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Atteindre l’avantage de l’IA agentique
Combler le manque d’intégrité des données grâce à des données agentic-ready
L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase. Les entreprises dépassent désormais le stade de l’expérimentation et des gains de productivité pour évoluer vers l’IA agentique — des systèmes conçus pour raisonner, décider et agir de manière autonome au sein des processus métier essentiels. Cette évolution transforme en profondeur les exigences auxquelles les données d’entreprise doivent répondre et établit de nouvelles attentes à l’égard des responsables qui en ont la charge.
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EBOOKAtteindre l’avantage de l’IA agentique
Combler le manque d’intégrité des données grâce à des données agentic-ready
L’IA agentique établit un nouveau standard pour
l’intégrité des données
L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase. Les entreprises dépassent désormais le stade de l’expérimentation et des gains de productivité pour adopter l’IA agentique — des systèmes conçus pour raisonner, décider et agir de manière autonome au sein des processus métier essentiels. Cette évolution transforme en profondeur les exigences auxquelles les données d’entreprise doivent répondre et établit de nouvelles attentes à l’égard des responsables qui en ont la charge.
L’IA apporte déjà de la valeur aujourd’hui. Les organisations constatent des gains en productivité, en capacité d’analyse et en rapidité dans un nombre croissant de cas d’usage. Pourtant, pour de nombreuses entreprises, cette valeur ne croît pas encore suffisamment vite pour compenser le coût et la complexité des initiatives d’IA. Selon McKinsey, 95 % des initiatives en matière d’IA n’apportent pas de retour sur investissement positif — non pas parce que l’IA ne fonctionne pas, mais parce qu’elle ne peut pas être opérationnalisée de manière fiable à grande échelle. À mesure que les systèmes d’IA se rapprochent des processus d’exécution du métier, les gains incrémentaux ne suffisent plus.
*Source : MIT, « The GenAI Divide: The State of AI Business in 2025 » (Le clivage de la GenAI : l’état de l’AI Business en 2025)
Combler le manque d’intégrité des données de l’IA agentique
À mesure que les organisations intègrent l’IA au cœur de leurs processus opérationnels, les défis persistants liés à l’intégrité des données deviennent impossibles à ignorer. Depuis des décennies, les entreprises sont confrontées à la fragmentation de leurs données au sein d’environnements hybrides et multi‑générationnels, à des niveaux de qualité hétérogènes, à des informations obsolètes et à un manque de contexte — autant de facteurs qui compromettent la fiabilité des systèmes décisionnels, qu’il s’agisse de plateformes d’analyse, de data warehouses ou de modèles de machine learning.
Ce qui a évolué, ce n’est pas l’existence de ces défis, mais leur impact. Dans les environnements d’IA agentique — dans lesquels les systèmes interprètent les indicateurs, hiérarchisent les actions et exécutent de manière autonome — les défaillances de l’intégrité des données ne ralentissent plus la prise de décision et ne nécessitent plus d’intervention humaine. Elles déterminent directement les résultats. Il en découle un manque croissant d’intégrité des données : l’écart croissant entre les capacités des systèmes d’IA agentique et le niveau de fiabilité que les données d’entreprise peuvent actuellement garantir.
Combler ce manque ne nécessite pas une nouvelle définition de l’intégrité des données. Cela exige de l’élever à un niveau supérieur. Au cœur même de la notion d’intégrité des données se trouvent des informations exactes, cohérentes et riches en contexte — des conditions essentielles pour garantir la fiabilité des décisions. Les données agentic-ready sont des données qui répondent à ce niveau d’intégrité au moment où les systèmes d’IA commencent à agir de manière autonome. Cela illustre une évolution : la transition de la gestion des données destinée à soutenir l’analyse et la recommandation à la préservation continue de l’intégrité des données pour des décisions exécutées en temps réel et à grande échelle.
Dans cet environnement, l’intégrité des données n’est plus une fonction de soutien. Elle devient une exigence opérationnelle. Lorsque les données sont cloisonnées, incomplètes, obsolètes, incohérentes ou non conformes, les systèmes autonomes ne produisent pas seulement des analyses imparfaites : ils génèrent des résultats dépourvus de fiabilité. Les données agentic-ready établissent les conditions nécessaires pour permettre aux agents IA de raisonner, de décider et d’agir en toute confiance.
Cet ebook présente un cadre stratégique destiné aux responsables data qui se préparent à l’IA agentique. Il définit six exigences essentielles pour combler le déficit d’intégrité des données et établir des données agentic-ready, afin de permettre aux systèmes autonomes de générer des résultats métier mesurables tout en restant alignés sur les contrôles organisationnels, la tolérance au risque et les exigences réglementaires.
Pourquoi l’IA agentique exige un niveau supérieur d’intégrité des données
De nombreuses entreprises ont déjà investi dans la modernisation de leurs données, et ces initiatives se poursuivent. De nouvelles plateformes, architectures et pratiques ont élargi l’accès aux données, renforcé la qualité dans les domaines essentiels et instauré une gouvernance et un suivi plus rigoureux. Ces initiatives ont permis des avancées significatives dans les domaines de l’analytique, du machine learning et des cas d’usage de l’IA générative, et elles demeurent un levier essentiel de la transformation en cours.
L’adoption de l’IA générative s’est particulièrement accélérée, car elle offre la perspective d’une amélioration significative de la productivité individuelle. Ces systèmes synthétisent les informations, génèrent du contenu et facilitent l’analyse, tout en étant conçus pour favoriser la prise de décision humaine. Lorsque les résultats ne sont pas conformes aux attentes, les équipes peuvent intervenir, valider les sorties et exercer leur jugement avant toute mise en œuvre.
L’IA agentique lance un modèle fondamentalement différent. Ces systèmes sont conçus pour analyser, hiérarchiser et agir de manière autonome au sein de processus interconnectés. À mesure que l’IA passe d’un rôle d’assistance aux personnes à une capacité d’action au nom de l’organisation, la tolérance envers des données inexactes, incohérentes ou insuffisamment contextualisées diminue fortement. L’intégrité des données n’est plus une fonction de support, mais une exigence opérationnelle à part entière.
Bien que les fonctionnalités modernes d’intégrité des données puissent offrir des niveaux supérieurs de précision, de cohérence et de contextualisation, elles sont encore trop souvent mises en œuvre de manière sélective. Les initiatives en matière d’intégrité des données se concentrent généralement sur des domaines à forte valeur, sont appliquées à des points de contrôle spécifiques ou reposent sur des processus manuels et une expertise spécialisée. Cette approche était suffisante lorsque les résultats produits par l’IA étaient validés par des humains, mais elle ne peut pas être étendue à une exécution autonome.
Le coût devient un facteur limitant à mesure que les attentes augmentent. Le maintien de l’intégrité des données par des interventions manuelles et des compétences rares s’avère coûteux et difficile à pérenniser, surtout à mesure que les volumes de données augmentent et que les systèmes d’IA exigent une confiance continue. Les organisations sont souvent contraintes de choisir entre étendre la couverture de l’intégrité des données à un coût élevé et la limiter à un ensemble restreint de cas d’usage — deux approches qui ne répondent pas aux exigences de mise à l’échelle de l’IA agentique.
L’IA agentique établit un nouveau standard en exigeant une intégrité des données continue, évolutive et économiquement durable. Elle met en évidence les limites des approches reposant sur la supervision humaine et sur des pratiques fragmentées, tout en incitant les organisations à repenser la manière dont l’intégrité est priorisée et maintenue à mesure que les systèmes d’IA commencent à fonctionner de manière autonome. Répondre à ce niveau d’exigence ne signifie pas repartir de zéro, mais implique une évolution dans la manière dont l’intégrité des données est intégrée aux opérations quotidiennes.
Le manque d’intégrité des donnéesde l’IA agentique
À mesure que les organisations évoluent vers l’IA agentique, beaucoup constatent un écart entre les données dont elles disposent et celles dont les systèmes autonomes ont besoin. Ce fossé ne résulte pas d’une défaillance unique ni d’une capacité manquante. Il traduit plutôt un ensemble de conditions persistantes qui limitent la précision, le contexte, la fiabilité et l’évolutivité — des conditions qui ont longtemps restreint la valeur des données d’entreprise, mais dont l’impact devient bien plus déterminant lorsque les systèmes d’IA sont appelés à agir de manière autonome.
Ensemble, ces conditions constituent le manque d’intégrité des données de l’IA agentique. Elles coexistent souvent et se renforcent mutuellement, ce qui complique la capacité des organisations à instaurer le niveau de confiance requis par la prise de décision autonome.
Cloisonnées
Les données essentielles sont réparties entre des environnements informatiques hybrides et multi‑générationnels. Bien que cette répartition soit souvent intentionnelle — motivée par des impératifs de performance, de coûts ou par les besoins des applications — de nombreuses organisations ne disposent pas d’une compréhension claire et commune de l’emplacement de leurs données, de leur structure ni de leurs modalités d’accès. Lorsque les données ne peuvent pas être facilement identifiées, comprises ou reliées entre différents environnements, elles deviennent inaccessibles dans la pratique pour les systèmes d’IA qui dépendent d’un accès rapide et fiable.
Incomplètes
De nombreux jeux de données ne disposent pas des attributs ni des indicateurs contextuels nécessaires à une prise de décision précise. Les données internes, à elles seules, ne fournissent souvent qu’une vision partielle, laissant subsister des lacunes essentielles liées à la localisation, aux risques, à la demande, aux comportements ou aux conditions réelles. Sans l’enrichissement provenant de sources tierces fiables et reconnues, les systèmes d’IA fonctionnent avec des zones d’ombre qui limitent leur capacité de raisonnement, en particulier lorsque les décisions doivent intégrer des facteurs externes non pris en compte par les systèmes internes.
Obsolètes
Les données qui sont actualisées périodiquement et non en continu obligent les systèmes d’IA à fonctionner sur la base d’informations rétrospectives. Dans des environnements dynamiques, même de légers retards peuvent entraîner des décisions qui ne reflètent plus les conditions actuelles. À mesure que les systèmes d’IA assument des fonctions plus autonomes, la dépendance vis-à-vis des données obsolètes compromet rapidement la fiabilité de leurs résultats.
Incohérentes
Les problèmes de qualité des données demeurent largement répandus au sein des environnements d’entreprise. Les données peuvent être inexactes, incomplètes, non normalisées, dupliquées ou en inadéquation avec leur mode d’utilisation. Ces problèmes de qualité se manifestent différemment selon les systèmes et les processus, ce qui complique la fiabilité et la cohérence des données tout au long de leur parcours au sein de l’organisation. Pour l’IA agentique, une mauvaise qualité des données génère une ambiguïté et des erreurs que les systèmes autonomes ne sont pas en mesure de corriger par interprétation ou par escalade.
Non conformes
À mesure que les systèmes d’IA gagnent en autonomie, l’absence d’une gouvernance cohérente devient un risque majeur. Dans de nombreuses organisations, la gouvernance des données n’est pas appliquée de manière uniforme dans les environnements, les cas d’usage ou les phases du cycle de vie des données. Sans politiques claires, traçabilité et mécanismes de vérification opérationnels, les organisations peinent à justifier la manière dont les décisions AI-driven ont été prises ou à démontrer leur conformité aux contrôles internes et aux réglementations externes. Lorsque les données ne sont pas gouvernées, les systèmes autonomes fonctionnent sans les garde-fous indispensables à la confiance et à la responsabilité.
Coûteuses
Le maintien de l’intégrité des données a longtemps reposé sur des processus manuels et des compétences spécialisées. Bien que cette approche puisse convenir à certains cas d’usage spécifiques, elle demeure coûteuse et difficile à maintenir à grande échelle. Comme les systèmes d’IA exigent une confiance continue plutôt qu’une validation ponctuelle, la dépendance vis-à-vis de l’intervention humaine constitue un obstacle majeur à une adoption à grande échelle. Chacune de ces conditions, prise individuellement, limite les résultats obtenus par l’IA. Ensemble, elles empêchent les organisations de passer de la phase d’expérimentation à une exécution véritablement autonome. Remédier au fossé d’intégrité des données de l’IA agentique nécessite de traiter l’ensemble des six conditions, non pas comme des problématiques isolées, mais comme des défis interdépendants qui déterminent la maturité et la préparation des données d’entreprise à l’IA agentique.
La mission stratégique :
des données agentic-ready
L’IA agentique redéfinit les exigences que les organisations doivent poser à l’égard de leurs données. À mesure que les systèmes d’IA passent de la génération d’informations à la prise de décision et à l’action autonome, l’intégrité des données ne constitue plus un simple soutien : elle devient un impératif stratégique pour les responsables data, garants de la confiance, de la performance et de la maîtrise des risques.
Les données agentic-ready établissent le standard que les données d’entreprise doivent respecter dans cet environnement. Il s’agit de données qui démontrent en permanence leur exactitude, leur cohérence et leur pertinence contextuelle au moment où les décisions sont mises en œuvre, et non simplement analysées. Elles sont enrichies et maintenues à un niveau de qualité fiable, gouvernées tout au long de leur cycle de vie et disponibles sous la forme et dans les délais nécessaires pour permettre aux systèmes autonomes d’agir en toute confiance.
Les organisations aborderont cette mission à partir de points de départ différents. Toutes avancent vers une intégrité des données renforcée, et la plupart ont déjà engagé des initiatives couvrant une ou plusieurs de ses dimensions. Ces initiatives sont essentielles et porteuses de valeur. L’IA agentique ne les rend pas obsolètes ; elle élève le niveau d’exigence qu’elles doivent collectivement soutenir. La question n’est plus de savoir s’il existe des fonctions d’intégrité des données, mais si elles sont suffisantes pour répondre aux exigences de la prise de décision autonome.
Dans un environnement d’IA agentique, l’intégrité des données doit être garantie partout où des décisions sont prises et des actions entreprises. Lorsque les données restent cloisonnées, incomplètes, obsolètes, incohérentes, non conformes ou coûteuses à gérer, ces conditions sont directement transférées aux systèmes autonomes. Les lacunes qui ralentissaient autrefois l’analyse ou nécessitaient une intervention humaine déterminent désormais les résultats en temps réel.
Les données agentic-ready établissent un standard commun pour aligner les initiatives d’intégrité des données sur cette nouvelle réalité. Elle offre une vision claire pour évaluer le niveau de préparation et hiérarchiser les actions, quel que soit l’emplacement des données ou la manière dont elles sont exploitées au sein de l’entreprise. La section suivante présente six conditions essentielles qui définissent cette norme et établissent une feuille de route claire pour parer au manque d’intégrité des données de l’IA agentique.
Définir les conditions des données agentic-ready
Les données sont agentic-ready lorsque des exigences fondamentales sont satisfaites de façon constante dans tous les contextes où s’exerce la prise de décision autonome. Les organisations peuvent déjà répondre à certaines de ces conditions au travers de leurs initiatives actuelles en matière d’intégrité des données, mais l’IA agentique renforce désormais l’obligation de les remplir conjointement afin de permettre une autonomie à grande échelle.
Les six conditions suivantes définissent ce que les responsables data doivent garantir afin de parer au manque d’intégrité des données de l’IA agentique et d’établir des données agentic-ready.
Unifiez vos données
L’IA agentique exige une vision unifiée des données à l’échelle de l’entreprise. Cela ne signifie pas regrouper physiquement toutes les données sur une seule plateforme. Cela signifie connecter les données dans l’ensemble du paysage informatique au moyen d’un catalogue de données commun, afin qu’elles puissent être découvertes, classifiées et comprises, puis les intégrer là où cela est nécessaire pour faciliter la prise de décision et l’exécution. Sans ce niveau de visibilité et de connexion, les données demeurent fragmentées et difficiles à exploiter de manière fiable par les systèmes autonomes.
Obtenez un avantage concurrentiel grâce à l’enrichissement
Les données internes, à elles seules, offrent rarement le contexte nécessaire à une prise de décision autonome. Les données agentic-ready sont enrichies d’informations tierces et contextuelles de référence, liées à des facteurs tels que la localisation ou la demande, afin de combler les lacunes essentielles et de refléter les conditions réelles. L’enrichissement réduit les zones d’ombre, renforce la précision des décisions et permet aux systèmes d’IA de raisonner au-delà des informations contenues dans les systèmes opérationnels.
Agissez dans l’instant
Les systèmes autonomes reposent sur des données reflétant les conditions actuelles. Les données agentic-ready sont continuellement actualisées et maintenues dans un état maîtrisé, garantissant que les décisions reposent sur la situation réelle du moment, et non sur des informations obsolètes datant de plusieurs heures ou jours. Lorsque l’IA s’appuie sur des informations obsolètes, les résultats s’éloignent rapidement des réalités opérationnelles et environnementales de l’entreprise.
Façonnez les données selon leur finalité
Des décisions différentes nécessitent des niveaux différents de qualité des données. Les données agentic-ready sont adaptées à l’usage auquel elles sont destinées, présentant les caractéristiques essentielles à une exécution fiable — telles que l’exhaustivité, la validité et la cohérence — là où elles comptent le plus. Dans des environnements autonomes, les problèmes de qualité des données ne peuvent pas être écartés par le jugement humain, car ils influencent directement les résultats.
Renforcez la gouvernance
À mesure que les systèmes d’IA gagnent en autonomie, la gouvernance doit établir des cadres clairs pour l’utilisation des données. Les données agentic-ready doivent être gouvernées dans la pratique afin d’offrir à l’entreprise une visibilité claire sur l’emplacement des « bonnes données » et de garantir que les décisions soient traçables, vérifiables et conformes aux politiques internes ainsi qu’aux exigences réglementaires en constante évolution, y compris celles émergentes propres à l’IA. Sans gouvernance, la confiance dans les résultats obtenus de manière autonome ne peut être maintenue.
Optimisez la structure des coûts
L’IA agentique augmente les exigences en matière d’intégrité des données tout en remettant simultanément en question sa rentabilité. Les approches reposant sur des processus manuels et des compétences spécialisées sont coûteuses et difficiles à faire évoluer. Les données agentic-ready nécessitent une structure de coûts optimisée — qui exploite l’IA pour automatiser les tâches liées à l’intégrité des données et réduire la dépendance vis-à-vis d’une expertise rare, et capable d’être déployée via une suite interopérable de fonctionnalités permettant de gérer les données dans des environnements hybrides.
« L’IA est omniprésente, mais le véritable retour sur investissement dépend de la qualité des données sous-jacentes. Les données agentic-ready permettent aux entreprises de passer de l’expérimentation à la mise en œuvre, avec confiance, gouvernance et fiabilité. »
Josh Rogers
CEO de Precisely
Comment Precisely aide les entreprises à combler le manque d’intégrité des données de l’IA agentique
Les dirigeants orientés données choisissent Precisely parce que nous les aidons à maximiser la contextualisation et l’exploitation de leurs données tout en réduisant les coûts et les efforts — des résultats essentiels pour opérationnaliser l’intégrité des données au service de l’IA agentique. Grâce à une combinaison de logiciels d’entreprise, de données et de conseils en stratégie de données, Precisely permet aux organisations de garantir la précision, la cohérence et la contextualisation de leurs données au sein d’environnements complexes et hybrides.
Au cœur de cette approche figure la Precisely Data Integrity Suite, au sein de laquelle l’intégration des données, la qualité des données, la gouvernance des données, l’enrichissement des données et l’analyse spatiale fonctionnent comme des services interopérables reposant sur une Data Integrity Foundation commune. Ces fondations fournissent les fonctionnalités communes qui relient les services, favorisent l’automatisation et permettent à l’intégrité des données de s’étendre parallèlement à l’IA agentique, sans imposer une approche uniforme de l’architecture des données.
Maximisez le contexte
L’IA agentique repose sur des données fiables et parfaitement maîtrisées. Precisely aide les organisations à connecter et à intégrer leurs données au sein d’environnements hybrides et hérités — incluant SAP, IBM et les systèmes mainframe — afin de les rendre exploitables sur des plateformes modernes lorsque cela est nécessaire.
Un catalogue de données commun offre une visibilité complète sur l’emplacement des données et sur la manière dont elles peuvent être utilisées, tandis que leur enrichissement avec des données tierces fiables et des données géolocalisées apporte un contexte réel essentiel. Associées à une qualité de données durable, ces capacités fournissent à l’IA agentique les apports complets et fiables dont elle a besoin pour raisonner avec précision et sans zones d’ombre.
Optimisez l’usage
Pour que l’IA agentique génère une réelle valeur, des données de haute qualité, gouvernées et fiables doivent pouvoir être exploitées partout où des décisions sont prises. Le modèle d’exécution de la Data Integrity Suite, qui permet aux organisations de définir une logique d’intégrité des données unique et d’exécuter les processus là où les données résident (sur site, dans le cloud ou au sein d’environnements hybrides), associé à un ensemble étendu d’API, permet aux organisations de mettre à disposition des données adéquates, dans le bon contexte et au moment opportun.
La gouvernance des données intégrée garantit la fiabilité nécessaire pour que les systèmes d’IA fonctionnent de manière responsable et à grande échelle, à travers les différents écosystèmes, modèles et processus.
Réduisez les efforts
À mesure que les exigences en matière d’intégrité des données augmentent, les organisations doivent également prendre en compte le coût de leur maintien dans la durée. La Precisely Data Integrity Suite réduit la dépendance vis-à-vis des processus manuels et des compétences spécialisées en offrant une expérience utilisateur intuitive et des fonctions d’automatisation intégrées. Les fonctionnalités AI-driven et les agents IA renforcent la performance des équipes grâce à des recommandations ciblées et à des bonnes pratiques guidées.
Au-delà de la réduction des interventions manuelles, le maintien de l’intégrité des données à grande échelle repose également sur l’efficacité de l’architecture et des coûts. Les services de la Data Integrity Suite dédiés à la gestion de la qualité des données, à la gouvernance, à l’intégration et à l’enrichissement des données sont conçus pour être interopérables. Ces services modulaires reposent sur des fondations communes, favorisant la réutilisation entre différents projets afin de réduire les efforts en double, d’accélérer la création de valeur et de soutenir l’évolutivité sans complexité supplémentaire. Les organisations peuvent engager leur démarche en fonction de leurs besoins actuels et évoluer à leur propre rythme à mesure de la progression de l’adoption de l’IA agentique.
Aller de l’avant en toute confiance
Lorsque les entreprises comblent le manque d’intégrité des données lié à l’IA agentique, elles créent les conditions nécessaires pour que l’IA génère une véritable valeur opérationnelle. Les décisions gagnent en précision. Les processus gagnent en efficacité. Les équipes acquièrent la capacité de s’adapter avec assurance à l’évolution des conditions. Ces résultats ne reposent pas uniquement sur l’expérimentation, mais aussi sur des données intégrées, gouvernées, enrichies et maintenues à un niveau de qualité fiable.
Malgré des investissements importants dans l’IA, de nombreuses organisations peinent encore à transformer ces efforts en résultats concrets. Le fossé ne tient pas à un manque d’ambition ou d’innovation. C’est le manque d’intégrité des données qui empêche d’atteindre le niveau d’exigence requis par la prise de décision autonome à grande échelle. Combler cet écart est devenu une priorité pour les dirigeants responsables de la performance, de la résilience et de la gestion des risques.
Le progrès ne nécessite pas de tout résoudre simultanément. Il faut commencer par se concentrer sur les données les plus stratégiques et leur alignement sur les standards requis pour des systèmes d’IA capables d’agir plutôt que de se contenter d’assister. Chaque étape renforce la dynamique et prépare l’organisation à un niveau d’autonomie plus avancé.
Precisely collabore avec des milliers d’entreprises dans cette démarche. Forte d’une expertise approfondie en intégrité des données et en environnements IT multi‑générationnels, Precisely aide les organisations à atteindre le niveau d’intégrité des données exigé par l’IA agentique et à transformer le potentiel de l’IA en impact opérationnel durable.
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