L'IA ne rencontre pas de difficultés par manque de données ou de plateformes modernes au sein des organisations. Ses difficultés proviennent du fait que la plupart des architectures de données n'ont jamais été conçues pour répondre aux exigences qu'elle engendre. Trop souvent, l'architecture des données intervient en aval, une fois les données mal capturées, déformées par des solutions de contournement ou perdues lors des transferts de données. Les équipes se retrouvent ainsi prises au piège d'un cycle infernal de création de nouvelles plateformes, de pipelines, de tableaux de bord et d'expérimentations d'IA, pour ensuite passer des mois à « corriger » les données. En bref, l'IA n'a pas simplement besoin de plus de données. Elle a besoin de données opérationnellement précises, définies de manière cohérente, traçables et sécurisées, créées correctement à la source et non assemblées à la hâte.

1. Le problème de l'architecture des données

Une grande partie du travail d'« architecture des données » est encore réalisée trop tard, une fois les données créées, mal capturées, déformées par des solutions de contournement ou perdues lors des transferts de données. Au moment où l'équipe de données modélise les données dans un entrepôt ou les nettoie dans un lac de données, les problèmes fondamentaux sont déjà intégrés.

​

C'est pourquoi tant d'organisations se retrouvent prises dans le même cercle vicieux : elles mettent en place une nouvelle plateforme, créent de nouveaux pipelines, ajoutent de nouveaux tableaux de bord et lancent de nouvelles expériences d'IA, pour ensuite passer les mois suivants à « corriger les données » une fois de plus[i].

Le véritable problème n'est pas le manque d'outils de données. Il réside dans le fait que l'architecture des données est souvent considérée comme une simple question de reporting, au lieu d'être perçue comme l'architecture de la vérité d'entreprise.

Si votre équipe souhaite se préparer à l'IA, elle doit cesser de considérer les données comme quelque chose qui sera « préparé plus tard ». Les données doivent être créées à la source, dans des processus tels que l'intégration, les réclamations, l'exécution, le service client, la finance et les achats, où les entrées utilisateur, les règles de validation, les identifiants, les états de flux de travail, les exceptions, les horodatages et les données de référence sont définis (ou ignorés).​

 

L'IA vous sanctionnera pour chaque raccourci pris en amont, comme l'omission de champs obligatoires, des identifiants incohérents, des transitions d'état floues et les lacunes dues à des solutions de contournement manuelles. Elle révélera également les défaillances silencieuses du système et les règles métier « informelles » qui n'existent que dans la mémoire des utilisateurs.

L'IA n'a pas simplement besoin de « données ». Elle a besoin de données opérationnelles précises, construites dès le premier clic, et non assemblées à la hâte sur le tableau de bord final.

​

2. Définir les « données prêtes pour l’IA »

Les « données prêtes pour l’IA » ne sont pas un simple effet de mode. Il s’agit d’une norme pratique : des données fiables et réutilisables pour les charges de travail d’IA, sans effort considérable. Les données prêtes pour l’IA sont généralement :

• Suffisamment précises pour que les décisions soient automatisées ou augmentées

• Suffisamment complètes pour représenter le processus de bout en bout

• Définies de manière cohérente dans tous les domaines (une même entité ne peut pas avoir trois définitions différentes)

• Actuellement disponibles (avec une latence connue, et non des délais aléatoires)

• Traçables (origine + transformations + sources)

• Sécurisées (protégées et soumises à un contrôle d’accès tout au long de leur cycle de vie)

• Contextualisées (métadonnées, signification, unités, seuils, mises en garde)

​

3. Ce qui dysfonctionne généralement en premier

En pratique, la plupart des initiatives d'IA n'échouent pas à cause d'un modèle défaillant. Elles échouent plutôt parce que ces quatre problèmes de données apparaissent immédiatement dès que l'IA est confrontée aux réalités du terrain :

​

a- Les définitions s'effondrent sous la pression. La plupart des organisations n'ont pas de définition unique des termes « client », « actif », « risque », « commande finalisée » ou « attrition ». L'IA met rapidement ces incohérences au grand jour.

​

b- Les problèmes de qualité deviennent des problèmes de modèle. En analytique, des données de mauvaise qualité créent des tableaux de bord confus. En IA, des données de mauvaise qualité produisent des réponses erronées, mais assurées. C'est pire.

​

c- La traçabilité ne permet plus d'expliquer les résultats. Les résultats de l'IA sont remis en question. Si l'on ne peut pas retracer les entrées et les transformations, la confiance disparaît, l'adoption stagne et la gouvernance bloque tout.

​

d- L'accès aux données devient incontrôlable. Dès que les équipes commencent à affiner les modèles, à créer une recherche RAG ou à expérimenter avec des agents, elles extraient des données de partout. Sans limites clairement définies, vous risquez la divulgation accidentelle de données sensibles et des problèmes de conformité.

Des données prêtes pour l'IA ne sont pas synonymes de perfection. L'important, c'est la reproductibilité, la traçabilité et la sécurité.

​

4. Concevoir des produits de données, pas des pipelines de données

​

Une erreur fréquente consiste à développer l'IA en multipliant les pipelines. Le résultat est prévisible : logique dupliquée, transformations incohérentes et données dont personne ne maîtrise véritablement la propriété. Une meilleure approche consiste à privilégier les produits de données.

a- Qu'est-ce qu'un produit de données ?

Un produit de données est un ensemble de données (ou une famille d'ensembles de données) organisé, réutilisable et fiable, avec :

• un objectif métier clair

• un responsable désigné

• des définitions et une sémantique documentées

• des critères de qualité mesurables

• une disponibilité et des actualisations garanties

• des contrôles d'accès intégrés

• une découvrabilité via un catalogue/des métadonnées

Les pipelines sont l'infrastructure. Les produits de données sont ce que les équipes métiers et IA utilisent réellement.

​​

b- Pourquoi est-ce important pour l'IA ?

L'IA ne se résume pas à une seule charge de travail. Les enjeux sont nombreux et couvrent un large éventail de domaines, allant des jeux de données et ensembles de caractéristiques pour l'entraînement des modèles aux représentations vectorielles pour les systèmes RAG (Relative Access Group), en passant par les données d'entrée pour la prise de décision en temps réel, la surveillance continue, la détection des dérives et les boucles de rétroaction.

Si chaque initiative d'IA crée son propre « jeu de données spécifique », le chaos s'installe : multiples versions de la vérité, logique de transformation dupliquée, indicateurs clés de performance (KPI) incohérents et corrections coûteuses. Le résultat est prévisible : une faible confiance dans les résultats et un déploiement de l'IA lent et fragile.

Les produits de données résolvent ce problème en créant des « contrats » stables sur lesquels d'autres équipes peuvent s'appuyer.

​​

c- Exemples de produits de données à fort impact

Pour accélérer et fiabiliser le déploiement de l'IA, concentrez-vous sur la création d'un petit nombre de produits de données à fort impact, réutilisables par plusieurs équipes et pour différents cas d'usage, tels que :

• Identité et profil client (identifiant unique, hiérarchie, contractualisation, consentement)

• Événements du cycle de vie des commandes (passée → traitée → expédiée → livrée → retournée)

• Fiche produit et classification (attributs, cycle de vie, mappage aux canaux)

• Journal des exceptions opérationnelles (échecs, nouvelles tentatives, solutions de repli, modifications manuelles)

• Extrait du grand livre des transactions financières (mouvements et soldes auditables)

En créant des produits de données de qualité, les équipes d'IA peuvent se concentrer sur la production de résultats concrets, au lieu de perdre du temps à préparer les données.

​

5. Concevoir pour la qualité, l'observabilité et la confiance

​

Pour qu'une IA fonctionne en production, la qualité ne peut se limiter à un simple nettoyage a posteriori. Elle doit être conçue, surveillée et améliorée en continu, car les systèmes d'IA sont sensibles aux moindres variations et se dégradent silencieusement lorsque les données d'entrée dérivent.

a- La qualité des données pour l'IA diffère de celle de la BI.

​

En BI, on peut parfois tolérer des résultats « presque corrects ». En IA, ces mêmes résultats « presque corrects » entraînent de mauvaises généralisations, des prédictions instables ou des résultats générés peu fiables. Pour préparer vos données à l'IA, la qualité est essentielle à trois niveaux :

​

Qualité structurelle (schéma et structure)

​

• Champs manquants ou inattendus

• Types incorrects (chaînes de caractères vs numériques, erreurs d'analyse de dates)

• Pics de valeurs nulles inattendus

• Dérive du schéma perturbant la logique en aval

Qualité métier (règles reflétant la réalité)

​

• États de flux de travail invalides

• Valeurs impossibles (quantité négative, transitions d'état invalides)

• Entités dupliquées là où l'unicité est requise

• Totaux ne correspondant pas aux lignes de commande

• Incohérences dans les données de référence

​​

Qualité statistique (dérive et changement de comportement)

​

La qualité statistique est souvent négligée : les données peuvent être techniquement « valides », mais leur comportement peut évoluer de manière à déstabiliser l'IA. Lorsque la valeur moyenne des commandes change soudainement, que de nouveaux segments de clientèle apparaissent, que la gamme de produits évolue, que les relevés de capteurs présentent des tendances différentes ou que le nombre de réclamations augmente brusquement, les modèles peuvent dériver et les prédictions devenir peu fiables. Il ne s'agit pas uniquement d'un problème de données. Il s'agit d'un problème de stabilité de l'IA.

b- Observabilité : détecter les problèmes avant les utilisateurs

​

L'observabilité des données permet de répondre rapidement aux questions suivantes :

• Qu'est-ce qui a changé ?

• Quand cela a-t-il changé ?

• Quels actifs en aval ont été impactés ?

• S'agit-il d'un incident isolé ou d'une défaillance systémique ?

• Qui est responsable de la correction ?

​

Sans observabilité, le déploiement de l'IA se transforme en un cycle prévisible : Déploiement, Dégradation, Gestion de crise, Correctif et recommencement.

​

c- La confiance se construit par la traçabilité

​

La confiance se construit par la traçabilité. On ne peut pas demander à l'entreprise de se fier à l'IA si l'on ne peut pas prouver la provenance des données d'entrée, les transformations appliquées et la version du jeu de données utilisée. De même, les équipes ont besoin de savoir qui a autorisé l'accès et quels contrôles qualité ont été réussis ou non. Le succès de l'IA ne se résume pas aux performances du modèle. Il repose sur la confiance de l'organisation dans le système.

​

6. Moderniser l'intégration : Traitement par lots, flux et API

​

L'IA accroît la variété des modes d'accès aux données dont vous avez besoin. Une architecture purement basée sur le traitement par lots est trop lente pour de nombreux cas d'usage de l'IA, tandis qu'un traitement « tout en flux continu » est coûteux et superflu. Une architecture d'intégration adaptée à l'IA prend en charge plusieurs modes sans créer de versions contradictoires de la réalité.

a- Traitement par lots : toujours essentiel

Le traitement par lots reste essentiel pour les ensembles de données d'entraînement historiques, les transformations économiques, le rapprochement périodique et les rapports de gouvernance, ainsi que pour les agrégations ou les calculs de scores à grande échelle. Cependant, bien qu'il ne soit pas obsolète, il ne suffit pas à lui seul.

b- Flux continu : quand l'IA rencontre les opérations

​

Le flux continu est crucial lorsque les décisions de l'IA sont urgentes, comme la détection de fraude, la personnalisation en temps réel, la maintenance prédictive, la surveillance de la chaîne d'approvisionnement et la détection d'anomalies, car la valeur de l'information dépend d'une action immédiate, et non de plusieurs heures plus tard. Dans ces scénarios, le flux continu n'est pas un simple atout, c’est plutôt ce qui rend l’IA opérationnelle.

Cependant, le streaming introduit également des exigences architecturales que de nombreuses équipes sous-estiment, notamment le versionnage des événements, l’idempotence, la capacité de relecture, l’ordonnancement et la déduplication, ainsi que des files d’attente de messages non distribuables avec une gestion robuste des nouvelles tentatives. Sans ces contrôles, les pipelines de streaming deviennent fragiles, difficiles à déboguer et peu fiables pour les charges de travail d’IA qui dépendent de signaux cohérents et fiables.

Sans cela, « IA en temps réel » se transforme en « confusion en temps réel ».

c- API : consommation opérationnelle organisée

​

Les API permettent de transformer les données d’entreprise essentielles en une ressource fiable pour les applications, l’analyse, les services d’IA et, de plus en plus, les agents et les flux de travail d’orchestration. Au lieu que chaque équipe extraie et restructure les données différemment, l’élaboration d’une stratégie d’API offre un moyen cohérent et réutilisable d’accéder aux données sur lesquelles l’entreprise s’appuie réellement.

Elles constituent également un point de contrôle crucial pour des définitions cohérentes, l’application des droits d’accès, la limitation du débit et la protection, ainsi que pour l’intégration des règles de domaine au plus près de la source. L'objectif n'est pas d'imposer un style d'intégration unique à tous les systèmes, mais d'unifier la sémantique, et non les technologies.

​

La plupart des programmes d'IA échouent car ils se retrouvent avec trois mondes déconnectés. Les données par lots, les données en flux continu et les données d'API interprètent les choses différemment. Les équipes passent donc plus de temps à résoudre ces contradictions qu'à développer de véritables fonctionnalités. L'objectif de l'architecture est de garantir une vérité partagée, diffusée à travers différents modèles de latence sans altérer le sens sous-jacent.

​

Une solution pratique consiste à formaliser les événements métier reconnus. Cela simplifie considérablement l'intégration et le développement de l'IA, car tous les acteurs travaillent avec le même langage opérationnel.

​

7. Une gouvernance des données qui favorise l'IA au lieu de la freiner

C'est là que beaucoup d'organisations se trompent : elles considèrent la gouvernance comme une simple formalité administrative. Or, l'IA amplifie les conséquences des erreurs ; la gouvernance doit donc être concrète, tout en laissant aux équipes la liberté d'agir. Le changement de mentalité fondamental en matière de gouvernance des données consiste à se concentrer non seulement sur la fiabilité des entrées, mais aussi sur la fiabilité des résultats, comme illustré dans la figure 1 ci-dessus.. ​Auparavant, la gouvernance des données se concentrait principalement sur la fiabilité des entrées. Désormais, la gouvernance des données pour l'IA doit également se concentrer sur la fiabilité des résultats.

a- Ce que la gouvernance des données doit garantir (entrées)

Les architectes de données impliqués dans la gouvernance doivent au minimum se poser les questions suivantes :

• Les données sont-elles exactes, complètes et à jour ?

• À qui appartiennent-elles ? Qui peut y accéder ?

• Respectons-nous les règles de confidentialité, de conservation et de sécurité ?

Si ces entrées sont défaillantes, l'IA est vouée à l'échec.

 

b- Quels aspects la gouvernance des données pour l'IA doit-elle également aborder (résultats) ?

La gouvernance des données pour l'IA doit également élargir son champ d'application en répondant aux questions suivantes :

• Devons-nous déployer cette IA et dans quel contexte ?

• Est-elle équitable, explicable, robuste et sûre ?

• Comment gérer les biais, les dérives et la dégradation des performances en production ?

• Qui est responsable de la supervision et de l'intervention humaine ?

C'est pourquoi la gouvernance des données pour l'IA implique davantage de parties prenantes : les services juridiques, de gestion des risques, d'éthique, la direction produit, et pas seulement les équipes en charge des données.

c- Une gouvernance qui facilite, et non qui entrave

​

Si la gouvernance est conçue comme un processus d'approbation ponctuel, les équipes la contourneront. Par conséquent, une gouvernance adaptée à l'IA doit être continue, automatisée autant que possible, intégrée à l'architecture et mesurable et auditable. Cela implique la mise en place de mécanismes de gouvernance tels que :

• Classification et étiquetage des jeux de données selon des politiques ;

• Contrôle d’accès basé sur les rôles et lié aux fonctions métier ;

• Définition des limites d’utilisation approuvées pour l’entraînement et la récupération des modèles ;

• Visibilité de la traçabilité des données : source → fonctionnalité → résultat du modèle ;

• Surveillance des dérives et des résultats nuisibles ;

• Responsabilité claire en cas d’interventions et d’arrêts.

d- La dure réalité : les défaillances de gouvernance entraînent des échecs en matière d’IA.

La dure réalité est que les défaillances de gouvernance entraînent des échecs en matière d’IA. Une gouvernance des données inadéquate expose à des violations et à des décisions erronées ; une gouvernance de l’IA défaillante expose à des conséquences néfastes, à une atteinte à la réputation et à des problèmes réglementaires. L’objectif n’est pas d’obtenir « plus de contrôle », mais de trouver un rythme adapté permettant aux équipes de développer l’IA rapidement et de manière responsable, grâce à une architecture qui applique les règles par défaut.

​

Préparer ses données pour l’IA ne consiste pas à courir après le dernier outil à la mode ni à lancer un énième projet de modernisation. Il s'agit de reconstruire les fondements qui rendent les données fiables, réutilisables et sécurisées à grande échelle. Cela implique de définir précisément ce à quoi ressemblent des données prêtes pour l'IA, de passer des pipelines aux produits de données, d'intégrer la qualité et l'observabilité aux opérations quotidiennes, de prendre en charge de multiples modèles d'intégration sans compromettre la cohérence sémantique et de mettre en œuvre une gouvernance qui favorise une progression maîtrisée plutôt que de la freiner. Car, au final, le succès de l'IA ne se résume pas aux performances des modèles. Il repose sur la confiance de l'organisation dans la fiabilité des données et des décisions qui les sous-tendent.

________________________________

[i] Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez l'article intitulé « Today’s Data Architect: Too Narrow, Too Late, and Nowhere Near the Data That Matters », écrit en décembre 2025 par V. Prabhakar.