

« Les produits de données sont des atouts qui aident les organisations à prendre le contrôle de leurs données et à générer de la valeur ajoutée », selon Deloitte. « Ils sont partageables et peuvent contribuer à libérer le potentiel des données d’une manière qui profite tant aux clients internes qu’aux clients externes. »

Contrairement à un jeu de données classique, un produit de données présente les caractéristiques suivantes :

• Un objectif clairement défini.
• Signification commerciale attestée.
• Propriété connue.
• Normes de qualité.
• Attentes en matière de service.
• gouvernance .
• Gestion continue du cycle de vie.

Voici une façon d'envisager les choses : les données brutes, c'est comme des ingrédients. Techniquement, on peut en faire quelque chose, mais il faut déterminer ce qui va bien ensemble, ce qui est périmé et même quelle est la recette.

Un produit de données, c'est un peu comme un plat préparé. Il est prêt à l'emploi : il est fourni avec le contexte, la qualité et gouvernance pour qu'il soit réellement utile. Ainsi, au lieu de fournir à vos systèmes d'IA une multitude d'ingrédients en espérant que tout se passe bien, vous leur offrez une ressource fiable, documentée et prête à l'emploi.

Un exemple concret est celui d'un produit de données « Customer 360 » qui regroupe les fiches clients issues des systèmes CRM, de facturation, support et de marketing pour offrir une vue unique et fiable de chaque client. Les utilisateurs professionnels peuvent alors l'analyser, les applications peuvent l'exploiter et les systèmes d'IA peuvent l'utiliser sans avoir à harmoniser des fiches contradictoires provenant de sources multiples.

Pourquoi l'IA change la donne en matière de données

Les analystes humains parvenaient souvent à repérer les données suspectes. Ils remarquaient lorsqu'un chiffre semblait anormal, l'examinaient de plus près et signalaient le problème avant qu'il ne débouche sur une décision commerciale. Les systèmes d'IA ne fonctionnent pas de cette manière.

Ils créent du contenu, répondent à des questions, formulent des recommandations et, de plus en plus, prennent des mesures en fonction des données qu’ils reçoivent, même lorsque celles-ci ne sont pas adaptées à l’usage prévu.

C'est là la vérité dérangeante qui explique pourquoi 60 % des entreprises interrogées dans le cadre de l'étude menée par BARC et Actian ont cité « la fiabilité des données pour les cas d'utilisation de l'IA » comme l'un des principaux moteurs de la mise en œuvre de produits de données. Garantir la fiabilité des données permet de limiter les dégâts avant que la situation ne dégénère.

La bonne nouvelle ? Les entreprises ont bien compris ce concept et en tirent des résultats concrets. GEMA, par exemple, a déployé la plateforme Actian Data Intelligence et développé plus de 400 produits de données certifiés, avec 11 modèles d’IA en production, ce qui lui a permis d’atteindre un retour sur investissement de 140 % et de réaliser plus d’un million d’euros d’économies par an.

Pourquoi « Nous disposons de données » n'est pas synonyme de « Nous disposons de produits de données »

La plupart des organisations disposent souvent de milliers de tables, de rapports, de tableaux de bord et de jeux de données. Cela ne signifie pas pour autant qu’elles disposent de produits de données, et cette différence est importante.

Les ressources de données traditionnelles sont souvent confrontées à des difficultés courantes :

• Propriété incertaine.
• Définitions incohérentes.
• Origine inconnue.
• Versions en double.
• Documentation limitée.
• gouvernance manuelle.

Les produits de données renversent la question. Au lieu de se demander « Comment stocker ces données ? », on commence à se demander « Comment les consommateurs vont-ils utiliser ces données, et de quoi ont-ils besoin pour leur faire confiance ? »

À elle seule, cette évolution transforme le mode de fonctionnement des équipes chargées des données. Au sein du Groupe BPCE, cette approche a permis de définir plus de 80 000 termes métier et de générer plus de 1 000 explorations de données uniques par semaine, transformant ainsi une fonction en silo traditionnellement en silo en une ressource accessible à l'ensemble de l'organisation et sur laquelle celle-ci peut s'appuyer pour agir.

Qu'est-ce qui caractérise un bon produit de données ?

Tous les produits de données ne se valent pas. Ceux qui résistent à la pression, notamment les charges de travail liées à l'IA, présentent généralement certaines caractéristiques communes :

• Contexte commercial. Les consommateurs comprennent ce que représentent ces données et comment elles doivent être utilisées.
• Responsabilité. Une personne est responsable de la qualité, de simplicité d'utilisation et de l'évolution continue du produit de données.
• Accessibilité. Les utilisateurs peuvent facilement trouver et accéder au produit de données sans avoir à faire appel au service informatique ni à effectuer de demandes manuelles.
• Confiance. Les normes de qualité, la traçabilité et gouvernance aident les consommateurs à déterminer si les données sont adaptées à l'usage prévu.
• Réutilisabilité. Un même produit de données peut support cas d'utilisation métier, ce qui évite à chaque équipe ou utilisateur devoir recréer des produits à partir des mêmes données.
• observabilité. Les équipes peuvent ainsi surveiller la qualité, détecter les problèmes et maintenir la confiance à mesure que les données évoluent au fil du temps.

Les contrats de données : l'autre volet de l'équation

À mesure que les organisations déploient leurs produits de données à l'échelle de l'ensemble des équipes et des domaines d'activité, un autre facteur essentiel apparaît : un accord clair entre les producteurs et les consommateurs sur ce à quoi ils s'engagent réellement.

C'est ce qu'est un contrat de données. Il définit la structure, la propriété, les exigences de qualité et les attentes opérationnelles d'un produit de données. Lorsqu'une application en aval, tableau de bord ou agents IA sur ce produit, c'est ce contrat qui leur donne l'assurance que les données correspondront toujours à leurs attentes la semaine prochaine.

L'étude menée conjointement par le BARC et Actian a révélé que l'adoption des contrats de données suit de près celle des produits de données, de nombreuses organisations considérant ces contrats comme un élément essentiel de la confiance, de gouvernance et de la gestion de la qualité. Ensemble, les produits de données et les contrats de données constituent le fondement d'évolutif .

Les chiffres constituent un argument de poids

Si vous vous demandez encore si cet investissement en vaut la peine, réfléchissez à ceci : 85 % des entreprises disposant de produits de données à l'échelle de l'entreprise ont au moins trois projets d'IA en production. Ce n'est pas une coïncidence.

Les stratégies en matière de produits de données sont étroitement liées aux systèmes d'IA « agentique » déployés dans des environnements de production. Il s'agit là du type d'IA autonome capable de générer des résultats commerciaux, et non pas simplement de répondre à des questions dans une fenêtre de discussion.

Les organisations qui progressent le plus rapidement dans le domaine de l'IA ne collectent pas davantage de données. Elles veillent à ce que les données dont elles disposent déjà soient compréhensibles, fiables et prêtes à l'emploi.

L'ère de l'IA ne tolère pas des bases de données désorganisées. La bonne nouvelle, c'est que personne n'a besoin de repartir de zéro. Il suffit simplement de réfléchir de manière méthodique à la manière dont les données sont structurées, gérées et diffusées.

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À propos de l'auteur

À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.