Entreprises centrées sur les données : La convergence des révolutions

Ces derniers mois ont vu une explosion d’articles sur la révolution de l’IA générative et ses effets sur l’économie et la société. Mais en réalité, de nombreuses révolutions sont en cours, presque aussi importantes, bien que moins connues. Et à mesure que ces révolutions convergent, leur effet collectif pourrait être bien plus important que ce que l’IA pourra réaliser à elle seule. Nous pensons que l’entreprise centrée sur les données pourrait être le point de convergence de toutes ces évolutions. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est une entreprise centrée sur les données et décrire les nouvelles révolutions qui convergent vers elle. Celles-ci façonnent la manière dont les organisations utilisent leurs données pour stimuler l’innovation et la valeur. Nous pensons que cette convergence globale permet une transformation bien plus puissante – et peut-être effrayante – que n’importe quel facteur isolé tel que l’IA générative.

Les entreprises classiques d’aujourd’hui sont principalement centrées sur les applications. Cela signifie que leurs capacités commerciales sont rendues possibles par des processus, et que de grandes applications, souvent monolithiques, permettent de mettre en œuvre ces processus. On peut dire que les applications sont des rois et que les paysages informatiques sont remplis de serviteurs qui extraient des données appartenant à un royaume, les transforment et les servent à un autre royaume. L’architecture d’entreprise nous enseigne qu’il faut d’abord se concentrer sur les données, mais la réalité est que, jusqu’à présent, les entreprises ont acheté des applications prêtes à l’emploi, et non des données prêtes à l’emploi, plaçant ainsi l’application au centre de l’entreprise.

Le logiciel en tant que service, associé à une explosion d’interfaces et de connecteurs standard, donne aujourd’hui naissance à l’entreprise centrée sur les données. Si l’on reprend notre analogie avec le royaume, une entreprise centrée sur les données est un collectif ou un kibboutz, où les données ne sont pas soumises à un roi en particulier. Au contraire, les données sont une ressource partagée et une source de valeur primaire, tout comme la terre ou les machines dans un kibboutz. Chaque membre de la communauté (département) apporte ses compétences particulières pour travailler avec les données, générant des idées (récolte) qui profitent à l’ensemble de l’entreprise (collectif). Plus important encore, les données ne sont plus enfermées dans un seul royaume ; au contraire, elles peuvent être librement déplacées et utilisées là où elles peuvent apporter le plus de valeur à la communauté.

Comment construire une entreprise centrée sur les données ?

Vous commencez par considérer les données comme la ressource centrale, comme la terre ou les machines qui permettent à la collectivité de fonctionner. On conçoit ensuite des architectures informatiques et commerciales intégrées pour que ces données conservent leur cohérence, leur fiabilité, mais surtout leur accessibilité, afin qu’elles puissent circuler librement là où elles sont nécessaires. Il est essentiel de comprendre que les données sont un actif de l’entreprise, et non un actif informatique. Les entreprises doivent s’approprier et gérer leurs données pour en assurer la qualité et la cohérence, mais c’est un rôle pour lequel elles sont les mieux placées, et non l’informatique. Le rôle de l’informatique n’est plus celui du contenu, mais celui de l’accessibilité, pour garantir que les données peuvent être partagées librement entre les domaines.

Révolution 1 : le maillage des données

S’il existe de nombreuses façons de mettre en place une entreprise centrée sur les données, le modèle du maillage de données a connu un grand succès ces dernières années. Dans cette approche de « données en tant que produit », les domaines d’activité (et non l’informatique) mettent leurs données à la disposition des autres domaines en tant que produits. Les ingrédients essentiels sont la gouvernance des données (les règles selon lesquelles les membres du collectif traitent leurs ressources partagées), les catalogues de données afin que tout le monde connaisse les produits de données, les propriétaires des données et les responsables des données (gardiens). Alors que l’entreprise se concentre sur le contenu (les récoltes), l’infrastructure de partage des données (l’irrigation et les routes) est détenue et exploitée par les services informatiques.

Révolution 2 : développement citoyen et démocratisation des données

Low-code/no-code (LC/NC) sont les technologies (telles que Microsoft Power Apps, mais désormais également intégrées dans la plupart des grandes plateformes SaaS telles que salesforce.com) qui mettent le pouvoir de programmation entre les mains des non-spécialistes de l’informatique dans l’entreprise, ce que l’on appelle les « développeurs citoyens » La plupart des entreprises estiment que plus de 70 % des applications seront bientôt développées à l’aide de la LC/NC. Presque tous les jours, de grandes entreprises annoncent l’adoption de stratégies « LC/NC-first », qui remplacent le développement traditionnel de logiciels. Les facteurs critiques de succès de cette approche comprennent les « centres d’excellence » ainsi que l’exigence d’une attention rigoureuse à la gouvernance, afin de garantir la sécurité et d’éviter la prolifération.

L’une des conséquences de cette approche pourrait être la volatilité croissante des applications dans l’entreprise. Plutôt que de créer des applications permanentes et patrimoniales qui persistent pendant des années et deviennent souvent obsolètes, la LC/NC permet un développement rapide pour des besoins à court terme. Ces « applications éphémères » peuvent être créées pour un projet ou un objectif spécifique, puis retirées ou retravaillées lorsque les besoins changent. De cette manière, l’entreprise peut éviter l’accumulation de systèmes obsolètes qui entravent souvent le progrès et l’efficacité.

Révolution 3 : intelligence artificielle et IA générative

La technologie de l’IA est essentielle pour traiter de grands volumes de données et en extraire toute la valeur. Cela permet de créer de nouvelles perspectives et d’améliorer la prise de décision au sein de l’entreprise centrée sur les données. Les entreprises de niche qui fournissent ces services pour des domaines particuliers sont en pleine explosion. Mais la possibilité pour les entreprises ou toute autre personne d’accéder à cette puissance à partir des fournisseurs d’informatique en nuage (tels que AWS, Microsoft Azure, Alibaba Cloud, Google Cloud Platform ou HPE GreenLake) abaisse la barrière de l’adoption. De plus en plus, grâce à LC/NC, cette puissance de l’IA est mise directement entre les mains des développeurs citoyens de l’entreprise, plutôt que d’être cloisonnée au sein du département informatique.

Révolution 4 : DataOps

Tout comme DevOps est une méthodologie agile qui augmente la productivité en intégrant le développement d’applications aux opérations, DataOps est une approche agile qui réduit le temps et améliore la qualité de l’analyse des données. Comme DevOps, elle repose sur la collaboration, la gouvernance, l’automatisation et ce que l’on appelle l’intégration et la livraison continues (CI/CD) des « pipelines de données », les processus par lesquels les données sont ingérées, transformées et préparées pour l’analyse. En assurant un flux fluide et efficace de données de haute qualité à travers l’organisation, DataOps permet à l’entreprise centrée sur les données d’être plus agile et réactive, en réduisant le délai entre la connaissance des données et les actions de l’entreprise.

Révolution 5 : les technologies renforçant la protection de la vie privée (PET)

Les technologies renforçant la protection de la vie privée sont des technologies permettant une approche « privacy-by-design » qui intègre à la fois la protection de la vie privée et les protections dans les processus de données, afin de maximiser l’utilité des données tout en minimisant les risques. Elles vont d’approches bien connues telles que le cryptage, l’anonymisation et la pseudonymisation à des technologies de pointe récemment développées. Le calcul multipartite sécurisé (SMPC) permet à plusieurs parties de maintenir la confidentialité et la souveraineté sur leurs propres données, même lorsqu’elles participent à des calculs impliquant les données de l’autre partie. Le cryptage homomorphique permet de traiter des données tout en les gardant cryptées. Dans les entreprises centrées sur les données, l’utilisation des technologies de l’information et de la communication est cruciale, et à mesure que la quantité de données générées et traitées augmente, l’importance des technologies de l’information et de la communication s’accroît.

Révolution 6 : l’informatique en périphérie

Alors que de plus en plus d’appareils sont connectés à l’internet des objets (IoT), on observe une tendance croissante à traiter les données là où elles sont générées, c’est-à-dire à déplacer le « nuage » et ses algorithmes vers les données à la périphérie plutôt que vers les données dans le nuage. Cela permet d’obtenir davantage de fonctions et d’informations en réduisant la latence et la bande passante, ce qui permet des analyses et des services décentralisés en temps réel. Il existe ici de nombreux éléments facilitateurs, tels que la prolifération des appareils IoT ainsi que les progrès de la 5G et d’autres technologies de réseau à haut débit, y compris le WiFi-6 et l’internet par satellite (comme OneWeb et SpaceX). Les fournisseurs de cloud (tous ceux qui ont été mentionnés précédemment) investissent massivement dans des ressources informatiques périphériques basées dans les villes, en plus de leurs offres traditionnelles de cloud par région et par pays, rapprochant ainsi le cloud des sources de données et des utilisateurs. Des entreprises telles que HPE font de la périphérie le nouveau nuage – le nuage n’étant plus un lieu mais une expérience. Cette approche décentralisée est un changement de paradigme dans la gestion des données, puisqu’elle permet aux organisations centrées sur les données d’utiliser celles-ci de manière efficace, quel que soit l’endroit où elles se trouvent.

La convergence des révolutions

Nous avons commencé par évoquer la révolution de l’IA générative et le pouvoir qu’elle a de perturber l’économie et la société. Mais comme nous l’avons vu, il y a beaucoup d’autres révolutions – la montée du maillage de données, les plates-formes à code faible ou sans code, les DataOps, l’informatique de pointe et les technologies d’amélioration de la confidentialité – qui se déroulent plus discrètement en arrière-plan. Associées au principe clé de conception de l’architecture centrée sur les données, ces révolutions peuvent mûrir rapidement et s’unir. En conséquence, elles renforcent l’entreprise centrée sur les données. Il s’agit d’une transformation qui promet d’avoir un impact collectif bien plus important que ce que l’IA apportera à elle seule.