Data Platform : pourquoi c'est l'investissement numéro 1 pour votre stratégie IA ?

Vous dirigez une PME ou une ETI et vous sentez que vos rapports d’activité ralentissent vos équipes au quotidien ? Les architectures techniques historiques ne parviennent plus à suivre la cadence des volumes de données et des besoins changeants des métiers.

Cet article vous explique comment moderniser votre infrastructure pour libérer de la valeur opérationnelle, optimiser vos coûts et préparer l’intégration concrète de l’intelligence artificielle (IA).

Sommaire :

Ce numéro du Data’péro réunit Gaël Philippe (Président de Datasulting), Jérôme Hugueny (Directeur de la BU Conseil Data IA chez Datasulting) et Sébastien Donati (Directeur du pôle data chez Orchestra). L’objectif est d’analyser sans jargon le décalage fréquent entre les promesses des éditeurs et la réalité terrain des entreprises concernant l’exploitation des données.

Historiquement, une Data Platform regroupe un entrepôt de données, des processus d’alimentation et des outils de reporting. Aujourd’hui, cette définition évolue pour intégrer nativement les cas d’usage de l’IA.

Cet épisode du Data’péro s’appuie sur le cas concret d’Orchestra, acteur majeur du textile et de la puériculture (400 magasins dans le monde). À la suite d’un diagnostic data IA (diag data IA), l’entreprise a constaté les limites de son système traditionnel SQL Server alimenté par trois ETL différents. Orchestra a choisi de refondre entièrement son socle pour basculer vers une Data Platform moderne associant Snowflake, Sling et DBT.

Selon l’Observatoire de la maturité data et IA fondé par Datasulting, seulement 19% des PME se considèrent en réelle capacité d’exploiter leurs données pour leur performance, alors que 88% des dirigeants considèrent que c’est un levier de croissance majeur. Ce décalage s’explique par des freins techniques que les architectures modernes permettent de lever.

Les anciens systèmes conçus sur des technologies relationnelles traditionnelles saturent face aux volumes actuels. Certains processus quotidiens dépassent les 24 heures de traitement et exigent des serveurs surdimensionnés (atteignant parfois 300 Go de RAM). Une Data Platform moderne offre une architecture capable de réduire ces temps d’exécution d’un ratio de 100, transformant des heures d’attente en quelques minutes ou secondes.

Se concentrer uniquement sur la couche visible (les tableaux de bord) sans consolider le socle technique conduit à un reporting siloté. Chaque service défend ses propres chiffres (CA, marge…). Centraliser les règles de gestion directement dans la Data Platform permet à l’ensemble des collaborateurs de partager un langage commun et de fiabiliser les indicateurs transverses (comme la connaissance client ou l’analyse fine des stocks).

Ces solutions modernes sont parfaitement adaptées aux PME car elles se déploient rapidement (souvent en un clic) et fonctionnent sans infrastructure locale à gérer. Grâce à l’architecture serverless, vous payez uniquement ce que vous consommez à la seconde d’utilisation. Cela élimine les investissements initiaux lourds et permet de tester des cas d’usage directement sur des volumétries réelles en quelques secondes.

Pour réussir votre transition vers une architecture de données performante, nos experts retiennent quatre piliers stratégiques.

Les plateformes modernes inversent la logique traditionnelle. Au lieu d’extraire, transformer puis charger la donnée (ETL), on extrait et charge d’abord la donnée brute avant de la transformer directement en profitant de la puissance du moteur de la base de données (comme Snowflake). Cela simplifie le travail technique en s’appuyant principalement sur le langage SQL, largement maîtrisé.

La promesse historique de rendre les utilisateurs métiers autonomes se heurtait à la complexité des outils de datavisualisation. L’IA lève ce frein : en construisant une couche sémantique solide (un dictionnaire qui explique les règles et le vocabulaire de l’entreprise), les collaborateurs peuvent interroger la Data Platform directement en langage naturel. Un agent IA bien contextualisé génère instantanément des graphiques et des analyses fiables sans exiger de compétences techniques de la part de l’utilisateur.

L’époque de « l’usine à rapports » s’achève. Les Data Analysts ne passent plus leur temps à créer des tableaux de bord statiques : ils se concentrent désormais sur la modélisation, la qualité et la gouvernance des données. À terme, ces profils s’intègrent au plus près des directions métiers pour apporter une valeur business et les aider à interpréter leurs indicateurs.

Puisque le modèle économique repose sur l’usage, la mise en place d’une démarche FinOps (pilotage financier du cloud) est essentielle. L’expérience montre que 2 % des traitements génèrent souvent 50 % des coûts : les cibler permet d’optimiser les dépenses de manière très lucrative.

La modernisation technique de votre architecture de données est le point de départ indispensable pour exploiter l’intelligence artificielle et offrir une réelle autonomie à vos équipes métiers. L’expérience d’Orchestra démontre qu’une transition franche vers une Data Platform moderne apporte un confort de travail immédiat, supprime les barrières de volumétrie et fiabilise les décisions stratégiques.