Les agents IA obligent les entreprises à reconstruire leurs fondations de données

Les entreprises indiennes rencontrent des difficultés pour faire évoluer l'IA des projets pilotes vers la production. Alors que 73 % des entreprises interrogées rapportent des retours mesurables sur leurs investissements en IA, seulement 4 % estiment que leurs données d'entreprise sont entièrement prêtes pour une IA à grande échelle. Ce manque de préparation nécessite de s'attaquer à des années de dette de données accumulées.

Le paysage des données est souvent fragmenté, avec des systèmes construits pour des équipes et des cas d'utilisation disparates. Les agents IA, censés raisonner au sein d'une organisation, nécessitent non seulement l'accès aux données, mais aussi une compréhension de leur signification et de leur contexte. Cela implique l'intégration d'informations éparses, l'identification des besoins en données en temps réel, la garantie que les agents peuvent comprendre le contexte et la gestion des droits d'accès.

Inc42, en partenariat avec Oracle, a organisé une table ronde lors du CTO Summit 2026 axée sur la construction de fondations de données pour l'IA. La discussion a souligné que les besoins commerciaux et les résultats escomptés devraient guider l'architecture des données, l'accès des agents et les coûts de déploiement.

Les participants ont insisté sur la définition du problème à résoudre avant de choisir la technologie. "Commencez par un objectif axé sur les résultats, puis déterminez ce qu'il faut construire", a déclaré Syed Mohd Bilal, responsable de la science des données chez Perfios. La nature imprévisible des agents IA nécessite des fondations de données plus flexibles, capables de prendre en charge les applications connues et futures.

De plus, la construction du contexte dans les données est essentielle pour que les agents IA comprennent leur structure et leur signification. Une couche sémantique, interprétant la signification des données, est de plus en plus vitale pour le raisonnement des agents. Parallèlement, la gouvernance de l'utilisation des données et la définition des contrôles d'accès sont essentielles pour garantir la sécurité et la conformité.