Cloud & Infrastructure IT
Un rapport explore comment les entreprises utilisent le streaming de données pour innover, accélérer l’adoption de l’Intelligence artificielle, améliorer leur agilité, optimiser l’expérience client et surmonter les défis liés à l’accessibilité et à la gestion des données.

De nombreuses entreprises ont des données cloisonnées dans différents systèmes et applications, ce qui rend impossible de trouver et de bénéficier de l’un de leurs actifs commerciaux les plus critiques.

Or, la réactivité est la clé du succès dans le paysage commercial dynamique d’aujourd’hui, des données datées, incohérentes, obsolètes ou non gouvernées sont préjudiciables, car elles sont peu fiables et peuvent entraîner de mauvaises décisions.

Selon une étude (4110 dirigeants IT interrogés dans 12 pays) de Confluent, spécialisé dans le streaming de données, 90 % des répondants affirment que les plateformes de streaming de données peuvent conduire à plus d’innovation en matière de produits et services dans le développement de l’IA et du machine learning (ML).  

GenAI, une priorité

Le streaming de données agit comme le système nerveux central des entreprises en connectant les systèmes et les applications, de sorte que les données en temps réel peuvent être facilement accessibles pour la prise de décision et l’amélioration des processus commerciaux et de l’expérience client.



86 % des répondants (contre 82 % en France) citent le streaming de données comme une priorité stratégique ou importante pour les investissements IT en 2024. Pour 91 % des répondants (contre 89 % en France), les plateformes de streaming de données sont essentielles pour atteindre les objectifs liés aux données.

Ainsi, 86 % des répondants (contre 82 % en France) considèrent le streaming de données comme une priorité stratégique ou importante dans les investissements IT cette année.

L’IA générative (GenAI) est une priorité pour de nombreuses entreprises, mais pour que les modèles d’IA génèrent des résultats précis et pertinents, les données doivent être fiables, dans le bon format et aussi en temps réel que possible.

La génération augmentée par récupération (RAG) est apparue comme un modèle commun pour construire des applications GenAI en connectant des grands modèles de langage (LLM) généraux aux données spécifiques au domaine tout en permettant des contrôles d’accès granulaires et en minimisant les hallucinations.

Les avantages notables des data products

Le streaming de données enrichit les processus RAG avec des données fiables et contextuelles en exploitant un flux continu de données en temps réel provenant des systèmes qui alimentent l’entreprise. Le streaming de données peut également être utilisé pour transformer les données au bon format pour être utilisé par des bases de données vectorielles pour les applications d’IA.



Résultat, 4 % déclarent que les investissements dans l’IA générative augmenteront au cours des deux prochaines années. 63 % citent les plateformes de streaming de données comme alimentant largement ou de manière significative les progrès de l’IA en construisant la base de données en temps réel nécessaire pour propulser ces initiatives.



Mais quels sont les avantages notables des data products ? Selon cette étude, il y en a trois principaux :
  • 98 % considèrent les data products comme intéressants, voire très intéressants pour permettre un partage de données plus confiant entre les entités métier.

  • 91 % notent une répartition des coûts plus significative ou une facturation basée sur les métriques d’utilisation.
  • 90 % déclarent une gestion des risques plus robuste.
En conclusion, le Data Streaming Report 2024 de Confluent montre que les plateformes de streaming de données peuvent aider les entreprises à relever de nombreux défis d’accessibilité des données, y compris la découverte de données cloisonnées qui entravent les opérations basées sur les données en temps réel.