La prochaine phase de l’IA d’entreprise consiste à déplacer l’attention des modèles vers les données qui les alimentent, les organisations investissant de plus en plus dans des bases de données prêtes pour l’IA. À mesure que les exigences réglementaires augmentent et que les environnements de données deviennent plus complexes, les entreprises donnent la priorité aux stratégies de data intelligence qui offrent la visibilité, le contexte et la gouvernance nécessaires pour faire évoluer l’IA de manière responsable.
L’IA transforme la façon dont le travail est effectué, avec des agents intelligents de plus en plus capables de prendre des décisions et d’effectuer des tâches de manière indépendante. Pour libérer ce potentiel, les organisations doivent comprendre leurs processus métier et appliquer l'intelligence et le contexte appropriés, permettant une exécution plus rapide tout en libérant des ressources pour l'innovation, selon Ashish Gupta (photo), PDG, président-directeur général et membre du conseil d'administration de 1touch.io Inc.
« Je pense que l'IA va être très, très productive pour tous les acteurs du marché », a déclaré Gupta. « Mais cela ne sera très productif que si vous disposez du bon contexte de données pour garantir cette précision. »
Gupta s'est entretenu avec Christophe Bertrand de theCUBE et la co-animatrice Alison Kosik lors de l'événement Pure Accelerate 2026, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de l’importance croissante du contexte des données pour la précision de l’IA et du rôle de la gouvernance dans la création de bases de données prêtes pour l’IA. (* Divulgation ci-dessous.)
Focus sur les fondations de données prêtes pour l'IA
De nombreuses organisations ont du mal à obtenir des données prêtes pour l'IA, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles les projets d'IA échouent souvent à dépasser le stade pilote. Le succès nécessite que quatre éléments travaillent ensemble : une vision claire de ce que l'IA devrait faire, les bonnes données pour la rendre précise, l'adoption culturelle dans toute l'organisation et une surveillance continue pour garantir que le système continue d'apprendre, a noté Gupta.
« La première chose est que vous devez comprendre ce que vous voulez laisser l'IA faire », a déclaré Gupta. « De ce deuxième point de vue, quelles sont les données qui vont le rendre plus précis dans l’accomplissement de ce qu’il doit faire ?
Lorsque ces éléments manquent – ou lorsque les coûts de l’IA ne sont pas gérés activement – l’effort devient rapidement ingérable, a noté Gupta.
« Vous devez continuer à vous assurer qu'il est précis et qu'il apprend au fur et à mesure de son évolution », a déclaré Gupta. « Lorsque toutes ces choses sont prises ensemble, outre le fait que les coûts peuvent exploser si vous ne le faites pas correctement, la tâche devient assez lourde si elle n'est pas effectuée de manière coordonnée. »
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE de l'événement Pure Accelerate 2026 :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour l'événement Pure Accelerate. Ni Everpure, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
