WingArc1st a annoncé DataTetra, une solution de plateforme de valorisation des données conçue pour les entreprises qui utilisent l’IA, et a commencé à la proposer progressivement à partir du 21 octobre. Cette plateforme accompagne de bout en bout l’intégration et la gestion des données, leur analyse par l’IA et leur utilisation dans les activités professionnelles. Elle vise notamment à répondre aux défis liés à la hausse des coûts de traitement et à la dépendance à certains services, à mesure que l’usage de l’IA se développe.
Les obstacles à l’adoption de l’IA ne se limitent pas aux performances des modèles
À mesure que les entreprises intègrent l’IA à leurs activités, le principal obstacle pourrait être moins le choix de l’IA que la question, moins spectaculaire, de savoir comment continuer à gérer les données dont elles disposent. Les données des entreprises se diversifient et deviennent plus volumineuses, ce qui complexifie leur traitement lorsqu’elles sont destinées à l’IA.
Un exemple en est la « dégradation du contexte » (Context Rot), qui survient lorsque l’IA, submergée par une grande quantité d’informations, peine à en saisir le contexte et fournit des réponses moins précises. Ce phénomène va à l’encontre de l’idée intuitive selon laquelle plus on lui fournit de documents, plus elle devient intelligente. La dépendance des activités d’une entreprise au bon fonctionnement de services d’IA externes est également un enjeu à ne pas négliger.
Le coût constitue un autre problème. Le traitement de données non structurées et les analyses ou recherches répétées par l’IA entraînent une accumulation des frais en fonction du volume d’utilisation. Plus l’IA est utilisée au quotidien, plus la facture augmente. Certains responsables ont sans doute déjà eu l’impression que, en échange de cette commodité, leur portefeuille se vidait peu à peu.
Selon une enquête, près de 80 % des répondants considèrent le coût comme un problème
Dans son enquête de septembre, intitulée « Enquête sur l’utilisation de l’IA par les entreprises et ses effets sur l’organisation », l’entreprise a demandé aux répondants si le coût des services d’IA risquait de devenir un obstacle à leur utilisation future. 28,2 % ont répondu « tout à fait d’accord » et 50,9 % « plutôt d’accord », soit 79,1 % au total.
Alors que l’adoption progresse rapidement, les inquiétudes concernant les coûts en phase d’exploitation semblent largement partagées. DataTetra est présenté comme un produit qui entend répondre directement à ces préoccupations.
Centraliser les données et choisir les usages pertinents de l’IA
Le cœur de DataTetra est le nouvel « environnement lakehouse ». Un lakehouse associe les atouts d’un entrepôt de données (DWH) et d’un lac de données, et permet de gérer ensemble des données structurées et organisées ainsi que des données non structurées, comme des documents ou des images. La solution entend accompagner dans un même flux l’intégration et la gestion des données, leur analyse par l’IA et leur utilisation dans les activités professionnelles.
La solution repose sur trois principes de conception : « cohabiter avec l’IA », la « souveraineté des données » et la « plateforme de valorisation des données ».
L’idée de limiter les tâches confiées à l’IA
Le principe de « cohabiter avec l’IA » consiste à créer un environnement où l’IA peut consulter la signification des données et leurs conditions d’utilisation, qu’elles soient structurées ou non. Il s’agit ensuite de combiner les domaines qui nécessitent un traitement par l’IA avec ceux qui se prêtent davantage aux programmes traditionnels, afin d’éviter une dépendance excessive à l’IA.
C’est là que l’approche devient intéressante. Plutôt que de multiplier les usages de l’IA en la considérant comme un outil universel, elle consiste à confier les tâches répétitives aux systèmes traditionnels et à réserver l’IA aux situations où elle est vraiment nécessaire. Cette distinction semble pertinente, tant du point de vue des coûts que de la précision.
La « souveraineté des données » pour réduire la dépendance aux fournisseurs
Avec le principe de « souveraineté des données », l’entreprise affirme qu’il est possible de créer un environnement en s’appuyant sur les actifs de données déjà détenus, tels que des DWH ou des lakehouses, tout en réduisant la dépendance à un fournisseur donné. L’objectif est de donner aux entreprises les moyens de choisir et de contrôler elles-mêmes leur environnement de données et d’utilisation de l’IA : une forme de « souveraineté de l’utilisateur ».
La plateforme de valorisation des données accompagne de façon intégrée leur intégration, leur gestion et leur sémantisation, ainsi que la création, le partage et l’utilisation d’applications et d’agents d’IA.
Une facturation à la capacité, plutôt qu’à l’usage
Sur le plan de sa composition, la solution combine plusieurs technologies et produits de l’entreprise, tels que Dr.Sum, MotionBoard et dejiren AI. Elle peut compléter un DWH existant ou servir de base à une plateforme de valorisation des données centrée sur DataTetra, ce qui permet une mise en œuvre adaptée à l’environnement informatique de chaque entreprise.
Le modèle de facturation mérite une attention particulière. Plutôt qu’une facturation à l’usage, où l’on paie en fonction de sa consommation, l’entreprise prévoit d’adopter une « facturation à la capacité », fondée sur des capacités de traitement et d’autres ressources réservées. Elle entend ainsi permettre aux entreprises de continuer à exploiter leurs données tout en gardant une meilleure visibilité sur les coûts, même lorsqu’elles étendent leurs usages de l’IA.
Cela dit, la mesure dans laquelle la facturation par capacité réduit réellement les dépenses dépendra de la taille et des modalités d’utilisation propres à chaque entreprise. Le passage d’un modèle où l’on craint de voir le compteur tourner à chaque utilisation de l’IA à un mode de facturation qui facilite l’établissement d’un budget à l’avance pourrait néanmoins constituer un élément plus facile à évaluer pour les dirigeants et les services informatiques.
Après le déploiement, l’enjeu sera l’adoption par les équipes
Le simple déploiement d’une plateforme ne garantit pas de résultats. L’entreprise indique également proposer des services d’accompagnement allant de la mise en place d’un environnement de valorisation des données à son exploitation et à son adoption par l’organisation. Elle prévoit de s’appuyer sur l’expertise d’une équipe spécialisée qui mène plus de 100 projets d’accompagnement par an, afin de favoriser la création d’organisations capables de valoriser durablement leurs données, notamment grâce à la formation des équipes et à la mise en place de structures opérationnelles.
L’IA ne crée pas de valeur lorsqu’on se contente de l’essayer : il faut l’utiliser dans la durée. À cette étape, les facteurs déterminants sont moins l’intelligence du modèle que la qualité de la préparation des données, la visibilité sur les coûts et la capacité des équipes sur le terrain à assurer l’exploitation. L’annonce de DataTetra illustre le déplacement des enjeux de la course à l’IA : de « quoi utiliser » vers « comment pérenniser son utilisation ».
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