L’intelligence artificielle (IA) pour l’intégration des données utilise des algorithmes et des modèles pour automatiser et optimiser le processus d’intégration par le biais d’activités telles que l’ingestion de données, la transformation et la génération de pipelines.
L’intégration traditionnelle des données – le processus de combinaison et d’harmonisation des données provenant de multiples sources en un format unifié – dépend de règles fixes ou de processus semi-automatisés coordonnés par des ingénieurs des données.1 Cependant, ces approches ne sont pas adaptées pour gérer les volumes et la complexité de données modernes.
Les workloads d’IA et d’analyse d’aujourd’hui nécessitent une fondation de données avec des niveaux élevés de vitesse, de flexibilité et de visibilité. Ces besoins peuvent rapidement surcharger les équipes chargées des données qui sont déjà aux prises avec une prolifération d’outils, des workflows fragmentés et des silos.
L’IA propose une approche d’intégration intelligente et rationalisée, à la fois efficace et adaptable aux besoins futurs en matière de données. Plutôt que de dépendre de transformations manuelles, l’intégration des données IA tire parti de grands modèles de langage (LLM), d’agents IA et de l’automatisation pour apprendre, s’adapter et prendre des décisions sur les données de manière autonome, transformant un processus réactif en un système intelligent proactif.
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Les entreprises modernes opèrent dans des environnements complexes et distribués, avec des types de données divers. Ils sont de plus en plus contraints d’innover et de prendre des décisions en temps réel. Les méthodes traditionnelles d’intégration des données n’ont pas été conçues pour répondre à ces exigences.
Quatre changements majeurs expliquent pourquoi l’intégration des données de l’IA est importante aujourd’hui :
La quantité de données non structurées explose
Les données non structurées sont des informations sans format prédéfini, telles que les images, les documents et les données des capteurs de l’Internet des objets (IdO). Aujourd’hui, elles sont générées à grande échelle et on estime qu’elles représentent 90 % des données générées par les entreprises.2
L’ampleur des données non structurées les rend extrêmement précieuses pour l’analytique et l’IA. Cependant, cela peut aussi rapidement submerger les méthodes d’intégration manuelle, notamment lorsque les schémas de données changent rapidement, les mises à jour se font de manière asynchrone et que les problèmes de qualité des données augmentent. Sans processus d’intégration plus flexibles et efficaces, les entreprises risquent de laisser des données précieuses inutilisées.
Les LLM et les agents ont besoin de données unifiées et fiables
L’IA ne peut agir que sur les données auxquelles elle peut accéder, ce qui fait de l’accès unifié aux données de l’entreprise une condition essentielle de la préparation à l’IA. Les entreprises ont besoin d’une vue unique et gérable des données réparties entre bases de données, data lakes et applications métier pour soutenir efficacement l’IA.
Les LLM, par exemple, exigent de grandes quantités de données pertinentes pour générer des réponses précises et contextuelles. Les agents IA ont des exigences similaires et dépendent de données intégrées pour agir de manière fiable sur tous les workflows. L’accès à des données précises, actuelles et pertinentes permet de s’assurer que les résultats obtenus sont complets, cohérents et à jour.
La prise de décisions en temps réel exige des pipelines plus rapides
La réussite de la prise de décision fondée sur les données dépend de la capacité à extraire des informations rapidement, en toute sécurité et de manière rentable à partir de jeux de données vastes et diversifiés.4 Pour y parvenir, il faut des pipelines automatisés à faible latence capables de fournir en permanence des données récentes et fiables.
Et pourtant, les approches traditionnelles de conception et d’orchestration de pipelines n’ont pas été conçues pour la vitesse et l’échelle de l’IA et de l’analytique en temps réel. Les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) par lots introduisent des retards qui allongent les délais d’action et de production, ce qui rend souvent les informations obsolètes et inutilisables.
La complexité croissante brise l’intégration manuelle
À mesure que les environnements de données deviennent plus complexes, même de petits changements peuvent perturber l’intégration et créer ce que les chercheurs appellent un « cycle répétitif de détection, diagnostic et résolution des défaillances de pipeline qui consomme des ressources d’ingénierie précieuses ».5
Pour les organisations qui privilégient l’IA d’entreprise et la prise de décision en temps réel, la transition vers la conception et l’orchestration de pipelines pilotées par l’IA est de plus en plus perçue comme « à la fois inévitable et vitale », selon Jahangir Khan, ingénieur logiciel chez IBM.6 Les pipelines supportés par l’IA agentique offrent des capacités d’auto-adaptation et d’auto-réparation qui peuvent fondamentalement améliorer le processus d’intégration des données, ajoutant résilience et rapidité.
L’intégration des données de l’IA permet de répondre à trois défis d’exécution clés qui ralentissent les équipes de données modernes :
- Accès aux données
- Fiabilité des pipelines
- Contraintes de compétences
De nombreuses entreprises se heurtent à un accès lent et complexe aux données. Les demandeurs attendent généralement une à quatre semaines pour la livraison des données, ce qui ralentit la productivité et la prise de décisions.
Ce défi est aggravé par la fragmentation des workflows et la dispersion des outils, avec 50 % des entreprises utilisant trois outils d’intégration ou plus. Les équipes d’ingénierie des données doivent naviguer dans des environnements déconnectés, ce qui entraîne des mises en œuvre incohérentes, des efforts redondants et une complexité opérationnelle.
Les changements de schéma ou de format peuvent briser silencieusement les pipelines héritées et les systèmes codés en dur, permettant ainsi aux mauvaises données de se propager en aval. Même lorsqu’elles sont détectées, ces défaillances nécessitent souvent une intervention manuelle, ce qui entraîne des retards et augmente les risques.
La visibilité limitée du pipeline rend les problèmes difficiles à repérer et à résoudre. Par conséquent, les ingénieurs de données consacrent près de la moitié de leur temps à « maintenir le fonctionnement des systèmes » plutôt que de fournir de nouvelles fonctionnalités.7,8 Ces problèmes peuvent entraîner une dette technique importante, augmenter les coûts et limiter la productivité.
De nombreuses entreprises manquent des compétences spécialisées en ingénierie des données nécessaires pour répondre aux besoins modernes en IA et en données. Selon certaines estimations, 77 % des entreprises font état d’une pénurie de compétences et d’expertise en matière de données.
Ces lacunes de compétences augmentent la dépendance aux processus manuels et ralentissent l’adoption des approches modernes d’intégration. Et, comme les utilisateurs professionnels dépendent fortement des équipes techniques pour les demandes de données les plus élémentaires, les équipes d’ingénieurs sont souvent sollicitées bien au-delà de leurs limites.
L’intégration des données IA utilise des LLM, le machine learning et l’automatisation pour rationaliser le processus d’intégration des données de bout en bout. Voici quelques-unes des méthodes les plus courantes :
- Découvrir, classifier et enrichir les données
- Cartographier et transformer les données provenant de différentes sources
- Surveiller la qualité des données et la santé du pipeline
- Conception et orchestration de pipelines de données
- Interroger les données en langage naturel
Découvrir, classifier et enrichir les données
Avant que les données ne soient intégrées et livrées, l’IA peut automatiser plusieurs tâches en amont, telles que :
- Découvrir de nouvelles sources de données internes et externes en analysant des jeux de données pertinents, des sources web, des journaux d’accès et des dépôts de métadonnées .
- Classer et étiqueter les données à l’aide de modèles tels que arbres de décision, forêts aléatoires et réseaux de neurones pour améliorer la gouvernance et la cohérence sémantique.10
- Enrichir les données avec le contexte de l’entreprise et des métadonnées, telles que le sentiment et les identifiants de l’entreprise.
- Extraction de structures à partir de données non structurées en détectant des entités, des relations et des modèles.
- Maintenir les catalogues de données à jour au fur et à mesure que de nouvelles sources apparaissent et que les définitions métiers évoluent.
Ces capacités alimentées par l’IA facilitent la recherche, l’interprétation et la préparation de données pertinentes pour l’analytique et l’IA.
Cartographier et transformer les données sur toutes les sources
L’IA peut également automatiser les tâches principales d’intégration de données, telles que la cartographie de schémas et la transformation des données. Les méthodes traditionnelles de cartographie et de transformation des données reposent sur une expertise technique spécialisée et des règles codées en dur. Les modèles IA peuvent automatiquement cartographier et aligner les schémas entre les sources de données en utilisant la compréhension sémantique.
Par exemple, l’IA peut associer « emp_ID » dans un système à « employee_number » dans un autre, même lorsque les noms des champs et les formats de données diffèrent. Grâce à ce contexte, l’IA peut générer une logique de transformation et des règles de normalisation, et les adapter en fonction des modifications de la logique métier, sans avoir à réécrire le code.
Surveiller la qualité des données et l’état du pipeline
Traditionnellement, les équipes s’appuyaient sur une logique d’observabilité personnalisée, des tableaux de bord, des alertes et des diagnostics manuels pour surveiller les pipelines. La résolution exige souvent des compétences spécialisées et une coordination entre plusieurs parties prenantes.
Les systèmes d’IA peuvent aider à maintenir la qualité des données et à résoudre les problèmes plus rapidement grâce à l’automatisation :
- Surveillance du pipeline
- Détection des anomalies
- Détection de dérive de schéma
- Analyse de la cause racine
- Recommandations de résolution
- Validation
- Documentation
L’IA peut également améliorer la gestion de la qualité des données en apprenant les critères de qualité et en identifiant les écarts les plus minimes. Toutes ces capacités contribuent à garantir que les données transmises aux utilisateurs sont fiables, cohérentes et prêtes à l’emploi.
Concevoir et orchestrer des pipelines de données
L’IA agentique peut aider à concevoir et à orchestrer les pipelines de données en recommandant le style d’intégration le mieux adapté à chaque workload. En fonction de la source de données, des besoins en matière de performances et des contraintes de coûts, les systèmes d’IA peuvent suggérer des approches ETL/ELT, du streaming en temps réel, de la réplication ou des approches hybrides.
La création de pipelines déclaratifs peut faciliter ce processus. Plutôt que de coder manuellement chaque étape, les ingénieurs définissent les résultats souhaités et les règles de gouvernance, ce qui permet au système de générer un plan de pipeline à des fins de révision et d’approbation. Les agents IA peuvent ensuite contribuer à l’exécution du workflow.
L’IA peut également recommander la meilleure destination pour les données intégrées, comme le stockage objet, les entrepôts de données ou les bases de données, en fonction des modèles de workload et des besoins de l’entreprise. Au fil du temps, les systèmes agentiques peuvent améliorer l’orchestration en utilisant des données historiques pour optimiser les priorités et les chemins d’exécution, souvent grâce à l’apprentissage par renforcement.
Interroger les données en langage naturel
La plupart des utilisateurs professionnels ne connaissent pas le langage de requête structuré (SQL) et s’en remettent aux équipes techniques pour accéder aux données de l’entreprise afin d’établir des rapports et de répondre aux questions courantes. L’intégration des données par l’IA réduit cette friction grâce à des agents de données no-code, en libre-service, qui utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) et les LLM pour interpréter les requêtes en langage clair et générer des requêtes SQL.
Par exemple, un analyste financier peut demander : « Afficher les tendances de rentabilité par segment de clientèle au cours des deux derniers trimestres ». L’agent interprète la requête, génère la requête et retourne le résultat.
Cette approche réduit les délais d’accès aux données et facilite l’utilisation des données d’entreprise intégrées dans l’ensemble de l’entreprise. Pour les utilisateurs techniques qui souhaitent un meilleur contrôle de leurs requêtes, les kits de développement logiciel (SDK) Python peuvent utiliser des LLM pour générer et exécuter des scripts Python en fonction des requêtes des utilisateurs.
L’utilisation de capacités avancées d’IA dans l’intégration des données offre de nombreux avantages, notamment :
- Prise de décision plus rapide : grâce au soutien de l’IA, les délais de traitement des demandes de données passent de plusieurs semaines à quelques minutes, permettant aux équipes commerciales d’agir rapidement tant que les opportunités et les risques sont encore pertinents.
- Données fiables et de haute qualité : l’observabilité, la surveillance et la gouvernance intégrées de l’IA permettent de réduire le risque que des données de mauvaise qualité ou non conformes parviennent à des référentiels et à des décisions en aval.
- Architecture simplifiée : les systèmes agentiques unissent une variété de pipelines d’intégration sur une seule et même plateforme, qu’il s’agisse de traitements par lots, de streaming en temps réel ou de workloads de réplication de données. Les utilisateurs n’ont donc pas besoin de passer d’un outil à l’autre.
- Productivité accrue : l’automatisation et le libre-service permettent de réduire les tâches répétitives ou à faible valeur ajoutée au sein du workflow d’intégration des données, permettant ainsi aux ingénieurs de données de se concentrer sur le travail stratégique.
D’aucuns affirment également que l’IA démocratise considérablement l’ingénierie des données. En éliminant les obstacles à l’accès aux données et à leur compréhension, même les utilisateurs professionnels non techniques peuvent se sentir habilités à travailler activement avec les données.
Il existe une multitude de cas d’utilisation réels pour l’adoption de solutions d’intégration de données IA, notamment :
- Streaming en temps réel
- Création d’entrepôts de données
- Planification financière
- Données vitales pour l’IA
- Opérations de vente et de revenus
L’ingestion et la transformation des flux de données en temps réel avec l’IA permettent de réduire la latence pour une prise de décision opérationnelle et analytique plus rapide et mieux informée.
Les intégrations de données d’IA peuvent aider à moderniser et à rationaliser les flux de données dans les environnements de lacs de données et d’entrepôts, en garantissant que les données sont fiables et livrées efficacement.
L’IA peut considérablement simplifier l’accès aux données et réduire la préparation manuelle nécessaire pour soutenir les rapports financiers, les prévisions et le suivi des KPI.
L’IA facilite l’unification des données brutes (en particulier les données d’entreprise non structurées), les rendant accessibles et utilisables. Cette capacité est un catalyseur critique pour les initiatives d’entreprise en matière d’IA telles que la génération augmentée de récupération (RAG) et l’IA générative.
La possibilité d’unifier rapidement et simplement la gestion de la relation client (CRM) et les informations sur les performances permet aux équipes de vente d’aller plus vite et de réduire leur dépendance à l’égard des équipes techniques.
L’intégration des données n’est pas une solution universelle. Lors de l’évaluation des solutions d’intégration de données pilotées par l’IA, plusieurs caractéristiques, fonctionnalités et services sont à prendre en compte. Voici trois questions clés pour guider votre recherche :
Interopérabilité et extensibilité : dans quelle mesure la solution fonctionne-t-elle avec d’autres systèmes ?
Les solutions qui prennent en charge la connectivité native de l’écosystème via des interfaces de programmation d’application (API) ou des connecteurs pré-créés peuvent réduire l’enfermement propriétaire et maximiser les investissements en données existants. Ces solutions pilotées par l’IA devraient se connecter parfaitement aux systèmes de stockage de fichiers, aux architectures pilotées par événements, aux magasins de données et aux applications métier. L’extensibilité est aussi importante que l’interopérabilité, car elle permet à la plateforme d’être évolutive en fonction de l’évolution des besoins (y compris la prise en charge du code personnalisé ou de sources de données non natives).
Sécurité et gouvernance : dans quelle mesure la solution protège-t-elle vos données ?
Les plateformes de données IA dotées de capacités intégrées pour le nettoyage des données, la sécurité des données et la gouvernance des données contribuent à garantir que les données restent fiables et dignes de confiance tout au long du cycle de vie de l’intégration. Elles protègent également les données sensibles contre l’accès et l’utilisation non autorisés. L’observabilité et la surveillance assistées par l’IA permettent de détecter rapidement les problèmes, y compris les anomalies subtiles qui pourraient autrement passer inaperçues.
Flexibilité de déploiement : où et comment la plateforme peut-elle être exécutée ?
Les entreprises opèrent de plus en plus dans des environnements multicloud hybrides, donc des solutions capables d’exécuter des pipelines partout (que ce soit sur site, dans le cloud ou à travers un écosystème hybride) sont essentielles. Le déploiement hybride et le traitement de données sur place peuvent également minimiser la latence et les coûts de transfert des données, tout en contribuant à réduire la dette technique à long terme.
Ressources
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Réussissez le passage à l’échelle de l’IA avec la bonne stratégie, les données, la sécurité et la gouvernance adaptées.
Notes de bas de page
1,3,6,9,10 « Leveraging Artificial Intelligence to Automate ETL Pipelines: Evolving Legacy Data Systems into Intelligent Workflows, » Jahangir Khan, juin 2025.
2 « Untapped value: What every executive needs to know about unstructured data », IDC, août 2023.
4 « Can AI Autonomously Build, Operate and Use the Entire Data Stack? » IBM Research, 8 décembre 2025.
5 « The challenges of Extract, Transform and Loading (ETL) system implementation for near real-time environment. » Sabtu, Adilah & Mohd Azmi, Nurulhuda & Sjarif, N.N.A. & Ismail, S.A. & Mohd Yusop, Othman & Sarkan, Haslina & Chuprat, Suriayati. Juillet 2017.
7 « What wasting data engineering talent really costs you, » Kevin Kim, 31 mars 2022.
8 « Beyond ETL: How AI Agents Are Building Self-Healing Data Pipelines », Soumen Chakraborty, mai 2025.