Pourquoi les données en temps réel libèrent la véritable puissance de l’IA d’entreprise ?

Les données en temps réel sont essentielles pour un déploiement efficace de l’IA en entreprise.

La qualité de l’IA dépend des données qui l’alimentent. Sans flux d’informations fiables et en temps réel, même les modèles les plus avancés ne parviennent pas à fournir des résultats cohérents. Dans tous les secteurs, les dirigeants passent des discussions théoriques sur l’IA à un déploiement réel, mais ils se heurtent à des obstacles liés à la qualité des données et à l’accès à celles-ci. Stephen Deasy, directeur de la technologie chez Confluent, a souligné que les données en temps réel sont l’épine dorsale d’une IA d’entreprise réussie, en particulier dans des applications telles que la détection des fraudes, où le décalage ou l’incohérence peuvent avoir des conséquences financières immédiates.

Aujourd’hui, les entreprises alignent leurs architectures de données sur les exigences opérationnelles de l’IA. Les données en temps réel permettent aux systèmes de s’adapter instantanément aux nouvelles données, ce que les ensembles de données statiques ne peuvent tout simplement pas faire. Il ne s’agit pas seulement de vitesse, mais aussi de pertinence. Plus vos données circulent rapidement dans vos systèmes, plus vos décisions en matière d’IA reflètent l’état réel de l’entreprise à ce moment précis.

Pour les dirigeants, l’activation des données en temps réel doit être considérée comme une transformation fondamentale plutôt que comme une mise à jour de routine. Les avantages vont bien au-delà des gains d’efficacité. Les systèmes d’IA en temps réel offrent des expériences dynamiques aux clients, détectent instantanément les risques et affinent en permanence les opérations. Ceux qui n’adoptent pas cette capacité verront leur prise de décision distancée par des concurrents plus rapides et plus agiles. La réalité est que l’IA sans données de haute qualité et en temps réel n’est rien de plus qu’un potentiel, elle ne devient puissante que lorsqu’elle est alimentée par des informations vivantes et précises.

Le passage de systèmes d’enregistrement à des systèmes d’action nécessite une nouvelle saisie des données et un traitement en temps réel

Les systèmes d’entreprise traditionnels s’appuient sur des données stockées, des enregistrements de ce qui s’est déjà produit. La nouvelle génération de systèmes, que Greg Taylor, vice-président senior et directeur général pour l’Asie-Pacifique chez Confluent, appelle « systèmes d’action », est conçue pour répondre aux événements dès qu’ils se produisent. Ils ne se contentent pas de stocker des données, ils les utilisent pour agir immédiatement.

Cette évolution exige une infrastructure capable de capturer les données dès leur création et de les rendre utilisables sans délai. Les entreprises qui adoptent cette approche en constatent déjà les effets. Certains clients de Confluent, par exemple, ont atteint des niveaux d’automatisation de 60 à 70 %. Ces gains ne sont pas théoriques, ils reflètent une évolution mesurable vers l’intelligence opérationnelle. Lorsque l’IA a accès à de nouvelles données en temps réel, elle peut déclencher des actions immédiates telles que l’approbation des transactions, l’ajustement des prix ou la prévention de la fraude, le tout sans attendre une révision manuelle.

Pour les dirigeants, la conclusion est claire : le traitement en temps réel n’est pas une initiative informatique, c’est une stratégie de rapidité et de précision. Les entreprises qui intègrent la réactivité en temps réel dans leurs opérations se positionnent de manière à bénéficier d’un avantage concurrentiel sur des marchés où les attentes des clients et les risques évoluent quotidiennement. Les systèmes de données en temps réel permettent aux dirigeants de voir les développements au fur et à mesure et d’agir avant que les défis ne deviennent des problèmes.

Le passage de l’enregistrement à l’action est le fondement d’une véritable automatisation de l’entreprise. Il permet aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les connaissances les plus récentes, et non sur des informations obsolètes. Par essence, l’adoption de systèmes en temps réel transforme les données d’un outil de reporting en un actif opérationnel vivant, ce que tout chef d’entreprise visant une résilience à long terme devrait privilégier.

Pour être efficaces, les systèmes en temps réel doivent faire l’objet d’une gouvernance et d’une supervision solides.

Les systèmes en temps réel sont puissants, mais sans gouvernance, ils peuvent introduire de nouveaux risques. Greg Taylor, vice-président senior et directeur général pour l’Asie-Pacifique chez Confluent, a souligné que les experts métier doivent être directement impliqués dans la supervision du système afin de garantir une utilisation responsable de l’IA. Leur rôle est de surveiller les résultats, d’identifier les erreurs, telles que les « hallucinationsou des résultats erronés, et de s’assurer que les décisions automatisées sont conformes aux objectifs de l’organisation et aux normes de conformité.

Dans ce contexte, la gouvernance ne se limite pas à la vérification de l’exactitude technique. Il s’agit d’un processus structuré et continu qui combine la connaissance du domaine et le contrôle opérationnel. Comme les décisions de l’IA affectent de plus en plus les clients, les employés et les finances, le contrôle opérationnel garantit que les actions prises par les systèmes automatisés restent transparentes et traçables. Cette approche renforce la confiance en interne et en externe.

Pour les dirigeants, la gouvernance ne doit pas être considérée comme un obstacle à l’innovation. C’est un catalyseur qui permet aux systèmes d’IA de fonctionner en toute confiance dans des limites définies. Une surveillance rigoureuse permet d’affiner la qualité des données, de renforcer la responsabilité et d’accélérer les améliorations au fil du temps. Les entreprises qui intègrent la gouvernance dans leurs cadres d’IA en temps réel ne ralentissent pas l’innovation, elles la rendent plus durable, plus cohérente et plus fiable.

La flexibilité de la plateforme Confluent prend en charge les infrastructures de données hybrides et personnalisables pour l’IA.

Les données en temps réel nécessitent de la flexibilité. Les entreprises opèrent dans différents environnements technologiques, certains sur site, d’autres dans le cloud, et beaucoup dans des configurations hybrides. La plateforme de Confluent offre précisément cette flexibilité, permettant aux entreprises de fonctionner dans la configuration qui correspond à leurs besoins opérationnels, de conformité et de performance. Stephen Deasy, directeur de la technologie chez Confluent, souligne que cette adaptabilité permet aux modèles d’IA de puiser directement dans les données en temps réel, quelle que soit l’infrastructure.

La capacité à s’intégrer de manière transparente dans plusieurs systèmes et à adhérer à des normes ouvertes est importante pour les grandes organisations dotées d’écosystèmes complexes. Elle réduit le coût et la complexité de la mise à l’échelle des initiatives axées sur les données, ainsi que la dépendance vis-à-vis des fournisseurs. Grâce à l’architecture de Confluent, les entreprises peuvent intégrer les données directement dans les modèles d’IA, en alignant la stratégie de données sur les objectifs de l’entreprise.

Pour les décideurs, une infrastructure flexible est plus qu’une commodité, c’est une assurance stratégique. La technologie évolue rapidement et les entreprises ont besoin de systèmes capables d’évoluer avec elle. Une plateforme qui prend en charge les déploiements hybrides offre aux entreprises le contrôle, la résilience et l’évolutivité nécessaires pour fournir des informations en temps réel aujourd’hui et s’adapter aux demandes futures. S’assurer que votre architecture de données peut fonctionner dans des environnements multiples n’est pas seulement une préférence technique, c’est une protection à long terme contre l’obsolescence.

L’IA générative remodèle la dynamique des logiciels d’entreprise et les relations avec les fournisseurs

L’IA générative modifie la façon dont les entreprises construisent et négocient les solutions technologiques. Greg Taylor, vice-président senior et directeur général pour l’Asie-Pacifique chez Confluent, a fait remarquer que les entreprises n’attendent plus que les fournisseurs livrent chaque nouvelle fonctionnalité. Elles utilisent l’IA générative pour développer et étendre les capacités en interne, ce qui leur donne une plus grande autonomie et un meilleur pouvoir de négociation. Stephen Deasy, directeur de la technologie chez Confluent, a ajouté que ce changement crée une pression constante sur les fournisseurs de logiciels pour qu’ils innovent plus rapidement et apportent plus de valeur.

Cette évolution du paysage des logiciels d’entreprise réduit la dépendance traditionnelle à l’égard des fournisseurs. Elle donne aux clients la liberté d’expérimenter, d’itérer et de développer en temps réel, réduisant ainsi l’écart entre le besoin et la livraison. Si cette tendance accroît les attentes en matière de rapidité et de personnalisation, elle place également la barre des performances très haut pour tous les fournisseurs de logiciels. Les entreprises qui ne s’adaptent pas auront du mal à rester pertinentes sur un marché désormais défini par la flexibilité et l’autosuffisance.

Pour les dirigeants, le message est direct : l’IA générative n’est pas seulement une mise à niveau technologique, c’est un changement de marché. Investir dans des capacités internes de conception, de test et d’intégration d’outils pilotés par l’IA renforce le positionnement stratégique. En équilibrant la collaboration avec les fournisseurs et le développement interne, les dirigeants peuvent accélérer l’innovation tout en gardant le contrôle du rythme, des coûts et de la qualité. Dans cette nouvelle dynamique, l’agilité devient un avantage mesurable.

Le déploiement de confluent par la banque de Bendigo illustre des améliorations opérationnelles tangibles.

L’expérience de la Bendigo Bank démontre que le streaming de données bien structurées peut apporter des gains d’efficacité mesurables. Sam Fursdon, Principal AI Engineer à la Bendigo Bank, explique que la banque a adopté Confluent Flink pour réduire la charge du système associée à la conformité de l’open banking et à sa filiale exclusivement mobile, Up. L’intégration a permis à la banque de réduire de 50 % les appels à l’API de l’ordinateur central, d’éliminer le traitement par lots de la nuit dès le début de la matinée et d’améliorer la gestion globale de la charge de travail.

Les résultats sont significatifs. Le temps de latence de la banque, c’est-à-dire le temps qui s’écoule entre une transaction et le moment où l’information mise à jour est disponible, est tombé à seulement 2,3 secondes pendant les heures d’ouverture. Cela signifie que les clients peuvent recevoir des notifications de transaction en temps quasi réel, ce qui améliore la transparence et la satisfaction des clients. L’intégration de Confluent au pipeline d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) de la banque a également rationalisé les opérations, créant un cycle de déploiement plus fiable et renforçant la qualité des données.

Pour les dirigeants du secteur bancaire, ce cas met en évidence la façon dont les mises à niveau de l’infrastructure de données moderne peuvent débloquer des résultats directs et mesurables sans remplacement complet du système. Le passage des processus de base au streaming en temps réel libère la capacité des ordinateurs centraux existants, réduit les frictions opérationnelles et renforce l’engagement des clients. En rendant des données précises instantanément disponibles dans l’ensemble de l’organisation, les dirigeants acquièrent une base qui soutient à la fois l’efficacité réglementaire et l’innovation dans les services bancaires numériques.

Telstra utilise le flux de données en temps réel pour améliorer la fiabilité de son réseau et l’expérience de ses clients

L’approche de Telstra en matière de flux de données en temps réel vise à fournir des informations plus rapides et à renforcer la fiabilité des services. Javed Bolim, Technology Product Owner for Observability chez Telstra, a décrit comment l’entreprise capture et diffuse en continu des événements sur son réseau mobile pour une analyse instantanée. Ce processus permet de détecter rapidement les problèmes de service, souvent avant que les clients ne s’en aperçoivent, tout en améliorant la précision des décisions grâce à la corrélation des données en temps réel entre les différents signaux du réseau.

Cette architecture de diffusion en continu améliore également l’assurance du service lors d’événements à grande échelle, y compris les événements à forte demande tels que les matchs tests du Boxing Day au Melbourne Cricket Ground (MCG). L’évolutivité du système permet aux équipes de lancer rapidement de nouveaux cas d’utilisation sans avoir à remanier les flux de données, ce qui donne à Telstra la souplesse nécessaire pour s’adapter aux besoins permanents de l’entreprise. Les données sont filtrées, enrichies et stockées pour de multiples applications, prenant en charge des cas d’utilisation allant de la surveillance de l’infrastructure à la validation de la valeur pour le client.

Pour les dirigeants, le déploiement de Telstra souligne la façon dont la visibilité en temps réel peut influencer à la fois la satisfaction des clients et l’optimisation des opérations. L’investissement de l’entreprise dans le flux continu et l’analyse a transformé l’observabilité du réseau en une capacité proactive plutôt que réactive. M. Bolim a également souligné l’importance de développer l’expertise interne appropriée et d’obtenir l’adhésion de la direction. Ces facteurs garantissent que les investissements technologiques produisent des résultats commerciaux significatifs, et pas seulement des améliorations techniques.

Coles a transformé ses systèmes d’événements fragmentés en une plate-forme de données unifiée et efficace.

La décision de Coles de consolider des dizaines de systèmes d’événements disparates en une seule plateforme de niveau entreprise a marqué un tournant décisif dans sa stratégie de données. Simon Bedford, ingénieur principal chez Coles, explique qu’avant cette transformation, l’entreprise était confrontée à des doublons, des coûts inutiles, des problèmes de sécurité et des frictions opérationnelles. L’adoption de Confluent a permis à Coles de rationaliser ces systèmes en une plateforme de données centralisée et accessible, intégrant des outils, une surveillance, une observabilité et une gouvernance automatisée.

Cette initiative a créé une clarté structurelle et une efficacité dans l’ensemble de l’organisation, permettant aux équipes de travailler avec une source de vérité unique et standardisée. La gouvernance et le provisionnement ont été automatisés, et la plateforme a été traitée comme une offre interne de logiciel en tant que service (SaaS), donnant aux développeurs un accès en libre-service aux ressources de données par le biais de GitOps et de pipelines d’intégration continue/déploiement continu (CI/CD). d’intégration continue/déploiement continu (CI/CD).. Grâce à l’observabilité et à l’attribution des coûts gérés par télémétrie, l’entreprise est parvenue à la transparence en matière de performances et de dépenses.

Pour les chefs d’entreprise, l’expérience de Coles montre comment la consolidation permet de simplifier les opérations, de réduire les coûts et d’accélérer l’innovation. L’architecture rationalisée a amélioré la réutilisation des données et offert aux développeurs une expérience sans friction, ce qui est essentiel pour favoriser l’adoption et la collaboration. Bedford a noté que cette nouvelle fiabilité et cette transparence ont permis à la plateforme de gagner la confiance de l’ensemble de l’entreprise. Résultat : une mise sur le marché plus rapide, des coûts d’intégration réduits et une base plus solide pour l’extension des initiatives basées sur l’IA à l’avenir.

L’infrastructure de données en temps réel sous-tend l’agilité globale de l’entreprise et la préparation à l’IA.

Dans tous les secteurs, les données en temps réel sont devenues le fondement de l’agilité opérationnelle et de l’évolutivité numérique. Les idées des dirigeants de Confluent, ainsi que les études de cas de Bendigo Bank, Telstra et Coles, révèlent comment les entreprises modernes utilisent les flux de données continus pour optimiser les performances, réduire les inefficacités et obtenir de meilleurs résultats pour les clients. En permettant aux systèmes d’ingérer, de traiter et d’agir sur les données en temps réel, les entreprises passent de l’analyse descriptive à l’intelligence continue, où les connaissances permettent de prendre des mesures immédiates.

Les avantages sont évidents. Les entreprises qui mettent en place de solides infrastructures de données en temps réel réduisent les temps de latence, améliorent la fiabilité des services et accélèrent les délais de mise sur le marché. Dans le secteur bancaire, cela signifie des transactions plus rapides et une meilleure visibilité de la conformité. Dans les télécommunications, elles améliorent la stabilité du réseau et l’expérience des clients. Dans le commerce de détail, elle favorise une meilleure gouvernance et la réutilisation des données au sein des équipes. Chaque résultat met en évidence une réalité commune : l’actualité des données détermine la vitesse d’exécution, et la vitesse d’exécution détermine la compétitivité.

Pour les dirigeants, se concentrer sur la préparation des données en temps réel est désormais une priorité stratégique, et non plus une initiative de soutien. Une architecture de streaming unifiée favorise la cohérence, la transparence et l’évolutivité, autant d’attributs essentiels qui facilitent l’adoption de l’IA et lui donnent plus d’impact. La possibilité d’introduire des données actuelles de haute qualité directement dans les modèles d’IA garantit que la prise de décision s’aligne sur les conditions du monde réel.

Cette convergence de l’IA et de l’infrastructure en temps réel comble le fossé entre l’information et l’action. Comme le soulignent régulièrement Stephen Deasy, directeur de la technologie chez Confluent, et Greg Taylor, vice-président senior et directeur général Asie-Pacifique chez Confluent, les entreprises qui maîtrisent l’intégration des données en temps réel se positionnent en avance sur la concurrence. Lorsqu’il est soutenu par une gouvernance solide, un développement agile et la flexibilité du système, un cadre robuste de flux de données devient plus qu’une fondation technologique, il devient un moteur continu de la performance et de l’innovation de l’entreprise.

Réflexions finales

Les données en temps réel ne sont plus une option. Elles constituent le fondement structurel du fonctionnement, de la compétitivité et de la croissance des entreprises modernes. Les entreprises qui investissent dans des flux de données en direct et de haute qualité ne se contentent pas d’améliorer leurs processus, elles remodèlent la manière dont les décisions sont prises et dont la valeur est créée.

Pour les dirigeants, la voie à suivre consiste à aligner la stratégie des données sur la rapidité de l’entreprise. La capacité à agir sur des informations fraîches en quelques millisecondes détermine l’efficacité avec laquelle les organisations répondent aux clients, aux risques et aux évolutions du marché. Chaque gain de réactivité s’accumule au fil du temps, positionnant ceux qui agissent maintenant devant ceux qui attendent de s’adapter.

Les dirigeants qui accordent la priorité à l’infrastructure en temps réel, à la gouvernance et à la flexibilité du système verront leurs cycles d’innovation s’accélérer, leur charge opérationnelle se réduire et les performances de l’IA évoluer. Le résultat n’est pas seulement technique, il est aussi culturel. Il ouvre la voie à des organisations qui pensent, décident et agissent avec clarté au rythme du changement.