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Comment intégrer vos données à l'IA et aux environnements multicloud sans perdre de temps ni de contrôle ?
Avez-vous déjà eu l'impression d'être submergé de données, tout en constatant un manque de clarté ? Si c'est le cas, vous n'êtes pas seul.
Selon le State of the Cloud 2025 » de Flexera , plus de 90 % des entreprises fonctionnent déjà avec une multicloud , ce qui signifie que leurs données circulent entre différents clouds publics et privés et des systèmes sur site. L'ampleur de cette distribution augmente d'année en année, mais la capacité à intégrer et à exploiter ces données ne suit pas toujours le même rythme.
Ce qui n'était autrefois qu'un problème d'infrastructure est devenu un goulot d'étranglement opérationnel , avec des données dupliquées, des formats incompatibles et des flux de travail manuels. En pratique, nous constatons que les équipes consacrent une énergie considérable à s'assurer que les informations arrivent complètes, exactes et à temps. Et lorsque ce n'est pas le cas, ce n'est pas seulement du temps qui est perdu : c'est aussi de la compétitivité .
C'est pourquoi l'intégration des données à grande échelle est devenue un défi majeur pour les responsables informatiques et l'innovation. Relever ce défi exige plus que des connecteurs : il faut une intelligence appliquée. Ainsi, les pipelines low-code , l'orchestration cloud et l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour enrichir, standardiser et valider les données en temps réel constituent le nouveau point de départ .
Dans cet article, nous montrons comment transformer cette intégration complexe en un processus fluide, continu et évolutif , et comment Skyone Studio y parvient déjà aujourd'hui, avec efficacité et contrôle dès le premier flux de données.
Bonne lecture !
Parler de « volume de données » est devenu monnaie courante dans le monde de l'entreprise. Mais le véritable défi aujourd'hui n'est pas la quantité de données collectées, mais plutôt leur localisation, leur état à leur arrivée et la manière de les utiliser en toute confiance . La plupart des entreprises ont déjà constaté que leurs données ne se contentent pas de croître, mais se dispersent. Et lorsque ce qui devrait être un atout stratégique se comporte comme des fragments disparates , le problème devient de plus en plus complexe.
Pourquoi les données sont-elles partout ?
Tout commence par la recherche d' agilité . Pour rester compétitifs, de nouveaux outils, API et services cloud ont été intégrés à une vitesse record . Parallèlement, de nombreux systèmes existants sont restés actifs, assurant le fonctionnement critique des opérations qui ne pouvaient être interrompues.
Il en résulte un écosystème de plus en plus distribué : les données, issues d'un ERP, transitent par des plateformes de services, des applications mobiles, et sont stockées dans différents environnements, tels qu'AWS , Azure , Google Cloud , voire des bases de données locales. Ainsi, il n'est pas exagéré d'affirmer qu'aujourd'hui, les données sont en perpétuel mouvement .
Cette évolution a décuplé les possibilités. Mais elle a aussi engendré un effet secondaire : l'information est omniprésente, mais rarement complète au même endroit.
Qu'est-ce qui rend cette intégration si complexe ?
Cette complexité ne découle pas uniquement de la technologie. Elle résulte de la combinaison de sources diverses, de formats incompatibles, d'intégrations fragmentaires et de processus qui ont évolué sans coordination centrale .
En pratique, les équipes passent des heures à tenter de comprendre où se trouvent les données, comment les transformer et comment leur faire confiance. Souvent, cet effort se concentre sur des tâches opérationnelles , telles que des ajustements manuels, des vérifications de doublons et d'innombrables échanges entre services. Et lorsque tout cela se déroule de manière isolée, le potentiel des données est gaspillé .
Par conséquent, le véritable défi consiste à créer une cohésion là où règne actuellement la dispersion , sans compromettre la rapidité, l'autonomie des équipes ni la complexité croissante des multicloud .
C'est le point crucial que nous allons aborder : est-il possible, même dans des contextes aussi divers, d'intégrer les données avec fluidité, intelligence et à grande échelle ?
L'idée de répartir les charges de travail entre différents fournisseurs de cloud tout en appliquant l'intelligence artificielle aux données pour générer de la valeur semble être l'évolution naturelle des technologies d'entreprise. Mais en pratique, cette combinaison ne donne pas toujours les résultats escomptés. Entre promesse et réalité se trouve un point crucial : la manière dont ces éléments s'articulent.
Le multicloud et l'IA ne sont pas des solutions miracles, mais plutôt des outils puissants capables d'accélérer l'utilisation des données à grande échelle, selon leur mise en œuvre . Voyons plus en détail les enjeux.
Multicloud : la liberté dans la complexité
Choisir plusieurs solutions cloud est souvent une décision stratégique . Cela permet de aux exigences de conformité et de garantir la résilience face aux pannes.
Cependant, cette flexibilité accrue a un coût : la coexistence d’architectures, de règles, de normes de sécurité et de formats de données différents au sein d’un même environnement. Sans une couche d’orchestration claire, la liberté se transforme en surcharge. Ce sont les équipes qui doivent intégrer des informations provenant de sources diverses pour assurer le bon déroulement des processus métier qui en font l’expérience au quotidien.
Lorsque les connexions sont faibles ou que les données arrivent incomplètes, l’agilité diminue et la dépendance aux corrections manuelles augmente . Il n’est donc pas surprenant que tant d’équipes recherchent aujourd’hui une méthode plus visuelle, continue et intelligente pour contrôler ce flux, ce qui nous amène au rôle de l’IA dans cette problématique.
L'IA appliquée à l'intégration des données
Auparavant, l'IA était perçue uniquement comme un outil d'analyse avancée, mais aujourd'hui, elle joue un rôle
plus discret, mais tout aussi déterminant Il s'agit de modèles qui agissent directement sur les flux d'intégration , apprenant des tendances historiques, comblant les lacunes, identifiant les anomalies et suggérant des ajustements en temps réel. Le tout sans ralentir l'activité. C'est cette intelligence embarquée qui permet d'automatiser les tâches auparavant manuelles. Et surtout, elle renforce la confiance dans les données circulant entre les systèmes.
En pratique, une IA bien appliquée réduit les reprises, améliore la qualité de l'information et prépare le terrain pour des décisions véritablement fondées sur les données, et ce, de manière plus sécurisée.
Cette couche d'intelligence est déjà en train de transformer la donne dans de nombreuses entreprises. Mais pour qu'elle soit pleinement efficace, il est nécessaire de surmonter certains obstacles persistants qui rendent l'intégration des données plus lente, plus laborieuse et plus fragile qu'elle ne devrait l'être. Nous aborderons ces obstacles ci-dessous.
Lorsqu'on aborde l'intégration des données, on imagine souvent que le défi se limite au choix de la technologie adéquate. Or, blocages dans la circulation des données vont bien au-delà des connecteurs et des pipelines . Généralement, ils résultent de l'accumulation de mauvaises pratiques opérationnelles, de décisions décentralisées et de flux de travail qui se sont développés plus vite que notre capacité à les structurer, les standardiser et les gouverner.
Ce décalage entre les attentes vis-à-vis des données et leurs performances réelles est flagrant : rapports incohérents, reprises constantes, processus ralentis par de petites incohérences. Au-delà du simple problème technique, cela impacte la réactivité de l'entreprise.
Ce n'est donc pas un hasard si le sujet de « l'intégration à grande échelle » gagne en importance dans les discussions sur l'informatique, les données et l'innovation. Nous présentons ci-dessous les obstacles les plus fréquents et les plus coûteux à ce processus.
Manque de qualité et de régularité
La qualité des données devrait être un point de départ, mais elle devient souvent le principal goulot d'étranglement. Lorsque les données arrivent mal alignées (en raison d'incohérences de nomenclature, de champs manquants ou de valeurs incompatibles), l'intégration devient lente, laborieuse et fragile .
Selon le rapport Planning Insights 2025 Precisely , 64 % des entreprises considèrent toujours ce problème comme une priorité, et 67 % admettent ne pas avoir pleinement confiance dans les données qu'elles utilisent pour prendre des décisions . Cela a un impact direct sur la rapidité de mise en œuvre des nouveaux projets et sur la fiabilité des analyses qui pilotent les opérations.
Autrement dit, sans stratégie claire de standardisation et d'enrichissement, les équipes se retrouvent piégées dans des cycles de correction énergivores qui freinent leur progression vers des initiatives plus stratégiques.
Gouvernance et conformité sous pression
Avec la circulation des données entre systèmes locaux, clouds multiples et outils tiers, garantir la gouvernance est devenu une mission cruciale. Il ne s'agit pas seulement de suivre les accès ou de créer des autorisations, mais de comprendre l'intégralité du cycle de vie de l'information et de pouvoir répondre rapidement à des questions telles que : « D'où proviennent ces données ? », « Qui les a modifiées ? » ou « Sommes-nous conformes à la LGPD (Loi générale brésilienne sur la protection des données) ? ».
Selon Gartner , 75 % des initiatives de gouvernance échouent précisément par manque de structure ou de continuité . Precisely confirme cette mise en garde dans une autre étude : plus de la moitié des entreprises analysées considèrent encore la gouvernance comme un obstacle majeur à l'intégrité des données .
Ce scénario compromet non seulement la sécurité, mais aussi l'évolutivité . Sans gouvernance claire, la dépendance aux processus manuels s'accroît, le risque de non-conformité augmente et, surtout, la visibilité est perdue, ce qui affecte aussi bien le service informatique que les autres domaines d'activité.
Flux de données déconnectés et manuels
Alors que de nombreuses entreprises progressent dans leurs initiatives de modernisation, une grande partie de leurs flux de données repose encore sur des solutions improvisées . Des feuilles de calcul temporaires finissent par devenir permanentes. Les scripts d'intégration
Le rapport Monte Carlo State of Data Quality 2023 illustre le coût de cette situation : plus de la moitié des entreprises ont déclaré que les défaillances liées à la qualité des données ont impacté jusqu'à 25 % de leur chiffre d'affaires . De plus, le temps moyen de détection de ces problèmes est passé de 4 à 15 heures en seulement un an.
Cela révèle une exploitation moins résiliente. Lorsque les flux sont fragiles, l'erreur est silencieuse, mais son impact est considérable . Et à mesure que les données deviennent plus critiques pour l'entreprise, cette fragilité cesse d'être simplement opérationnelle : elle devient stratégique.
Ces données montrent clairement que ce qui bloque l'intégration à grande échelle n'est pas seulement le nombre de systèmes. Ce qui la bloque, c'est le manque de fluidité, de standardisation et de gouvernance en coulisses. Par conséquent, dans la section suivante, nous explorerons comment résoudre ce problème avec plus de simplicité, d'intelligence et d'efficacité à grande échelle.
Rester bloqué dans des flux de travail manuels, des incohérences et des reprises incessantes n'est pas une fatalité. Grâce à la maturité des outils et des architectures de données , des alternatives viables existent déjà pour une intégration plus fluide, même dans des environnements complexes.
L'essentiel est de ne plus considérer l'intégration comme une opération ponctuelle , mais comme un processus continu , intégrant l'intelligence dès le départ. Nous mettons en lumière ci-dessous trois domaines qui transforment la manière dont les entreprises orchestrent leurs données, leur offrant ainsi plus d'autonomie, d'évolutivité et de fiabilité.
Pipelines low-code : intégration sans friction
Les pipelines low-code sont des flux de données créés avec un minimum de code . Au lieu d'écrire des scripts , les équipes conçoivent des intégrations visuellement , connectant les systèmes en quelques clics.
Cette approche réduit le temps de développement, diminue la dépendance aux spécialistes et facilite les ajustements en cours de route. Ainsi, les équipes IT et données gagnent en autonomie , tandis que les opérations deviennent plus agiles et sécurisées.
les environnements multicloud , cette simplicité fait toute la différence. L'intégration cesse d'être un goulot d'étranglement technique et devient une capacité continue, avec traçabilité, maintenance simplifiée et livraison de valeur plus rapide.
Architectures modernes : maison au bord du lac , mesh et iPaaS.
Pour gérer des données à grande échelle, il ne suffit pas de connecter les systèmes. Il est nécessaire d'organiser l'infrastructure sur laquelle tout repose . Et à cet égard, trois architectures se distinguent :
- Lakehouse : Il s’agit d’une structure hybride qui combine le volume des lacs de données avec les performances des entrepôts de données . Elle permet le stockage de grandes quantités de données brutes, tout en offrant une structure suffisante pour des requêtes rapides et une analyse approfondie.
- Maillage de données : Il s’agit d’une approche décentralisée de la gestion des données. Chaque service de l’entreprise est responsable des données qu’il produit, selon des normes communes. Cela renforce l’autonomie des équipes sans compromettre la cohérence.
- iPaaS ( Plateforme d'intégration en tant que service ) : est une plateforme qui connecte différents systèmes grâce à des connecteurs prêts à l'emploi. Elle facilite l'intégration entre les clouds, les bases de données, les ERP et d'autres services, avec une gouvernance, une sécurité et une évolutivité natives.
Ces architectures ne sont pas incompatibles. Au contraire : combinées, elles permettent d’organiser, de distribuer et de connecter les données de manière beaucoup plus efficace.
IA embarquée : de l’enrichissement au catalogage intelligent
L'intégration de l'intelligence artificielle aux flux de données permet d'accroître l'autonomie et la qualité dès leur conception. L'IA embarquée agit directement sur les intégrations : elle détecte les erreurs, comble les lacunes, suggère des modèles et standardise les formats en temps réel.
Elle permet également d'enrichir les données avec des informations externes ou un historique interne. Ceci améliore le contexte et la fiabilité des analyses sans intervention manuelle.
Autre avantage : le catalogage intelligent . Grâce à l'IA, les données sont automatiquement classées, organisées et mises en relation, facilitant ainsi les recherches, les audits et les prises de décision. Le tout sans cartographie manuelle.
Ces capacités transforment la circulation des données. Plus qu'une simple automatisation, l'IA permet d'opérer avec intelligence et confiance dès le départ.
Ces trois approches – intégration visuelle, architectures flexibles et IA appliquée – ont un point commun : elles simplifient ce qui était auparavant complexe . Au-delà des solutions techniques, elles permettent aux données de circuler de manière fluide, structurée et intelligente.
Mais pour que cela fonctionne au quotidien, de bons outils ne suffisent pas. Il nous faut une plateforme qui combine tout cela avec une véritable autonomie, une gouvernance efficace et une grande évolutivité. Voyons comment cela se traduit en pratique.
Tout ce que nous avons vu jusqu'à présent, de la complexité des flux de travail à l'intelligence embarquée, démontre qu'une intégration efficace des données est non seulement possible, mais essentielle. C'est précisément ce que nous souhaitons concrétiser avec Skyone Studio .
Nous avons créé une plateforme conçue pour simplifier l'intégration et l'orchestration des données dans multicloud . Grâce à une logique visuelle et des pipelines low-code , les équipes peuvent créer et ajuster rapidement leurs flux de travail, sans programmation complexe .
Nous nous connectons nativement à différents environnements , d' AWS , Azure et Google Cloud aux bases de données sur site et aux systèmes existants. Ceci garantit la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données dès leur source.
Au niveau de l'intelligence, nous appliquons des modèles d'IA entraînés sur Lakehouse , en utilisant les données historiques de l'entreprise comme base. Cela nous permet d'enrichir, de standardiser et de valider les informations en temps réel. Nous identifions également les anomalies, comblons automatiquement les lacunes et optimisons les flux de données.
Notre objectif est de transformer l'intégration des données en un processus fluide, continu et évolutif . Un processus qui s'adapte aux besoins de votre entreprise et évolue avec confiance et maîtrise.
Si vous souhaitez comprendre comment cela peut fonctionner au sein de votre société, nous sommes à votre écoute ! Contactez dès aujourd'hui l'un de nos spécialistes et découvrez concrètement comment Studio Skyone peut simplifier, intégrer et transformer votre activité.
Chaque entreprise possède son propre « réseau complexe de données », composé d'anciens systèmes, de nouveaux outils, de feuilles de calcul oubliées et d'intégrations dont personne ne maîtrise vraiment le fonctionnement. Cet article a mis en lumière une opportunité : transformer notre façon de gérer les données, pour plus de fluidité et d'intelligence.
Cette transformation ne nécessite pas de repartir de zéro, mais plutôt d'analyser l'existant sous un angle différent. Une logique qui privilégie la fluidité , s'adapte à la diversité des multicloud et automatise les tâches auparavant effectuées de manière ponctuelle.
C'est l'objectif de Skyone Studio : réduire les obstacles invisibles qui entravent la circulation des données et redonner de la clarté aux décideurs. En combinant des pipelines low-code et une IA intégrée, nous transformons le chaos en continuité et les données en source de confiance .
Si ce contenu vous a plu et que vous souhaitez explorer de nouvelles possibilités pour votre entreprise, notre blog Skyone regorge d'idées, de questions stimulantes et de pistes de réflexion. Découvrez nos autres publications et poursuivez avec nous ce voyage à la découverte des technologies !
L'intégration des données dans multicloud, avec le soutien de l'intelligence artificielle (IA), soulève encore de nombreuses questions, notamment lorsqu'il s'agit de gagner simultanément en évolutivité, en contrôle et en agilité.
ci-dessous des réponses claires et pratiques aux questions les plus fréquemment posées par ceux qui sont confrontés à ce type de défi ou qui envisagent de le relever.
Comment l'IA est-elle appliquée à l'intégration des données ?
L'intelligence artificielle (IA) opère en coulisses lors des flux de données, automatisant des tâches qui exigeaient auparavant un effort manuel considérable.
Elle peut détecter les erreurs, suggérer des corrections, combler les lacunes en se basant sur les tendances passées, enrichir les informations avec des données historiques et même identifier les anomalies en temps réel. De ce fait, les données gagnent en qualité, en cohérence et en fiabilité, et ce, avec une intervention humaine réduite.
Qu'est-ce qui rend le multicloud si complexe ?
La gestion des données réparties sur plusieurs clouds implique de composer avec des règles, des formats, des structures et des exigences de sécurité différents. Cette diversité accroît la complexité de l'intégration et exige une gouvernance et une orchestration plus rigoureuses. Sans couche de contrôle claire et outils adaptés, les flux deviennent fragiles et les efforts de maintenance augmentent de façon exponentielle.
Que sont Lakehouse , Mesh et iPaaS , et comment choisir ?
Ce sont des approches complémentaires pour gérer la complexité des données :
- Lakehouse : combine le meilleur des lacs de données et des entrepôts de données , vous permettant de stocker de grands volumes avec des performances optimales pour l'analyse ;
- Maillage de données : répartit la responsabilité des données entre les équipes, avec des règles communes, ce qui favorise l'autonomie et l'évolutivité ;
- iPaaS : Permet de connecter rapidement et avec une gouvernance des systèmes divers, idéal pour les entreprises qui ont besoin d'intégrations prêtes à l'emploi et traçables.
Le choix idéal dépend de la taille de l'entreprise, de la diversité des sources de données et de son niveau de maturité numérique.
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