📍 Retour sur le Salon BigData & IA à Paris 📍

Le salon BigData & IA à Paris vient de fermer ses portes, extrêmement intéressant ! 🌟 un véritable miroir de la révolution IA actuelle et de la direction que prend le domaine de la data.

🔍 Évolution marquante :
Ce salon, autrefois confidentiel et surtout centré sur le décisionnel et tourné vers les spécialistes techniques, reflète aujourd’hui la multiplication des usages et des modèles de base de l’IA et son acceptation croissante par le grand public. Les nouveaux concepts de Lakehouse et Datamesh sont également mis en avant par les éditeurs. Concepts très intéressants car orientés sur le traitement de la data comme produit, mais attention à la facture consulting 😉

🚀 Croissance Explosive :
Le nombre d’exposants a explosé (250 annoncés : tous les grands éditeurs, ESN, et startups -de la FrenchTech et d’ailleurs).

🛠 Pragmatisme et Usage :
Les propositions des pure players sont désormais fortement axées sur les usages pratiques, destinées aux métiers opérationnels. Une tendance notable est que les solutions se concentrent de plus en plus sur des usages métier spécifiques avec des cas d’utilisation très précis.

🌐 Organisation et Collaboration :
La généralisation de l’usage de la data oblige les entreprises à repenser leur organisation et la collaboration entre leurs équipes. Pour devenir « Data Driven », les entreprises à l’état de l’art structurent à présent des équipes pluridisciplinaires, centralisant Data, IT et métier autour de domaines spécifiques tels que le Service Client, Finance, RH, Supply chain, etc.

🤝 Culture Data et Formation :
La culture data, améliorée par la formation, permet d’affiner les décisions stratégiques et l’efficacité opérationnelle. Le rapprochement entre experts data et experts métiers devient un levier stratégique, facilitant une compréhension mutuelle et enrichie de la donnée.

🌿 Personnalisation et Autonomie :
La tendance est que les entreprises aspirent à construire leur propre IA, cherchant autonomie et personnalisation sur la base de l’IA open-source, évitant ainsi de recourir à des API tierces (chaque entreprise cherchera à développer ses propres modèles, tout comme elle développe son propre code). Des modèles plus agiles, économiques, et adaptés sont favorisés, ils permettront à l’avenir de couvrir une grande majorité des cas d’usage.

🔧 Outils Concrets et Transformationnels :
Les outils IA sont devenus majoritairement des outils concrets, utilisables au quotidien, ce qui est idéal pour la transformation des entreprises. En somme, l’IA est un outil au service de la transformation et non un simple outil de data.

🚧 Gouvernance et Stratégie:
La gouvernance doit être adaptée dans la majorité des entreprises, l’adoption d’une approche « Produit » de la donnée est visible avec l’émergence des rôles de « Data Owner » & « Data Product Owner ». Une stratégie claire et une gouvernance forte sont cruciales pour le succès des projets data.

📌 Ma conclusion:
Toutefois, un mot de prudence : il est crucial de ne pas succomber aux mirages de l’implémentation précipitée d’outils sans une réflexion approfondie sur les flux d’information et de décision.

Si de plus en plus d’entreprises sont prêtes à intégrer l’IA comme un élément central de leur stratégie, à repenser leurs modèles de gouvernance et à exploiter l’IA pour devenir plus agiles, innovantes et compétitives, les besoins en pédagogie et en gouvernance sont critiques à cette phase. Architectes et managers de transition dotés d’une vision à 360° des enjeux sont les partenaires idéaux des entreprises pour ce faire…

Et vous ? quelle est votre vision de la situation ? Echangeons sur les perspectives et les innovations dans le domaine de l’IA ! 🌟

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