Intelligence artificielle verticale et intégration des données : comment générer un véritable retour sur investissement grâce à l’intelligence artificielle 

La course à l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) par les entreprises atteint son apogée. Cependant, tandis que le marché regorge de promesses de transformations miraculeuses et d'assistants virtuels généralistes, les dirigeants, les décideurs et les responsables informatiques sont confrontés à une dure réalité. Le constat est unanime parmi les experts : 11 entreprises sur 10 évoquent l'IA, mais rares sont celles qui comprennent que le succès de cette technologie dépend directement de la maturité de l'infrastructure de données et de l'intégration des systèmes.

Pour discuter de la manière de transformer le battage médiatique autour de l'IA en un retour sur investissement (ROI) tangible et en une efficacité opérationnelle, le Builders a réuni des figures de proue du secteur technologique brésilien : Sérgio Fontana, PDG et fondateur de SysMiddle (une plateforme spécialisée dans l'orchestration et l'intégration de systèmes complexes), et André Oliveira, responsable des données et de l'IA chez Skyone (un leader des solutions unifiées de cloud, de données et d'intelligence artificielle).

Nous analysons ci-dessous les principaux enseignements de cette discussion approfondie, en soulignant le rôle stratégique de l'intégration des systèmes, le concept d' IA verticale et les structures de gouvernance indispensables qui permettent de distinguer l'échec du succès à l'ère des données.

1. Pourquoi l’IA « dévore les données au petit-déjeuner » (et l’intégration sert le repas)

Il existe une vérité dérangeante en ingénierie des données : l’intelligence artificielle est, par essence, un mécanisme permettant de prendre des décisions optimisées à partir de données historiques et en temps réel. Sans un flux d’informations continu, propre et structuré, tout modèle d’IA est voué à l’échec.

les systèmes de bureau ont fait office de gardiens des données transactionnelles et de paramétrage d'une entreprise. Le principal défi pour les entreprises réside dans la complexité d'accès à ces sources. Nombre de ces systèmes fonctionnent dans des architectures hybrides ou sur site, sont antérieurs à Internet et ne disposent ni de documentation ni d'API structurées.

Comme l'a souligné Sergio, l'extraction de données via des requêtes relationnelles est la partie la plus simple. La véritable complexité réside dans le flux inverse : la saisie et la mise à jour des informations. La saisie d'une commande client générée par un agent IA autonome nécessite la validation d'une chaîne complexe de dépendances interdépendantes, incluant l'enregistrement du client, la tarification, les règles de gestion des stocks et des matrices fiscales locales complexes. Sans plateforme d'intégration intelligente (iPaaS) pour consolider ces règles métier, l'automatisation compromet l'intégrité de la base de données principale.

2. IA horizontale vs. IA verticale : La recherche de l'expert

L'une des principales sources de frustration en entreprise est la tentative de résoudre des problèmes spécifiques à l'aide d'IA horizontales (telles que ChatGPT ou Gemini dans leurs versions pures). Ces modèles de langage génériques (Large Language Models – LLM) entraînés grâce aux connaissances publiques disponibles sur Internet sont excellents pour les tâches universelles, mais échouent lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes opérationnels complexes propres à une entreprise.

C’est dans ce contexte que Vertical AI se distingue . Comme l’explique André Oliveira :

Alors qu'un assistant généraliste effectue des tâches administratives de base, les tâches complexes, telles que le calcul de la paie avec ses implications juridiques ou la gestion de la chaîne d'approvisionnement d'un secteur industriel, requièrent un spécialiste de niche. Une IA verticalement intégrée comprend nativement le jargon, les indicateurs (comme de désabonnement et la dynamique des prix) et les subtilités réglementaires du marché sur lequel elle opère. Elle ne se contente pas de répondre statiquement aux questions ; elle est conçue pour interagir avec les écosystèmes de données et des actions de bout en bout

3. Le phénomène du « vibe coding » et les risques liés à l'informatique parallèle

La facilité avec laquelle les outils génératifs modernes permettent la création de code et l'automatisation a donné naissance au phénomène du Vibe Coding. Aujourd'hui, des professionnels issus du commerce ou des sciences humaines peuvent jouer le rôle de développeurs, en donnant des instructions à des modèles d'IA pour qu'ils construisent des applications complètes à l'aide du langage naturel (invites).

Si cela démocratise l'innovation et accélère le développement de prototypes locaux (comme les panneaux de télémétrie personnalisés), cela ouvre également la porte à l'informatique parallèle (l'utilisation non autorisée de technologies au sein de l'organisation).

• La salade d'outils : différents secteurs adoptant des outils isolés découverts sur les réseaux sociaux.
• Fuite de données : des employés exportent des feuilles de calcul de clients et les intègrent dans des LLM publics sur le web.
• Inefficacité financière : une consommation de jetons, ce qui fait grimper les coûts opérationnels sans générer un retour sur investissement proportionnel.

Pour les responsables informatiques, le défi consiste à mettre en œuvre un de gouvernance de l'IA. Cette gouvernance ne doit pas constituer un obstacle bureaucratique, mais plutôt un cadre garantissant des connexions auditées, une surveillance continue (via SOC/SIEM) et l'isolation des données grâce à des LLM privés.

4. Indicateurs de succès : comment mesurer l’impact réel sur l’entreprise

Les investissements dans l'IA et l'intégration des systèmes doivent se traduire par des indicateurs de performance mesurables, qu'ils soient quantitatifs (chiffre d'affaires ou résultat net) ou qualitatifs. Les experts ont recensé les principaux indicateurs permettant de démontrer l'efficacité de ces mises en œuvre :

Tableau : Indicateurs de réussite des projets d’intégration et d’IA

La voie stratégique vers l'automatisation intelligente

Moderniser l'infrastructure ne signifie pas réécrire le code existant de zéro, mais plutôt créer une base évolutive. Les plateformes intégrées comme Skyone Studio éliminent les silos organisationnels en unifiant les solutions iPaaS, le stockage de données cloud (Lakehousela créationde flux de travail automatisésau sein d'une interface unique. Ainsi, le rôle humain évolue : de l'exécution manuelle de tâches répétitives, il se transforme en une gestion stratégique et une optimisation des processus automatisés.

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Cette analyse s'appuie sur les idées et les expériences pratiques partagées dans le podcast Builders. Pour comprendre tous les détails opérationnels, découvrez les astuces de productivité personnelle cliquez ici pour écouter l'épisode complet sur Spotify !

Écrit par Skyone