10 cas d'utilisation montrent comment la Préparation données favorise l'IA agentique

L'IA agentique n'échoue pas à cause des modèles. Elle échoue parce que les données qui alimentent les modèles ne sont pas prêtes. Les données n'ont pas la qualité, le contexte ou la précision nécessaires pour fournir des résultats fiables.

La question pressante pour les entreprises est la suivante : "Peut-on faire confiance à nos agents ou applications d'IA pour apporter de la valeur à l'entreprise ?" Selon Gartner, Inc., plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici à la fin de 2027, en raison de l'escalade des coûts, d'une valeur commerciale imprécise ou de contrôles des risques inadéquats.

La différence entre le succès et les cas d'utilisation bloqués se résume à la Préparation données. Avec les bonnes bases, les organisations peuvent avantage d'une IA agentique qui génère des résultats mesurables à grande échelle.

Pour donner vie à l'IA agentique, les organisations peuvent activer leurs métadonnées en donnant un contexte commercial aux données de l'entreprise. Avec un serveur Model Context Protocol (MCP), métadonnées devient le tissu conjonctif entre les données et l'IA. Cela donne, par exemple, aux agents d'IA la capacité de comprendre et d'agir en toute sécurité sur les informations à travers les systèmes, en ajoutant le contexte et la confiance pour générer des résultats fiables et orientés vers les objectifs.

Lorsque métadonnées est activé de cette manière, data Préparation passe d'un objectif technique à un avantage stratégique. C'est là que la Préparation données devient un véritable facteur de différenciation. Elle permet aux entreprises d'activer leurs métadonnées et de support capacités intelligentes qui produisent des résultats commerciaux tangibles. Ces 10 cas d'utilisation à fort impact montrent comment l'activation des données alimente l'IA agentique pour offrir une valeur commerciale durable :

1. Stimuler la cohérence grâce à des définitions de termes commerciaux à la demande

Défi à relever : Le vice-président des finances d'une division récemment acquise prépare son premier rapport consolidé. Il rencontre le terme "ratio de capital net ajusté", un indicateur clé de performance de l'entreprise dont la méthode de calcul est très spécifique. Dans l'organisation précédente, un terme similaire avait une signification différente. L'utilisation d'une définition incorrecte pourrait entraîner des inexactitudes importantes dans les rapports financiers et entraîner des semaines de travail supplémentaire.

Solution : Au lieu de planifier plusieurs réunions pour trouver la définition, le vice-président demande à son assistant IA : "Quelle est la définition et le calcul approuvés par l'entreprise pour le 'ratio de capital net ajusté' ?" Instantanément, l'assistant IA récupère la définition qui fait autorité dans le glossaire central de l'entreprise, y compris la formule précise, le responsable des données en charge de la mesure et un lien vers le document de politique officiel.

Implications stratégiques : Cette capacité est cruciale pour l'intégration post-fusion, car elle permet aux entités acquises de s'aligner rapidement sur les normes de l'entreprise. À l'échelle mondiale, elle permet d'appliquer un vocabulaire commercial unique et sans ambiguïté, ce qui est essentiel pour l'établissement de rapports réglementaires précis tels que CCAR et BCBS 239, la réalisation d'analyses cohérentes à l'échelle mondiale et l'élimination des erreurs coûteuses dues à une mauvaise interprétation.

2. La recherche sémantique permet d'obtenir des informations plus approfondies

Défi à relever : Un analyste de la Chaîne d'approvisionnement mondiale est chargé d'identifier les inefficacités au sein de la Chaîne d'approvisionnement de l'organisation. Il doit analyser les "performances logistiques", mais ce concept est saisi différemment selon les systèmes ERP et les unités commerciales régionales : "respect des SLA transporteur" en Amérique du Nord, "efficacité de l'expédition" dans la région APAC et "taux de réussite des livraisons sortantes" dans la région EMEA. Une simple recherche par mot-clé ne permettrait pas d'accéder à ces ensembles de données critiques et connexes.

Solution : L'analyste demande à l'IA : "Trouvez tous les ensembles de données liés à la logistique et aux performances d'expédition à l'échelle mondiale." Le serveur Model-Context Protocol (MCP), alimenté par un graphe de connaissances, comprend les relations sémantiques entre ces termes disparates. Il renvoie une collection complète de tableaux, de rapports et de tableaux de bord pertinents provenant de tous les systèmes régionaux, ce qui permet d'obtenir une image complète pour la première fois.

Implications stratégiques : La recherche sémantique permet d'éliminer les silos de données qui se forment naturellement dans les grandes organisations fédérées. Elle permet une véritable vision à 360 degrés des opérations commerciales complexes, depuis les interactions avec les clients jusqu'à la logistique de Chaîne d'approvisionnement . Cette capacité est essentielle pour identifier les risques cachés, découvrir des opportunités d'optimisation interfonctionnelles et conduire des initiatives stratégiques à l'échelle de l'entreprise qui dépendent d'une compréhension holistique de l'activité.

3. Accélérer la modernisation des technologies grâce à la découverte de modèles de données

Défi à relever : Une équipe d'architecture d'entreprise planifie la mise hors service, sur plusieurs années et pour plusieurs millions de dollars, d'un ancien système ERP sur ordinateur central afin d'accélérer sa migration vers le cloud. Avant de pouvoir migrer un seul processus, les membres de l'équipe doivent comprendre les milliers de dépendances de données non documentées qui se sont accumulées au fil des décennies. Une erreur pourrait déclencher une défaillance opérationnelle dans un système commercial critique, tel qu'un système de traitement des commandes.

Solution : Un architecte demande à l'IA : "Générez un modèle de données complet pour la table Customer Master, y compris toutes les sources de données connues en amont et les consommateurs en aval." L'IA interroge le graphe de lignage du catalogue de donnéeset produit instantanément une carte relationnelle détaillée, mettant en évidence les dépendances critiques qui étaient auparavant inconnues et fournissant une analyse d'impact claire pour le plan de migration.

Implications stratégiques : Cette capacité réduit considérablement les risques et accélère les grandes initiatives de transformation technologique. Elle réduit la dette technique en rendant compréhensibles les systèmes patrimoniaux complexes, ce qui permet des migrations dans le nuage plus sûres, une modernisation plus rapide des applications et une planification architecturale plus sûre. Le temps gagné en découverte manuelle se traduit directement par une réduction des coûts du projet et une réalisation plus rapide des objectifs stratégiques.

4. Atténuer les risques en localisant les actifs de données certifiés

Défi à relever : Un Chief Risk Officer (CRO) reçoit une demande urgente de la part d'un régulateur fédéral pour fournir les données sources d'un indicateur clé dans la dernière soumission de stress test du CCAR. L'équipe doit répondre dans les 24 heures. L'extraction de données à partir d'une source non certifiée ou obsolète pourrait entraîner de graves sanctions réglementaires et nuire à la réputation de l'entreprise.

Solution : Le responsable des données de l'équipe CRO demande à son assistant IA : "Trouvez le jeu de données certifié et approuvé par le régulateur pour l'exposition au risque de marché du troisième trimestre." L'assistant IA renvoie immédiatement un seul résultat, classé par ordre de priorité : le jeu de données officiellement certifié. La réponse comprend également des métadonnées confirmant la date de certification et le nom du responsable des données qui l'a approuvée, fournissant ainsi une piste d'audit complète et défendable.

Implications stratégiques : Cette fonction fait passer la gouvernance données d'une politique passive à un contrôle actif et Embarqué . Pour les processus critiques tels que la clôture financière, les dépôts réglementaires et la modélisation des risques, elle fournit une couche inébranlable de confiance et de défendabilité. Il garantit que les décisions les plus critiques de l'entreprise sont basées sur des données exactes, à chaque fois, atténuant ainsi les risques financiers et réglementaires significatifs.

5. Améliorer la collaboration en identifiant les propriétaires des données

Défi à relever : Un responsable de la protection des données exécute un plan d'intervention en cas de violation potentielle des données concernant une base de données marketing de clients. Pour se conformer à la règle de notification de 72 heures du GDPR, il doit immédiatement identifier le propriétaire officiel de l'entreprise et le responsable technique du jeu de données afin d'évaluer la portée de l'incident et de prendre des mesures correctives. Perdre des heures à naviguer dans les annuaires internes pourrait faire la différence entre la conformité et une amende de plusieurs millions d'euros.

Solution : L'agent demande à l'IA : "Qui sont le propriétaire et le responsable technique de la base de données EU_CUST_MKTG_PROD ?" L'IA renvoie instantanément les coordonnées des deux personnes, leur rôle au sein du conseil de gouvernance données et leurs sauvegardes désignées, ce qui permet à l'équipe d'intervention en cas d'incident d'engager les bonnes personnes en l'espace de quelques minutes.

Implications stratégiques : En cas de crise, il est essentiel de réagir rapidement et de prendre des mesures précises. Cette capacité intègre la résilience dans le modèle opérationnel de l'organisation en rendant la responsabilité transparente et instantanément accessible. Elle raccourcit considérablement le délai de résolution des incidents critiques liés aux données, qu'il s'agisse d'atteintes à la sécurité ou de défaillances de la qualité, réduisant ainsi les risques et renforçant une culture de responsabilité claire dans toute l'entreprise.

6. Instaurer la confiance grâce à la transparence de l'historique des données

Défi commercial : Lors d'une réunion trimestrielle du conseil d'administration, le PDG s'interroge sur une hausse surprenante d'un indicateur opérationnel clé dans le tableau de bord ventes mondiales. Le Chief Data Officer, présent à la réunion, est invité à valider l'origine du chiffre. L'incapacité à répondre avec assurance pourrait miner la confiance dans l'ensemble de l'organisation des données.

Solution : Le CDO demande à l'assistant IA : "Montrez-moi la ligne commerciale pour le KPI 'Global New Recurring Revenue' sur le tableau de bord bord". En quelques secondes, l'IA affiche un organigramme de haut niveau confirmant que les données proviennent des data marts Salesforce et SAP certifiés et qu'elles ont été traitées par le pipeline ETL standard et audité, sans qu'aucune anomalie n'ait été détectée. Le CDO peut alors expliquer en toute confiance la provenance des données au conseil d'administration en en temps réel.

Implications stratégiques : Cette capacité élève la gouvernance données au plus haut niveau d'importance stratégique. Elle offre aux cadres supérieurs une preuve instantanée et transparente de la source d'une mesure, ce qui renforce la confiance et favorise une véritable culture axée sur les données. La capacité de valider des informations commerciales essentielles avec cette rapidité et cette confiance est une démonstration puissante d'un écosystème de données mature et fiable.

7. Prendre des décisions en toute confiance grâce à des scores de qualité en temps réel

Défi à relever : L'algorithme de négociation automatisé d'un fonds spéculatif quantitatif est sur le point de rééquilibrer un portefeuille de plusieurs milliards de dollars sur la base de données de marché entrantes provenant de plusieurs bourses mondiales. Une microseconde de décalage des données ou un seul flux corrompu pourrait déclencher une cascade de transactions erronées, entraînant des pertes financières catastrophiques. Le système a besoin d'un contrôle final automatisé.

Solution: As a final step in its execution logic, the automated trading system makes a programmatic call to the AI assistant: “Confirm data quality and latency for all constituent feeds of the ‘Global Risk Arbitrage’ model.” The AI assistant instantly validates that all feeds are operating within their prescribed quality thresholds, such as >99.9% accuracy, <50ms latency, and returns a “PROCEED” signal. If any feed was degraded, it would return a “HALT” signal, preventing the trade from proceeding.

Implications stratégiques : Il s'agit là d'un exemple de la norme la plus élevée en matière de gestion des risques opérationnels. Pour les systèmes de prise de décision automatisés à haute fréquence tels que le trading algorithmique, la logistique en temps réel de la Chaîne d'approvisionnement et la détection des fraudes, l'intégration de ces contrôles de qualité instantanés et programmatiques est cruciale. Ils constituent une protection vitale, empêchant les systèmes automatisés d'exécuter des décisions désastreuses fondées sur des données inexactes.

8. Rationaliser les réponses en matière de conformité et d'audit

Défi à relever : Une équipe d'audit interne se prépare à un prochain examen par un régulateur fédéral, tel que l'Office of the Comptroller of the Currency (OCC). Pour se préparer, l'équipe doit valider de manière proactive que toutes les données utilisées dans les cadres de reporting des risques BCBS 239 de la banque proviennent de sources certifiées et ont une lignée complète de bout en bout. Jusqu'à présent, ce processus nécessitait l'intervention manuelle d'une équipe de plusieurs ressources pendant plusieurs mois.

Solution : L'auditeur principal pose à l'IA une question complexe et à multiples facettes : "Dressez la liste de toutes les données utilisées par les modèles BCBS 239. Pour chacun d'entre eux, confirmez son statut de certification, indiquez son secteur d'activité et donnez la liste de son responsable des données." L'IA interroge le graphe de connaissances et génère en quelques minutes un rapport complet, prêt pour l'audit, en identifiant deux ensembles de données dont les certifications ont expiré.

Implications stratégiques : Cette capacité transforme la préparation des audits d'un exercice d'évacuation réactif et laborieux en un processus de conformité proactif et continu. Elle réduit considérablement les coûts et les délais associés aux audits. Plus important encore, elle réduit le risque de recevoir des conclusions réglementaires négatives, qui peuvent entraîner de lourdes pénalités financières et nuire à la réputation de l'entreprise. C'est la preuve d'une position de conformité proactive de pointe.

9. Accélérer l'intégration et le délai d'obtention de la valeur ajoutée

Défi commercial : Une société pharmaceutique classée au Fortune 100 acquiert une société de biotechnologie afin d'accélérer la découverte de nouveaux médicaments. Elle doit intégrer 50 scientifiques de données hautement spécialisés dans le vaste et complexe écosystème de données d'essais cliniques de la société mère. Un processus d'intégration prolongé pourrait retarder des recherches essentielles et mettre en péril les avantages escomptés de cette acquisition de plusieurs milliards de dollars.

Solution : Dans le cadre du plan d'intégration, le bureau du CDO crée des "kits de bienvenue IA" basés sur les rôles. Un nouveau chercheur en données cliniques peut demander : "Quelles sont les données essentielles pour la recherche en oncologie ?". Il reçoit instantanément un kit comprenant des liens vers les principales bases de données génomiques, des ensembles de résultats d'essais cliniques certifiés, des glossaires de données clés et les coordonnées des principaux gestionnaires de données dans son domaine.

Implications stratégiques : Cette capacité est un facteur direct de réussite des fusions et acquisitions. En accélérant radicalement le délai de productivité des talents spécialisés et de grande valeur des entreprises acquises, l'organisation peut atteindre plus rapidement les objectifs stratégiques, financiers et scientifiques de l'acquisition. À grande échelle, cela devient un avantage concurrentiel significatif sur un marché où la guerre des talents est féroce.

10. Réduire l'encombrement et les coûts en identifiant les données redondantes

Défi à relever : Dans le cadre d'une initiative d'efficacité à l'échelle de l'entreprise, un CDO est chargé de réduire les dépenses multi-cloud tentaculaires de 10 millions de dollars par an. Il suppose que des décennies d'opérations décentralisées ont entraîné une redondance massive des données dans AWS, Azure et Google Cloud. Cependant, il ne dispose pas des outils nécessaires pour identifier et prouver systématiquement cette redondance dans ces environnements.

Solution : Un architecte d'entreprise utilise l'IA pour exécuter des requêtes stratégiques, telles que : "Montrez-moi tous les ensembles de données de tous les fournisseurs de cloud avec plus de 1 To de stockage qui n'ont pas été consultés au cours des 180 derniers jours et qui ont une similarité de schéma supérieure à 90 % avec un actif certifié de l'entreprise." L'IA renvoie une liste hiérarchisée de candidats à la mise hors service, avec les coûts de stockage et les coordonnées des propriétaires des données concernées.

Implications stratégiques : Cette capacité a un impact direct et mesurable sur les résultats. Elle fournit les informations factuelles nécessaires à l'exécution de projets stratégiques de déclassement et de consolidation des données, ce qui permet de réduire considérablement les coûts de stockage et d'informatique dans le nuage. Au-delà des économies, elle atténue les risques de sécurité en réduisant l'empreinte des données de l'entreprise et en simplifiant les charges de conformité grâce à la rationalisation de la gouvernance des données sensibles.

L'IA agentique prend vie lorsque les données sont activées

La conclusion est claire. Le succès de l'IA agentique ne consiste pas à courir après le modèle le plus récent. Il s'agit de préparer les données à travailler intelligemment, en toute sécurité et à grande échelle. De la réduction du temps de préparation des audits à l'élimination des coûts redondants du cloud, la valeur commerciale de l'IA agentique ne devient apparente que lorsque les entreprises investissent dans une base de données gouvernée et activée.

Les organisations qui tirent parti de l'IA agentique transforment leurs métadonnées en une base opérationnelle dynamique qui favorise la cohérence, la transparence et l'automatisation dans l'ensemble de l'entreprise.

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À propos de Kunal Shah

Kunal Shah est le directeur du marketing produit pour Data Intelligence et Data observabilité. Ancien ingénieur logiciel, il est aujourd'hui spécialisé dans les stratégies de mise sur le marché et la croissance des produits. Dans le passé, il a occupé des rôles de marketing produit senior et de mise en œuvre technologique, développant son expertise dans l'Edge AI, l'IoT, l'ingénierie des données, la science des données et les solutions d'entreprise SaaS et on-prem basées sur l'IA/ML. Sur le plan académique, Kunal est titulaire d'un MBA de l'Université Duke, d'une maîtrise en MIS de l'Université Texas A&M et d'une licence en ingénierie de l'Université de Mumbai.