Infrastructure pour l'IA : pourquoi le cloud est le fondement de la transformation numérique

La période de doute quant au potentiel disruptif des technologies est révolue. Aujourd'hui, en entreprise, rares sont ceux qui remettent en question l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur les structures de travail. Le véritable débat porte désormais sur la mise en œuvre : comment transformer cette conviction stratégique en une capacité opérationnelle concrète ?

Un numéro spécial de MIT Technology Review Brazil, réalisé en partenariat avec Skyone, a mis en lumière cette situation en analysant l'impact de l'IA sur les organisations brésiliennes et la formation de nouvelles « équipes hybrides » (composées d'humains et de systèmes intelligents). Le constat principal révèle un décalage important entre les ambitions stratégiques et la réalité technique sur le terrain : les entreprises affichent de grandes ambitions, mais leurs infrastructures peinent encore à se développer.

Si votre entreprise souhaite cesser d'accumuler des « projets pilotes permanents » et commencer à récolter des résultats structurels grâce à l'IA, vous devez comprendre pourquoi le cloud est le fondement non négociable de cette transition.

La disparité brésilienne : désir consensuel contre budget limité

Pour comprendre l’ampleur du défi, il suffit de consulter les données recueillies par l’étude de Skyone, « L’IA au travail : 20 enseignements sur les équipes hybrides ».

Les attentes concernant les agents intelligents sont quasi unanimes : 99 % des entreprises estiment que les agents d’IA seront au cœur de leur activité d’ici trois ans. De plus, 53 % des professionnels citent l’intelligence artificielle comme la technologie ayant eu l’impact le plus important sur leur travail ces dernières années, surpassant même Internet (30 %).

Cependant, lorsque nous analysons les conditions organisationnelles nécessaires au fonctionnement de cet écosystème, les chiffres ne collent pas :

• 74 % des organisations en sont encore aux premiers stades ou à un stade intermédiaire de l'adoption technologique.
• 57 % des entreprises ne disposent pas d'un budget dédié aux initiatives en matière d'intelligence artificielle.
• 59 % des dirigeants admettent que leurs organisations ne sont pas prêtes à fonctionner avec des équipes hybrides à court terme.

Le diagnostic du MIT : cette disparité internationale n’est pas propre aux États-Unis. Le rapport MIT NANDA, intitulé « The GenAI Divide: State of AI in Business » , a analysé plus de 300 initiatives et a constaté que 95 % des organisations ne tirent toujours aucun bénéfice mesurable de l’IA générative . La raison ? L’extrême difficulté d’intégrer les algorithmes aux processus métier réels.

Le goulot d'étranglement technique : pourquoi 59 % des entreprises sont-elles bloquées ?

Le marché des entreprises a adhéré au discours sur l'IA, croyant pouvoir l'intégrer comme un simple module complémentaire, nécessitant l'achat d'un outil standard et anticipant une hausse immédiate de la productivité. Or, l'expérience a montré que lorsqu'un algorithme tente de quitter le laboratoire, il se heurte à des systèmes fragmentés, des données dispersées et des bases de données locales obsolètes.

D'après une étude de MIT Technology Review et Skyone, seulement 41 % des entreprises brésiliennes utilisent le cloud comme infrastructure de données et d'IA. Les 59 % restantes fonctionnent encore avec une infrastructure partiellement cloud ou principalement sur site, une situation que l'étude juge inadéquate pour soutenir des projets ambitieux et évolutifs.

Tenter d'exécuter des agents intelligents complexes ou des modèles de langage robustes sur des serveurs locaux anciens génère trois problèmes fatals :

1. Fragmentation et silos de données

L'IA s'appuie sur des données propres, gouvernées et intégrées. Si les informations de votre entreprise sont dispersées dans des feuilles de calcul et des systèmes isolés qui ne communiquent pas entre eux, l'algorithme générera des réponses erronées, inexactes ou non pertinentes. Pour 40 % des entreprises, l'intégration entre les services et les systèmes représente aujourd'hui le principal défi.

2. Manque d'élasticité et d'évolutivité

Les modèles d'IA nécessitent des pics de puissance de calcul importants à des moments précis (comme l'entraînement des modèles ou l'analyse prédictive en temps réel). Une infrastructure sur site ne permet pas d'adapter les ressources à la demande, ce qui entraîne des ralentissements du système ERP et des goulots d'étranglement opérationnels.

3. Vulnérabilité et traçabilité en matière de cybersécurité

L'utilisation de données stratégiques d'entreprise ou d'informations clients sensibles dans des moteurs d'IA sans couche de protection et de chiffrement propriétaire présente un risque extrêmement élevé de non-conformité et de violations de données.

Moins de fétichisme des outils, plus d'architecture des données

l'a justement défini Luiz Peccidans sa déclaration à la publication, l'IA n'est pas un produit magique prêt à l'emploi. « C'est un processus de construction, au cours duquel l'organisation doit enseigner à l'IA ses règles métier, ses critères de décision et son contexte opérationnel.

Pour que ce mécanisme fonctionne et que l'investissement génère un retour sur investissement (ROI), les entreprises doivent moins se focaliser sur les outils et davantage sur l'architecture backend. C'est là qu'interviennent les plateformes intégrées comme Skyone Studio.

La technologie ne devrait pas freiner la croissance de votre entreprise. Skyone Studio a été conçu précisément pour éliminer les silos organisationnels et ouvrir la voie à la maturité numérique grâce à quatre piliers essentiels :

• iPaaS (Plateforme d'intégration en tant que service) : centralise et connecte les données de plus de 400 systèmes (tels que les principaux ERP, CRM et plateformes de commerce électronique), garantissant un flux de travail automatisé sans avoir besoin de réécrire un code complexe.
• Cloud Lakehouse : une infrastructure cloud moderne qui unifie le stockage et permet des requêtes optimisées et performantes pour la Business Intelligence (BI) et l'apprentissage automatique.
• Agents IA personnalisés : vous permettent de créer des robots IA qui comprennent véritablement les règles spécifiques de votre entreprise et son contexte opérationnel, automatisant ainsi en toute sécurité les tâches bureaucratiques.

L'humain optimisé : l'avenir du travail hybride

La consolidation du cloud comme socle de l'intelligence artificielle ne vise pas à diminuer le rôle des humains dans les entreprises, mais bien à le valoriser. Lorsque l'infrastructure technique est solide, les tâches mécaniques et répétitives, basées sur des schémas prévisibles, sont confiées à des agents informatiques.

Résultat ? Les professionnels cessent de passer des heures à remplir des tableurs ou à rechercher des données éparses et endossent le rôle de superviseur stratégique. Les compétences essentiellement humaines, telles que l’esprit critique, le jugement contextuel, l’intelligence émotionnelle et la capacité à poser les bonnes questions, deviennent le véritable facteur de différenciation concurrentielle sur le marché.

Le vainqueur à l'ère de l'intelligence artificielle ne sera pas celui qui se contente de répéter des discours enthousiastes lors d'événements dédiés à l'innovation. Ce sera celui qui parviendra, de manière pratique et structurée, à intégrer l'algorithme au flux de travail réel. Et ce cheminement commence nécessairement dans le cloud.

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Écrit par Skyone