Vanguard construit une infrastructure de données pour son analyste virtuel IA

Construire une infrastructure de données solide pour le succès des agents IA

Les entreprises déploient des agents IA à grande vitesse — 88% utilisent l'IA dans au moins une fonction métier selon McKinsey — mais seulement 1 sur 10 parvient à les déployer à grande échelle. Le principal obstacle n'est pas la qualité des modèles, mais l'absence d'une architecture de données solide capable de fournir le contexte métier nécessaire. Selon Irfan Khan, président de SAP Data & Analytics, la valeur d'une donnée pour les agents IA dépend moins de son format (structuré ou non) que de son contexte métier, et deux tiers des dirigeants ne font pas encore confiance à leurs données.

Anthropic lance une infrastructure gérée pour agents IA autonomes

Anthropic a lancé "Claude Managed Agents", une infrastructure hébergée permettant aux développeurs de construire et déployer des agents IA autonomes directement sur les serveurs de l'entreprise. Ce service géré prend en charge l'exécution des agents, la gestion des sessions, la mémoire persistante et l'orchestration des tâches longues, sans que les équipes techniques n'aient à gérer elles-mêmes l'infrastructure sous-jacente. Notion et Rakuten font partie des premiers partenaires à avoir adopté la plateforme, intégrant ces agents dans leurs produits pour automatiser des flux de travail complexes. L'enjeu est significatif : jusqu'ici, déployer des agents IA fiables en production exigeait une ingénierie considérable pour gérer les états, les interruptions, les erreurs et la durée de vie des sessions. En proposant cette couche d'infrastructure clé en main, Anthropic abaisse la barrière d'entrée pour les entreprises qui veulent aller au-delà des simples chatbots vers des systèmes capables d'agir de façon autonome sur des tâches multi-étapes, comme la recherche, la rédaction ou l'automatisation de processus métiers. Ce lancement s'inscrit dans une course accélérée entre les grands acteurs de l'IA pour capter le marché des agents. OpenAI a déployé ses propres capacités agentiques via l'API Assistants et les outils de l'opérateur, tandis que Google mise sur Vertex AI Agent Builder. Anthropic, fort d'un financement de plusieurs milliards de dollars notamment d'Amazon et Google, positionne cette offre managée comme un argument commercial direct face aux entreprises qui hésitent à construire leur propre stack agentique.

💬 Ce qui bloquait tout le monde jusqu'ici, c'était pas l'agent, c'était la plomberie derrière : états, sessions, interruptions, tâches qui durent des heures. Anthropic prend ça en charge, et j'y vois surtout une arme commerciale directe pour aller chercher les boîtes qui voulaient dépasser le chatbot sans construire leur propre stack. Ça va accélérer fort, et OpenAI va répondre vite.

Les agents IA ont besoin d'une infrastructure d'interaction

Band, une startup fondée à Tel Aviv et San Francisco, est sortie de sa phase stealth avec un tour de table de 17 millions de dollars pour résoudre un problème fondamental de l'IA en entreprise : l'absence d'infrastructure dédiée à la coordination entre agents autonomes. Dirigée par le CEO Arick Goomanovsky et le CTO Vlad Luzin, la société part du constat que les réseaux d'entreprise hébergent désormais des dizaines d'agents IA capables de raisonner et d'agir de manière indépendante, qu'il s'agisse de gérer des pipelines d'ingénierie, de traiter des tickets de support client ou de surveiller la sécurité informatique. Mais quand ces agents doivent collaborer, partager du contexte ou opérer ensemble dans des environnements cloud hétérogènes, les intégrations se fragilisent et les opérateurs humains se retrouvent à jouer les intermédiaires manuels entre des systèmes déconnectés. Le problème n'est pas anodin sur le plan financier. Sans couche de gouvernance centralisée, les workflows multi-agents génèrent des coûts incontrôlés : chaque échange entre agents déclenche des appels API vers des grands modèles de langage coûteux, et une simple erreur de routage ou une boucle entre deux agents peut engloutir des budgets cloud en quelques heures. Band entend imposer des disjoncteurs financiers stricts, capables d'interrompre automatiquement les interactions qui dépassent des seuils prédéfinis en tokens ou en calcul. L'enjeu dépasse le coût technique : une négociation non surveillée entre un agent d'achat interne et un modèle fournisseur externe pourrait déclencher des centaines de cycles d'inférence pour une transaction sans réelle valeur commerciale. Le timing de Band s'explique par trois évolutions simultanées du marché. Les agents IA ne sont plus des expérimentations : ils opèrent en production dans des grandes entreprises, souvent développés par des équipes différentes, sur des frameworks distincts, hébergés chez des cloud providers concurrents. Cette fragmentation est structurelle et durable. Par ailleurs, des standards émergent, comme le Model Context Protocol (MCP) pour l'accès aux outils externes, ou les initiatives A2A pour standardiser les communications inter-agents. Mais ces protocoles définissent le langage commun, pas l'environnement opérationnel : ils ne gèrent ni le routage, ni la reprise sur erreur, ni les frontières d'autorisation, ni la supervision humaine. Band compare sa position à celle des API gateways face aux microservices dans les années 2010 : quand les systèmes distribués prolifèrent, ajouter de la logique métier ne suffit plus, il faut une infrastructure d'interaction dédiée pour maintenir fiabilité et contrôle à l'échelle.

L'IA a besoin d'une infrastructure de données solide pour créer de la valeur

L'intelligence artificielle s'installe durablement dans les entreprises : selon une enquête récente, la moitié des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins trois fonctions métier d'ici fin 2025, que ce soit en finance, dans les chaînes d'approvisionnement, les ressources humaines ou le service client. Mais à mesure que ces systèmes deviennent centraux dans les opérations quotidiennes, un obstacle inattendu émerge. Ce n'est ni la puissance de calcul ni les performances des modèles qui freinent le déploiement, mais la qualité et surtout le contexte des données sur lesquelles reposent ces systèmes. Irfan Khan, président et directeur produit de SAP Data & Analytics, résume le problème : "L'IA produit des résultats très rapidement, mais sans contexte elle ne peut pas exercer un bon jugement -- et c'est le jugement qui crée de la valeur pour l'entreprise. La vitesse sans jugement ne sert à rien, elle peut même nuire." L'enjeu est concret et mesurable. Deux entreprises qui utilisent l'IA pour gérer des ruptures dans leur chaîne d'approvisionnement peuvent traiter les mêmes données -- niveaux de stock, délais, scores fournisseurs -- mais arriver à des décisions radicalement différentes. Celle qui enrichit ses données avec du contexte métier (quels clients sont stratégiques, quels compromis sont acceptables en cas de pénurie, quelles obligations contractuelles s'appliquent) prendra des décisions alignées sur ses priorités réelles. L'autre produira des réponses techniquement correctes mais opérationnellement défaillantes. Les systèmes d'IA n'affichent pas seulement de l'information, ils agissent dessus -- ce qui rend toute erreur de contexte potentiellement coûteuse. Historiquement, des experts humains compensaient ce manque de contexte en interprétant les données brutes. Avec l'automatisation croissante, ce filet de sécurité disparaît. La réponse architecturale qui s'impose est celle du "data fabric", une couche d'infrastructure qui ne se contente pas d'intégrer les données mais préserve leur signification à travers les systèmes, les applications et les environnements cloud. Pendant deux décennies, les entreprises ont massivement investi dans des entrepôts de données centralisés -- utiles pour les rapports et les tableaux de bord, mais appauvrissants pour le sens métier des données. Le mouvement actuel est inverse : il s'agit de connecter les informations là où elles se trouvent tout en conservant les métadonnées, les politiques et les relations qui décrivent comment l'entreprise fonctionne réellement. SAP, qui positionne ses solutions d'analytique autour de cette vision, n'est pas seul sur ce terrain : toute l'industrie des données se repositionne pour répondre à une exigence nouvelle -- celle d'une IA qui ne se contente pas d'aller vite, mais qui va dans la bonne direction.