Le paradoxe des données non structurées ou le syndrome du moteur à vide
Dans l’écosystème du développement, l’adage « on récolte ce que l’on sème » n’a jamais été aussi pertinent qu’à l’ère de l’IA. Trop d’organisations commettent l’erreur d’alimenter des modèles sophistiqués avec des informations obsolètes, fragmentées ou erronées, s'étonnant ensuite de la médiocrité des résultats obtenus. Ce que la plupart des entreprises ignorent, c’est qu’elles sont assises sur une mine d’or inexploitée de données non structurées. Selon Gartner, ces informations, qui regroupent les courriels, les vidéos, les documents PDF et les échanges collaboratifs, représenteraient environ 80 % du patrimoine informationnel d’une structure. Sans format prédéfini, ce volume colossal double tous les deux ans et devient rapidement ingérable, privant l’IA du contexte et de la nuance nécessaires pour produire des réponses pertinentes. Débloquer ce potentiel est pourtant la clé de voûte de toute stratégie d’innovation réussie, car ce sont ces données qui détiennent la mémoire et l'expertise réelle de l'entreprise.L’interopérabilité et le décloisonnement comme prérequis
Si l’intelligence artificielle est la destination visée par les entreprises, les plateformes de gestion de contenu en sont le véhicule indispensable. À l’heure actuelle, la fragmentation des systèmes cloisonnés reste le principal frein à l'exécution. Lorsque le contenu, les processus métier et les applications critiques fonctionnent en silos, l’IA se retrouve incapable de naviguer dans l’architecture informationnelle. Le secteur public illustre parfaitement cette impasse, où les données précieuses sont dispersées entre diverses agences et départements, forçant les modèles d'IA à opérer avec une vision tunnel. Pour une IA générative, cela se traduit par des réponses pauvres, mais pour un agent autonome chargé de prendre des décisions, cela peut conduire à des erreurs critiques. Les plateformes modernes doivent donc jouer un rôle de standardisation, capable de transformer des actifs bruts, comme des notes manuscrites numérisées ou des enregistrements vidéo, en flux de données exploitables par la machine pour garantir une cohérence globale.Vers une intelligence d'entreprise omniprésente et intentionnelle
Nous entrons désormais dans une phase de maturité où la gestion de contenu évolue vers ce que l’on peut appeler l’intelligence d’entreprise omniprésente. Grâce à l’automatisation de l’indexation et de la transcription, les organisations disposent enfin d’un enregistrement vivant et structuré de leur activité, permettant une automatisation à une échelle jusqu’ici inégalée. Les entreprises qui tirent leur épingle du jeu sont celles qui ont compris que l’IA ne peut être traitée comme une simple mise à jour logicielle ou un outil plug-and-play. Elles prennent le temps de stabiliser leur infrastructure avant de chercher à déployer des cas d'usage complexes. Ce discernement entre le suivi d'une tendance et la compréhension profonde de la technologie définit aujourd'hui le nouveau leadership numérique. En investissant dans la qualité de leur socle informationnel, ces organisations ne se contentent pas de répondre à une mode, elles bâtissent une structure résiliente capable d'absorber les vagues d'innovation futures.Le véritable fossé créé par l’IA ne sépare pas les entreprises technologiquement avancées de celles qui sont en retard, mais plutôt les organisations intentionnelles de celles qui agissent par réaction. L'IA ne remplacera jamais la stratégie ni la créativité humaine, mais elle amplifiera les lacunes de ceux qui ignorent leurs propres données. Il est désormais temps pour les dirigeants IT de cesser de considérer la gestion des actifs numériques comme une tâche administrative pour la placer au cœur de leur arsenal stratégique. L'avenir appartient à ceux qui auront l'audace de revenir aux fondamentaux pour mieux construire leurs ambitions de demain.
Mountaha Ndiaye, EMEA Director, Ecosystem sales & programs, Hyland
