iPaaS, Data Lakehouse et agents d'IA : comment éliminer les silos de données

Les silos de données, ainsi que les informations dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux, sont souvent résolus en combinant trois couches au sein d'une plateforme unique : une plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) (pour connecter les systèmes sans développement spécifique), un lac de données (pour organiser et centraliser les données issues de ces connexions) et des agents d'IA (pour transformer ces données organisées en automatisations et réponses). Cette combinaison, présente dans des plateformes comme Skyone Studio, élimine les silos sans que l'entreprise ait à remplacer son ERP, son CRM ou tout autre système en place ; l'intégration s'effectue par-dessus l'infrastructure existante.

Données du 25 août 2026, temps de lecture : 4 minutes. Par : Skyone

Les silos de données , ainsi que les informations dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux, sont souvent résolus en combinant trois couches au sein d'une plateforme unique : une plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) (pour connecter les systèmes sans développement spécifique), un lac de données (pour organiser et centraliser les données issues de ces connexions) et des agents d'IA (pour transformer ces données organisées en automatisations et réponses). Cette combinaison, présente dans des plateformes comme Skyone Studio, élimine les silos sans obliger l'entreprise à remplacer son ERP, son CRM ou tout autre système déjà en place ; l'intégration s'effectue par-dessus l'infrastructure existante.

Qu'est-ce qu'un silo de données, concrètement ?

Un silo de données se forme lorsque les informations provenant d'un système (par exemple, un ERP) ne communiquent pas automatiquement avec celles d'un autre système (tel qu'un CRM ou un outil de commerce électronique). Il en résulte des reprises manuelles, des décisions prises avec des informations incomplètes et une difficulté à obtenir une vision unifiée de l'activité.

Les trois couches qui résolvent le problème

1. iPaaS : Connexion de systèmes sans développement personnalisé

plateforme iPaaS connecte différentes plateformes grâce à des connecteurs préconfigurés, éliminant ainsi le besoin de développement manuel pour chaque intégration. Elle prend en charge l'automatisation des flux de travail, la transformation et la standardisation des données, ainsi que les systèmes cloud et les environnements sur site (intégration hybride).

2. Lac de données : organiser des données auparavant dispersées

Une fois connectées, les données doivent être organisées, enrichies et segmentées. La couche « lacune » prend en charge la collecte, l’organisation, l’enrichissement et la segmentation des données, avec un traitement en temps réel, une gouvernance et une conformité aux réglementations en matière de protection de la vie privée, ainsi qu’une exportation simplifiée vers d’autres plateformes en cas de besoin.

3. Agents d'IA : transformer les données organisées en actions

Grâce à des données connectées et organisées, les agents d'IA peuvent interpréter les intentions, prendre des décisions contextuelles et exécuter des actions, depuis la réponse à une question en langage naturel jusqu'à l'automatisation d'un processus opérationnel entier, toujours avec la possibilité de faire appel à un humain lorsque l'agent ne peut pas résoudre un cas seul.

Comment ces différentes couches interagissent-elles ?

Étape	Ce qui se produit
1. Intégration unifiée	Des connecteurs préconfigurés permettent de relier différents systèmes (ERP, CRM, e-commerce, tableurs) sans code personnalisé
2. Organisation des données	Les données sont collectées, organisées et enrichies dans un entrepôt de données
3. Automatisation	Les agents d'IA interprètent ces données organisées et effectuent des actions
4. Consommation	Les résultats parviennent à l'utilisateur final via la BI, le chat ou des canaux comme WhatsApp, intégrés automatiquement

Combien de systèmes peuvent être connectés de cette manière ?

Des plateformes comme Skyone Studio ont déjà testé et proposent une intégration avec plus de 400 systèmes différents, allant des ERP et CRM (tels que TOTVS et Salesforce) aux outils de commerce électronique, aux tableurs et aux plateformes de marketing par e-mail, sans que l'entreprise ait besoin de modifier aucun de ces systèmes pour les intégrer.

Foire aux questions

L'élimination des silos de données nécessite-t-elle le remplacement du système ERP ou CRM actuel de l'entreprise ? Non. L'intégration via une plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) connecte les systèmes existants grâce à des connecteurs prêts à l'emploi, sans qu'il soit nécessaire de remplacer les outils déjà utilisés par l'entreprise.

Quelle est la différence entre un lac de données et un entrepôt de données ? Un lac de données stocke des données brutes, souvent non structurées. Un entrepôt de données combine ce stockage avec l’organisation, la gouvernance et des capacités de requêtes optimisées, à l’instar d’un entrepôt de données traditionnel, réunissant ainsi les deux modèles au sein d’une même couche.

Les agents d'IA remplacent-ils l'équipe qui gère actuellement l'intégration des données ? Non, ils ne la remplacent pas, mais ils réduisent considérablement les tâches manuelles répétitives : les cas simples et récurrents sont résolus par les agents, tandis que les exceptions et les décisions plus complexes continuent d'être transmises à l'équipe humaine.

Est-il sûr de centraliser les données provenant de plusieurs systèmes sur une seule plateforme ? Oui, à condition que cette plateforme intègre nativement la gouvernance des données, le contrôle d’accès, la conformité aux réglementations en matière de protection de la vie privée et la surveillance de l’utilisation, ce qui correspond précisément au rôle de la couche « lakehouse » dans ce type d’architecture.