HP et l'art de l'IA et des données pour les entreprises

D&B a reconstruit sa base de 642 millions d'entreprises pour les agents IA

Dun & Bradstreet, entreprise vieille de 180 ans spécialisée dans les données commerciales, vient d'annoncer une refonte complète de son infrastructure de données pour la rendre compatible avec les agents d'intelligence artificielle. Son "Commercial Graph" couvre 642 millions d'entreprises, soit presque le double des 300 millions de dossiers qu'il contenait il y a cinq ans, avec 11 000 champs par enregistrement et 100 milliards de vérifications qualité effectuées chaque mois. Cette base de données, utilisée par près de 200 000 clients dans le monde, analystes crédit, gestionnaires de risques, commerciaux, était conçue pour des humains capables d'attendre quelques secondes et d'interpréter des résultats ambigus. Quand les clients de D&B ont commencé à intégrer des agents IA dans leurs workflows de crédit, d'achats et de chaîne d'approvisionnement, l'architecture existante s'est révélée incompatible. Gary Kotovets, directeur des données et de l'analytique chez D&B, a expliqué à VentureBeat que l'entreprise devait désormais considérer les agents comme une nouvelle catégorie de consommateurs à part entière. Le problème fondamental est que les agents IA ne peuvent pas fonctionner avec des systèmes fragmentés, des latences élevées ou des relations statiques entre entités. Là où un analyste humain naviguait à travers plusieurs bases de données hétérogènes via des requêtes SQL, un agent a besoin d'une réponse en moins d'une seconde, d'une résolution d'entité vérifiée, et de relations dynamiques : si un PDG quitte une entreprise pour une autre, le dossier de risque doit suivre en temps réel ; si une filiale change de propriétaire, la hiérarchie complète doit se mettre à jour automatiquement. D&B a donc migré ses bases vers le cloud, redessiné son schéma de données, construit une couche de "data fabric" unifiant les enregistrements à l'échelle mondiale tout en respectant les contraintes réglementaires régionales, puis exposé l'ensemble via des outils MCP (Model Context Protocol) qui permettent aux agents d'interroger des données structurées avec leur contexte. Un moteur de résolution d'entités valide chaque requête pour garantir qu'une demande portant sur une entreprise renvoie bien vers un enregistrement unique et vérifié. L'entreprise a également créé un nouveau modèle d'authentification spécifique aux agents, distincts des utilisateurs humains. Ce chantier illustre une réalité que Kotovets dit avoir entendue de la bouche de centaines de directeurs des données et directeurs informatiques au cours des six derniers mois : les ambitions en matière d'IA se heurtent systématiquement à des fondations de données non standardisées et inexploitables par des machines. D&B, pourtant l'une des entreprises les mieux dotées en données commerciales structurées au monde, a quand même dû tout reconstruire. La montée en puissance des agents autonomes dans les processus métier critiques, évaluation du risque fournisseur, scoring crédit, due diligence, crée une pression inédite sur les fournisseurs de données pour qu'ils passent d'une logique de consultation humaine à une logique d'alimentation machine en temps réel. D&B se positionne ainsi en infrastructure de référence pour les agents d'entreprise, à un moment où MCP s'impose progressivement comme standard d'interopérabilité entre agents et sources de données.

💬 Si D&B, avec 180 ans de données commerciales structurées, a quand même dû tout reconstruire pour les agents IA, ton stack de données a peu de chances de s'en tirer sans casse. C'est le vrai enseignement de cet article, pas les 642 millions d'entreprises ou les 11 000 champs par dossier. Les agents ne tolèrent pas l'ambiguïté, pas la latence, pas les silos, et ça va forcer une vague de refonte data que beaucoup n'ont pas encore budgétisée.

Reconstruire la pile de données pour l'IA

L'intelligence artificielle occupe désormais le sommet des priorités des directions d'entreprise, mais une réalité s'impose de plus en plus clairement : le principal frein à une adoption concrète n'est pas la technologie elle-même, mais l'état des données. Bavesh Patel, vice-président senior chez Databricks, résume le problème sans détour : "La qualité de l'IA, son efficacité réelle, dépend directement de l'information disponible dans votre organisation." Or dans la grande majorité des entreprises, cette information reste dispersée entre des systèmes hérités, des applications cloisonnées et des formats incompatibles. Sans infrastructure unifiée, les modèles d'IA produisent des résultats peu fiables, dépourvus de contexte, ce que Patel qualifie simplement de "terrible AI". La solution passe par une consolidation des données dans des formats ouverts, une gouvernance rigoureuse des accès, et une architecture capable de combiner données structurées et non structurées en temps réel. L'enjeu est directement compétitif. Pour Patel, "le vrai différenciateur concurrentiel de la plupart des organisations, c'est leur propre data, combinée aux données tierces qu'elles peuvent y ajouter". Les entreprises qui parviennent à poser ces fondations correctement débloquent des gains mesurables : automatisation de workflows complexes, efficacité opérationnelle accrue, voire création de nouvelles lignes de revenus. Rajan Padmanabhan, responsable technologique chez Infosys, insiste sur la nécessité de relier chaque initiative IA à des indicateurs business précis, plutôt que de traiter ces projets comme des expérimentations isolées. Les entreprises les plus avancées utilisent des cadres de gouvernance pour identifier rapidement ce qui produit des résultats concrets et abandonner ce qui n'en produit pas, une discipline que peu d'organisations ont encore intégrée dans leur fonctionnement quotidien. Cette transformation s'inscrit dans un changement de paradigme plus profond. Pendant des décennies, les systèmes d'information ont été conçus comme des outils d'exécution ou d'engagement. Padmanabhan décrit une nouvelle logique en train d'émerger : "des systèmes d'action", capables de décider et d'agir de manière autonome. C'est précisément la promesse des agents IA, qui évoluent de simples assistants vers des opérateurs autonomes gérant des flux de travail et des transactions entières. Mais cette évolution suppose que les données sous-jacentes soient fiables, accessibles et gouvernées, une condition que la plupart des grandes entreprises ne remplissent pas encore. La question n'est donc plus de savoir si l'IA va transformer l'entreprise, mais si les organisations sauront construire l'infrastructure de données nécessaire avant que la fenêtre d'opportunité ne se referme sur celles qui auront avancé plus vite.

IBM : une gouvernance rigoureuse de l'IA protège les marges des entreprises

Rob Thomas, vice-président senior et directeur commercial d'IBM, a récemment exposé une thèse structurante pour les décideurs technologiques : les logiciels suivent une trajectoire prévisible, passant du statut de produit à celui de plateforme, puis d'infrastructure fondamentale. Chaque transition modifie radicalement les règles du jeu. IBM estime que l'intelligence artificielle franchit actuellement ce dernier seuil dans l'architecture des grandes entreprises, passant d'un outil expérimental à une couche opérationnelle centrale, intégrée dans la sécurité réseau, la génération de code, les décisions automatisées et la création de valeur commerciale. Cette évolution a été mise en lumière par la préversion de Claude Mythos, le nouveau modèle d'Anthropic capable, selon l'entreprise, de détecter et exploiter des vulnérabilités logicielles à un niveau comparable aux meilleurs experts humains. Face à ce pouvoir, Anthropic a lancé le projet Glasswing, une initiative sélective visant à placer ces capacités en priorité entre les mains des équipes de défense réseau. Pour IBM, cette réalité crée une exposition opérationnelle majeure pour toute organisation dont la stratégie repose sur des modèles d'IA fermés et propriétaires. Lorsqu'un système autonome peut rédiger des exploits et influencer l'environnement de sécurité global, concentrer la compréhension de ces systèmes chez un petit nombre de fournisseurs devient un risque structurel grave. Les architectures opaques génèrent également des frictions concrètes : connecter un modèle propriétaire à des bases de données vectorielles d'entreprise ou à des lacs de données sensibles crée des goulots d'étranglement de débogage considérables. Quand un modèle produit des sorties anormales ou que le taux d'hallucination augmente, les équipes techniques n'ont pas la visibilité interne nécessaire pour déterminer si l'erreur provient du pipeline de génération augmentée par récupération ou des poids du modèle de base. S'y ajoutent des problèmes de latence liés à l'intégration d'architectures sur site avec des modèles cloud verrouillés, ainsi que des coûts de calcul liés aux appels API continus qui érodent précisément les marges que ces systèmes sont censés préserver. La thèse d'IBM s'inscrit dans un débat plus large sur l'avenir de l'IA en entreprise : à l'ère des modèles-produits, la fermeture était une stratégie défendable et lucrative. À l'ère de l'IA-infrastructure, elle devient un handicap compétitif et sécuritaire. Aucun fournisseur unique ne peut anticiper tous les vecteurs d'attaque, les défaillances système ou les besoins opérationnels d'un écosystème aussi hétérogène que celui des grandes entreprises. IBM plaide donc pour une gouvernance ouverte et inspectable de l'IA, où la priorité n'est plus seulement ce que les modèles peuvent faire, mais comment ils sont construits, audités et améliorés dans la durée. Dans ce contexte, des initiatives comme Glasswing d'Anthropic signalent une prise de conscience sectorielle, mais la question de qui contrôle et comprend réellement ces infrastructures critiques reste entière.

L'AI-RAN redefinit l'intelligence et l'autonomie en bordure de reseau pour les entreprises

Les réseaux radio à intelligence artificielle, connus sous l'acronyme AI-RAN, s'imposent progressivement comme une refonte profonde de l'infrastructure sans fil en entreprise. Lors d'une conversation avec VentureBeat, Chris Christou, vice-président senior chez Booz Allen, et Shervin Gerami, directeur général au Cerberus Operations Supply Chain Fund, ont détaillé les contours de cette transformation. Christou résume l'enjeu : l'AI-RAN permet d'étendre les promesses de la 5G, et demain de la 6G, en hébergeant directement de l'inférence IA au niveau de la périphérie du réseau, pour des cas d'usage comme la fabrication intelligente ou les entrepôts autonomes. Gerami va plus loin : selon lui, l'AI-RAN n'est pas une mise à niveau réseau, c'est un système d'exploitation pour les industries physiques. Le concept se décline en trois niveaux distincts : l'IA pour le RAN (optimisation interne du réseau), l'IA sur le RAN (exécution de charges de travail IA comme la vision par ordinateur ou l'inférence LLM locale), et enfin l'IA et le RAN conjointement, où applications et infrastructure radio sont conçues ensemble comme un système distribué coordonné. L'impact concret de cette convergence est considérable pour les secteurs industriels, logistiques et de santé. Le principe ISAC (Integrated Sensing and Communications) transforme le réseau lui-même en capteur, capable de détecter des mouvements, de suivre des actifs avec une précision inférieure au mètre dans des usines ou des hôpitaux, d'identifier des intrusions périmètriques ou d'optimiser la consommation énergétique de bâtiments intelligents. Là où les entreprises gèrent aujourd'hui des dizaines de systèmes distincts -- caméras, radars, capteurs de mouvement, traceurs d'actifs -- l'ISAC pourrait consolider ces capacités nativement dans le réseau, réduisant les coûts de maintenance, d'intégration et de gestion des fournisseurs. Pour les applications critiques comme la robotique en temps réel, l'inspection qualité instantanée ou la maintenance prédictive, la réduction de latence qu'offre l'IA en périphérie représente souvent la différence entre un système opérationnel et un système inutilisable. Cette dynamique s'inscrit dans un mouvement plus large de convergence entre cloud computing et infrastructure physique. Pendant des décennies, l'innovation applicative a été l'apanage du cloud ; l'AI-RAN ouvre la même logique d'écosystème développeur au niveau du réseau radio. Les acteurs positionnés sur ce marché -- cabinets de conseil comme Booz Allen, fonds d'investissement industriels comme Cerberus -- anticipent que la valeur ne réside plus dans le transport passif de données, mais dans la capacité à orchestrer des opérations autonomes directement depuis l'infrastructure réseau. La transition vers la 6G, attendue dans la seconde moitié de la décennie, devrait accélérer cette convergence, en faisant du réseau non plus un tuyau, mais une couche fondamentale de l'économie de l'IA physique.