Data / IA
Repenser l’architecture de données pour augmenter les processus métiers grâce à l’IA
Par La rédaction, publié le 29 janvier 2026
L’IA ne “mange” pas des silos, elle s’étouffe dedans. Tant que les données restent coincées entre OLTP d’un côté et OLAP de l’autre, impossible d’alimenter des agents en continu, avec la latence et la fraîcheur que les métiers exigent. L’IA éclaire l’obsolescence de nos architectures de données. Il est l’heure de les repenser pour l’ère de l’IA agentique.
Par Olivier Mikéladzé, Director Field Engineering au sein de Databricks
L’essor de l’intelligence artificielle met en évidence les limites des architectures de données actuelles. Historiquement, les systèmes transactionnels (OLTP) ont garanti la stabilité des applications, tandis que les systèmes analytiques (OLAP) soutenaient la prise de décision. Cette séparation, héritée de contraintes techniques aujourd’hui dépassées, a durablement structuré les organisations, au prix d’une complexité croissante et d’une dynamique décisionnelle ralentie.
Si le cloud a levé les obstacles techniques à l’origine de cette dichotomie, les pratiques, elles, ont peu évolué. Les entreprises restent largement dépendantes de logiciels hérités, de formats propriétaires et de modèles organisationnels cloisonnés. Résultat : les équipes continuent de travailler sur des chaînes de données fragmentées, coûteuses à maintenir et mal adaptées aux exigences actuelles.
Des fondations inadaptées aux applications d’IA
Une fois enfermées dans des systèmes transactionnels traditionnels, les données perdent en mobilité. Leur extraction et leur exploitation deviennent complexes, ralentissant leur intégration dans des environnements modernes d’analytique et d’intelligence artificielle. Cette inertie technologique contraint les organisations à s’appuyer sur des infrastructures qui ne correspondent plus à leurs priorités stratégiques.
Or, les agents d’IA et les applications contemporaines exigent un accès rapide, fiable et continu à des données à jour et exploitables. Lorsque ces données restent prisonnières d’environnements hérités, l’automatisation se fragmente, la personnalisation s’appauvrit et la capacité à agir rapidement s’érode. De plus en plus d’organisations cherchent donc à bâtir des fondations unifiées, agiles et durables pour leurs systèmes pilotés par la donnée.
L’unification des données devient un impératif stratégique
La séparation entre OLTP et OLAP répondait à une contrainte réelle liée à une puissance de calcul insuffisante. Le cloud natif et les formats de tables ouverts permettent désormais de faire coexister ces usages sur un socle commun. Pourtant, nombre d’entreprises restent enfermées dans des architectures fondées sur des pipelines successifs, générant délais, duplications, fragilité et complexité.
Dans ce contexte, l’unification des données devient un enjeu stratégique. En rapprochant transactionnel et analytique autour d’une même base, tout en s’appuyant sur des moteurs adaptés aux différents usages, les entreprises réduisent la complexité de leurs systèmes et libèrent des capacités d’innovation. Les équipes peuvent alors se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur la maintenance de chaînes techniques instables.
L’infrastructure à l’heure des agents d’IA
Les agents d’IA introduisent une nouvelle manière de concevoir les applications. Capables d’orchestrer des tâches complexes, d’interagir en temps réel avec les systèmes et d’exploiter des données propriétaires, ils constituent une couche d’intelligence opérationnelle inédite. Leur efficacité repose toutefois sur une infrastructure capable de fournir des performances élevées, une faible latence et une circulation fluide des données.
Le concept de Lakebase répond à ces exigences en combinant la fiabilité d’une base opérationnelle et l’ouverture d’un data lake au sein d’un même environnement. Cette approche permet de traiter simultanément transactions et analytique, de dissocier stockage et calcul pour un passage à l’échelle plus fluide et de s’intégrer naturellement aux pratiques modernes de développement. Elle offre ainsi une agilité que les architectures OLTP traditionnelles peinent à atteindre. Par exemple, Worldline a fait le choix d’adopter une nouvelle base de données transactionnelle afin de renforcer ses capacités d’analytique en temps réel, gagner en productivité et accélérer le développement de nouvelles applications métiers. Grâce à Lakebase, l’entreprise a enregistré une réduction significative de la latence et économisé des centaines d’heures de travail, notamment grâce à une intégration technique simplifiée et à une meilleure réutilisation des données.
L’IA impose une nouvelle trajectoire technologique
À mesure que l’IA devient centrale, les infrastructures doivent évoluer vers davantage d’ouverture et de convergence. Les organisations ont besoin de plateformes capables de dépasser les silos, de concilier exigences opérationnelles et analytiques, et de fournir aux développeurs un cadre propice à l’innovation. Elles doivent apporter cette convergence des données pour les équipes métier qui veulent augmenter leurs processus métier par l’IA, via des agents capables de raisonner et d’agir en temps réel. Les systèmes hérités, marqués par leur rigidité et leur verrouillage technologique, s’inscrivent de moins en moins dans cette trajectoire.
La transition sera progressive, mais elle est désormais inévitable. Les entreprises qui choisiront de réduire la fragmentation de leurs données, d’adopter des architectures ouvertes et de concevoir leurs systèmes pour intégrer l’IA n’en feront pas seulement un outil supplémentaire. Elles en feront un avantage durable, au cœur de leur stratégie technologique et opérationnelle.
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