De la contrainte à la capacité

CrushBank s’est associée à IBM Bob, un partenaire de développement alimenté par l’IA, afin de repenser l’un des plus grands obstacles à l’adoption de l’IA : le déverrouillage et la préparation des données d’entreprise en vue de leur utilisation. Plutôt que de s’appuyer sur des missions de découverte traditionnelles pour démêler les applications héritées, analyser les bases de données et mapper les relations entre systèmes déconnectés, l’entreprise a intégré Bob à chaque étape du processus. En collaborant avec les ingénieurs de CrushBank, Bob a aidé à analyser les architectures système, à mettre au jour les dépendances, à générer des schémas et à développer les pipelines d’ingestion nécessaires pour convertir des informations fragmentées en données adaptées à l’IA.

Cela a engendré une approche plus reproductible et évolutive de la valorisation des données, réduisant une grande partie de l’effort manuel traditionnellement associé à ce type de projets. L’environnement de données de CrushBank fonctionnait sur IBM Cloud et comprenait IBM watsonx.data, une architecture basée sur Iceberg, ainsi que la base de données vectorielle Milvus, permettant une gestion gouvernée des données et une recherche sémantique. Une fois la gouvernance en place et l’approche arrivée à maturité, CrushBank a repensé son modèle de mise en œuvre. Plutôt que de constituer de grandes équipes de conseil pour chaque mission, l’entreprise a associé des ingénieurs individuels à Bob, créant ainsi des « équipes produit d’une seule personne » renforcées par l’IA. Ces équipes combinaient l’expertise humaine avec l’analyse et le développement assistés par l’IA, permettant aux ingénieurs de prendre en charge des travaux qui exigeaient traditionnellement plusieurs spécialistes en ingénierie des données, en intégration, en architecture et en développement d’applications. Tout au long du processus, CrushBank a maintenu un modèle de révision avec supervision humaine afin de valider les résultats, orienter les décisions de mise en œuvre et garantir le respect des normes de qualité et de gouvernance.

L’entreprise a ensuite transformé les données résidant dans les applications d’entreprise, les bases de données et les référentiels documentaires en actifs structurés, gouvernés et adaptés à l’IA. Une fois préparées, les données étaient connectées via des serveurs MCP sécurisés, permettant aux clients d’accéder aux connaissances d’entreprise et de les exploiter au moyen des plateformes et applications d’IA les mieux adaptées à leurs besoins. Pour les clients nécessitant une orchestration gérée, CrushBank peut également s’appuyer sur IBM watsonx Orchestrate lorsque l’orchestration convient au déploiement. En privilégiant l’accessibilité des données plutôt qu’une destination d’IA unique, CrushBank a créé un cadre flexible permettant aux entreprises de libérer les informations existantes, de soutenir les cas d’utilisation émergents en matière d’IA et de s’intégrer à un écosystème d’IA en évolution rapide.

L’un des plus grands changements observés par CrushBank a été la rapidité avec laquelle ses clients pouvaient passer de l’exploration des possibilités offertes par l’IA à l’obtention de résultats concrets. Plutôt que de passer des semaines à évaluer les systèmes, à mapper les données et à planifier les mises en œuvre avant qu’une initiative d’IA ne puisse démarrer, les entreprises ont pu évaluer les opportunités, valider les cas d’utilisation et commencer à concevoir des solutions beaucoup plus tôt. Il en est résulté un chemin plus concret et reproductible vers l’adoption de l’IA, permettant aux clients de se concentrer sur les résultats plutôt que sur les semaines de travail de découverte préalable auparavant nécessaires.

L’impact opérationnel a été considérable. Les efforts de découverte et d’intégration des données, qui nécessitaient traditionnellement six à huit semaines de travail de conseil spécialisé, peuvent désormais être réalisés en quelques jours. Les prototypes de solution et les environnements de démonstration peuvent être livrés en environ une semaine à compter de l’engagement initial, permettant aux clients d’évaluer la valeur plus tôt et de passer plus rapidement du concept à l’exécution.

Cette transformation a également remodelé l’activité même de CrushBank. En associant des ingénieurs à IBM Bob au sein d’« équipes produit d’une seule personne » renforcées par l’IA, l’entreprise a réduit sa dépendance aux équipes de conseil traditionnelles de quatre à six personnes, tout en augmentant sa capacité de livraison. Ce qui était à l’origine une entreprise principalement axée sur le support informatique alimenté par l’IA a évolué vers une pratique plus large de valorisation des données, élargissant l’éventail des secteurs et des enjeux métier que CrushBank peut aborder, et créant une base plus évolutive pour sa croissance. Ce passage d’un effort manuel à une approche augmentée par l’IA a fondamentalement transformé la manière dont CrushBank apporte de la valeur et élargi ce que les clients peuvent faire de leurs données.

CrushBank est une plateforme pilotée par l’IA qui centralise et standardise les données d’entreprise au sein d’un data lakehouse sécurisé et propre à chaque client. Construite sur la technologie IBM watsonx, elle permet aux entreprises et aux fournisseurs de services gérés de trouver, comprendre et exploiter rapidement les informations, réduisant le temps de recherche, améliorant la résolution des incidents et libérant les connaissances institutionnelles à l’échelle de l’organisation.