Pour une IA efficace, les assureurs doivent mettre de l'ordre dans leurs données

Microsoft ouvre un nouveau front dans le débat sur les données pour les agents IA

Microsoft a durci sa position face à Databricks en bloquant l'accès de ce partenaire de longue date à Power BI, son outil phare d'analyse et de visualisation de données. Début mars, Databricks avait commencé à tester une nouvelle fonctionnalité permettant à ses clients de connecter facilement leurs données hébergées sur sa plateforme à des outils de visualisation tiers, dont Power BI. Microsoft a réagi en fermant cette intégration, protégeant ainsi un produit utilisé par la quasi-totalité des entreprises du Fortune 500 pour piloter leurs opérations via tableaux de bord et graphiques. Cette décision illustre une tension croissante autour du contrôle des flux de données dans l'écosystème des agents IA. Power BI n'est plus seulement un outil de reporting : il devient une porte d'entrée stratégique vers les données d'entreprise que les agents IA exploitent pour automatiser des décisions. En bloquant Databricks, Microsoft cherche à s'assurer que ces flux restent dans son propre écosystème, renforçant l'attrait de ses solutions Fabric et Azure pour les entreprises qui déploient des agents. Ce bras de fer s'inscrit dans une recomposition plus large du marché des données d'entreprise, où Databricks, valorisé à plus de 62 milliards de dollars, concurrence directement Microsoft sur le terrain du traitement analytique et de l'IA. La relation entre les deux entreprises, autrefois complémentaire, se transforme en rivalité frontale à mesure que l'IA agentique redéfinit la valeur des couches données. D'autres partenaires de Microsoft pourraient se trouver dans la même situation si leurs outils empiètent sur des territoires que Redmond considère comme stratégiques.

💬 C'est le jeu classique de la plateforme qui ferme ses portes dès que les enjeux deviennent vraiment sérieux. Microsoft ne bloque pas Databricks parce que ça les gêne aujourd'hui, il bloque parce que Power BI est en train de devenir le point de passage obligatoire pour tout agent IA qui veut lire les données de ton entreprise. À 62 milliards de valorisation, Databricks n'est plus un partenaire à ménager.

Ocorian : les family offices se tournent vers l'IA pour analyser leurs données financières

Selon une étude mondiale publiée par Ocorian, 86 % des family offices ont désormais recours à l'intelligence artificielle pour analyser leurs données financières et améliorer leurs opérations quotidiennes. Ces structures de gestion de patrimoine privé, représentant ensemble 119,37 milliards de dollars d'actifs, utilisent le machine learning pour moderniser leurs workflows, détecter des anomalies, automatiser le reporting et respecter des cadres réglementaires de plus en plus exigeants. Les outils déployés s'appuient majoritairement sur de grandes infrastructures cloud comme Microsoft Azure ou Google Cloud, qui fournissent la puissance de calcul et les protocoles de sécurité nécessaires. Sur le calendrier d'adoption, 26 % des dirigeants interrogés estiment que l'IA va transformer l'administration et les performances dès l'année prochaine, tandis que 72 % tablent sur un impact plus large à horizon deux à cinq ans. Cette adoption massive marque un tournant pour un secteur historiquement conservateur. L'IA permet aux équipes opérationnelles de repérer des schémas de fraude ou des manquements à la conformité bien plus rapidement que les contrôles manuels, tout en allégeant la charge administrative liée aux obligations réglementaires. Mais l'intégration reste complexe : les architectures de données héritées nécessitent souvent une refonte profonde avant de pouvoir supporter des outils d'analyse prédictive, et moderniser les systèmes sans perturber les services clients constitue un défi majeur. Michael Harman, directeur commercial d'Ocorian pour le Royaume-Uni et les îles Anglo-Normandes, résume bien la situation : les family offices comprennent que l'IA aura un impact considérable et qu'ils doivent commencer à explorer ce domaine, mais ils auront besoin d'accompagnement pour réussir cette transition. Paradoxalement, malgré ce fort taux d'utilisation opérationnelle, seuls 7 % des répondants, issus de 16 territoires dont le Royaume-Uni, les États-Unis, les Émirats arabes unis et Singapour, cherchent actuellement à investir directement dans des entreprises du secteur IA, préférant s'appuyer sur des solutions éprouvées plutôt qu'absorber les risques liés aux startups émergentes. Ce chiffre devrait toutefois évoluer rapidement : 74 % de ces organisations prévoient d'augmenter leurs investissements dans les actifs numériques au cours des trois prochaines années, dont 20 % de façon significative. Les family offices gèrent le patrimoine de familles fortunées et constituent l'un des segments les plus discrets, et les plus puissants, de la finance mondiale. Leur adoption accélérée de l'IA s'inscrit dans une tendance plus large de numérisation du secteur financier, sous la pression conjuguée de la complexité réglementaire croissante et de la concurrence des fintechs.

Le surinvestissement dans l’IA pourrait passer d’une « explosion » à un « effondrement »

La Banque des règlements internationaux (BRI), souvent surnommée la « banque des banques centrales », a publié début juillet 2026 un rapport de 56 pages consacré aux risques financiers liés à la course aux investissements dans l'intelligence artificielle. Rédigé par l'économiste Phurichai Rungcharoenkitkul, ce document fait suite au rapport annuel de l'institution publié fin juin, lors duquel sa directrice adjointe Andrea Mahler avait déjà cité la course à l'IA parmi quatre grands risques pour l'économie mondiale, aux côtés de l'inflation liée au conflit au Moyen-Orient, de l'appétit pour le risque sur les marchés financiers et de l'endettement élevé des États. Le rapport chiffre précisément l'ampleur du phénomène : en s'appuyant sur les bilans des entreprises du secteur et les données publiques de transactions, l'économiste estime que les investissements réalisés dans l'IA représentent environ 1,5 fois « l'optimum social », c'est-à-dire la répartition la plus efficace possible du capital, un ratio qui grimpe jusqu'à trois fois dans certains cas. Comparé à son niveau le plus bas avant le boom, le développement de l'IA est en passe de dépasser tous les épisodes d'investissement technologique précédents en seulement trois ans. Ce constat inquiète la BRI car il expose le secteur à un risque de correction brutale en cas de baisse des recettes, ce qui pourrait transformer le boom actuel en effondrement. L'institution pointe en particulier le rôle aggravant de l'endettement et du « financement circulaire », ces montages où les mêmes acteurs se financent et se fournissent mutuellement, qui augmentent selon elle le risque d'un basculement rapide. Le danger dépasse le seul cercle des entreprises d'IA : la BRI redoute que les difficultés d'un acteur isolé se propagent à d'autres par le biais de chaînes d'expositions financières, un scénario de contagion qui rappellerait les mécanismes observés lors de crises financières passées et qui concernerait potentiellement banques, investisseurs et marchés dans leur ensemble. Pour étayer son analyse, la BRI convoque plusieurs précédents historiques, de la construction du chemin de fer au XIXe siècle au développement des canaux financés par les États-Unis, en passant par la bulle internet du début des années 2000, autant d'épisodes d'euphorie technologique suivis de corrections de marché plus ou moins sévères. Ce constat économique rejoint des inquiétudes formulées sous un angle environnemental : début juillet, l'analyste Ketan Joshi calculait que Google avait multiplié par 1,5 ses dépenses énergétiques en quelques années pour générer le même volume de chiffre d'affaires, illustrant le coût croissant des infrastructures nécessaires à l'IA. Entre NVIDIA, OpenAI et leurs partenaires, la multiplication de contrats croisés continue par ailleurs d'alimenter les craintes d'une bulle spéculative aux ramifications de plus en plus étendues.

Enquête Box : pourquoi les leaders de l'IA en entreprise surpassent leurs pairs

Une nouvelle étude de Box, menée auprès de 1 640 décideurs informatiques aux Etats-Unis, au Royaume-Uni, en France et au Japon, révèle une accélération spectaculaire de la maturité des entreprises en matière d'intelligence artificielle. La part des organisations se qualifiant d'avancées ou de pionnières est passée de 8% à 64% en seulement un an, tandis que celle des entreprises encore au stade précoce ou n'ayant pas démarré s'est effondrée de 53% à 9%. Selon ce rapport intitulé "State of AI in the enterprise", 80% des organisations constatent un retour sur investissement notable, défini comme une amélioration d'au moins 10%, et plus de la moitié observent un impact business mesurable dans les six mois suivant l'approbation d'un projet. Pour Olivia Nottebohm, directrice des opérations de Box, ce basculement s'explique moins par une avancée technique isolée que par la manière dont les entreprises organisent désormais leurs usages de l'IA, passant d'expérimentations individuelles à des opérations agentiques systématisées et déployées en production de façon reproductible. L'écart de performance entre les entreprises les plus avancées et les autres tient avant tout à la rigueur d'exécution. La moitié des entreprises pionnières affichent un ROI supérieur à 25%, contre seulement 11% des entreprises en phase précoce, les catégories intermédiaires (avancées à 33%, en développement à 16%) se situant entre les deux. Ce qui distingue les leaders, précise Nottebohm, ce sont les équipes dédiées au déploiement des agents, une gouvernance formelle pour les encadrer, et la cohérence de la couche de contenu sur laquelle ces agents s'appuient, plutôt qu'une approche expérimentale et informelle. L'accès au contenu s'impose d'ailleurs comme le principal frein à la rentabilité de l'IA en entreprise en 2026: 96% des organisations jugent indispensable que leurs agents accèdent à des contenus spécifiques à l'entreprise, mais seules 36% ont effectivement connecté leurs agents à des contenus fiables pour de nombreux usages. Un quart des organisations pointent la fragmentation des données entre systèmes, 24% des difficultés d'intégration, 21% un manque de contrôles d'accès adéquats et 18% des contenus trop désorganisés pour être exploitables. Ce déficit de confiance dans les contenus a aussi des conséquences en matière de sécurité: près de la moitié des organisations déclarent avoir déjà subi un incident d'exposition de données lié à l'IA, une proportion qui grimpe à 60% chez les entreprises pionnières, sans doute davantage exposées du fait de leurs nombreux agents et systèmes connectés, mais aussi mieux équipées pour détecter ces incidents. La part des organisations dotées de cadres de gouvernance établis ou avancés est passée de 24% en 2025 à 73% cette année, même si des lacunes subsistent dans l'instrumentation: seules 39% disposent d'une visibilité complète sur les usages sanctionnés et non sanctionnés de l'IA, et 34% ont établi des standards formels. Parmi les organisations les plus matures, 63% considèrent désormais leurs documents non structurés, contrats et rapports comme un avantage concurrentiel plutôt qu'un poids mort archivé numériquement, illustrant un changement de regard sur la donnée d'entreprise à l'ère des agents.