Votre entreprise est-elle prête pour l'IA ?

AIDA : l’IA de Starburst pour une entreprise réellement data-driven

Starburst a annoncé le lancement d'AIDA (AI Data Assistant), un assistant analytique conçu pour permettre aux entreprises d'interroger leurs données distribuées sans migration préalable ni compromis sur la sécurité. Développé par la société fondée par Justin Borgman, cet outil s'adresse aux organisations qui peinent à exploiter leur patrimoine informationnel fragmenté entre clouds multiples et serveurs locaux. Contrairement aux interfaces classiques qui se contentent de convertir une question en requête SQL, AIDA repose sur le cadre "ReAct" : l'assistant décompose chaque demande métier, analyse les métadonnées disponibles et valide ses propres étapes de raisonnement avant de formuler une réponse. Résultat : des analyses ancrées dans les données réelles plutôt que des approximations générées par des modèles de langage mal contextualisés. La solution s'adapte également au profil de l'interlocuteur, offrant une profondeur technique aux analystes et des indicateurs directement actionnables aux dirigeants. L'impact concret se mesure d'abord dans la performance opérationnelle et financière des entreprises. En connectant AIDA à des outils comme Slack ou Jira via le protocole ouvert MCP, les organisations automatisent des flux de travail critiques jusqu'ici trop rigides. Les premiers cas d'usage documentés portent sur la rétention client, grâce à une détection plus fine des signaux faibles d'insatisfaction, et sur la correction d'erreurs de facturation rendues visibles en croisant contrats et consommation réelle. Pour les directions techniques, la compatibilité avec les principaux moteurs d'IA du marché, OpenAI, Anthropic et AWS Bedrock, élimine le risque d'enfermement propriétaire et permet une maîtrise des coûts adaptée à chaque secteur. Des garde-fous configurables filtrent par ailleurs les sujets sensibles et protègent les données personnelles, levant ainsi les blocages de conformité qui freinent habituellement les projets d'innovation interne. Ce lancement s'inscrit dans une tendance de fond : les entreprises disposent de volumes de données considérables mais restent incapables d'en extraire de la valeur à cause de l'éclatement des infrastructures. Starburst, spécialisé dans les moteurs de requêtes distribuées basés sur Trino, élargit ici son positionnement vers la couche conversationnelle, un terrain de plus en plus disputé entre acteurs du data warehouse, éditeurs de business intelligence et grandes plateformes cloud. En affirmant, par la voix de Borgman, que "la valeur réside dans la donnée elle-même plutôt que dans le modèle", Starburst tente de se différencier des solutions d'IA générative généralistes en misant sur la fiabilité analytique. La prochaine étape sera de démontrer, à grande échelle et dans des environnements de production exigeants, que ce raisonnement augmenté tient ses promesses face aux géants déjà positionnés sur ce créneau.

L'IA qui fait vraiment la différence pour les entreprises

Après deux ans de démonstrations spectaculaires et de prototypes précipités, les dirigeants technologiques des grandes entreprises adoptent en 2026 un discours nettement plus pragmatique sur l'intelligence artificielle. Lors d'un webinaire organisé par OutSystems, des responsables techniques issus d'entreprises comme Thermo Fisher Scientific et McConkey Auction Group ont témoigné d'une même priorité : faire passer les agents IA du stade expérimental à la production réelle, avec des résultats mesurables. Chez Thermo Fisher, Rajkiran Vajreshwari, responsable du développement applicatif, a décrit comment son équipe a abandonné les assistants IA mono-tâches au profit d'un système multi-agents coordonné : à l'arrivée d'un ticket de support, un agent de triage classe la demande et la route dynamiquement vers un agent spécialisé — intention et priorité, contexte produit, dépannage ou conformité — chacun opérant dans un périmètre strict et auditable. L'enjeu central n'est plus le choix du bon modèle de langage, mais l'orchestration : comment router les tâches, coordonner les workflows, gouverner l'exécution et intégrer les agents dans des systèmes construits sur des décennies. Une nouvelle catégorie de risque est apparue en parallèle : le « shadow AI », autrement dit le code de niveau production généré par des employés sans supervision informatique. Ces outils maison sont exposés aux hallucinations, aux fuites de données, aux violations de politique et à la dérive des modèles. Luis Blando, CPTO d'OutSystems, résume la réponse des organisations les plus avancées en trois actions : fournir des garde-fous aux utilisateurs, utiliser l'IA pour gouverner l'IA à l'échelle du portefeuille applicatif, et s'appuyer sur des plateformes qui intègrent ces contrôles nativement plutôt que de les construire manuellement. Ce tournant pragmatique survient alors que les premières vagues d'enthousiasme autour des LLM se heurtent à leurs limites réelles en environnement d'entreprise : sans orchestration, sans connexion aux données métier existantes et sans gouvernance, les modèles les plus puissants produisent peu de valeur durable. Les profils les plus recherchés ne sont plus les data scientists spécialisés, mais les développeurs généralistes et les architectes d'entreprise capables de faire dialoguer agents IA, systèmes legacy et processus métier. La compétition se joue désormais moins sur la puissance brute des modèles que sur la capacité des plateformes — OutSystems, mais aussi Microsoft, Salesforce ou ServiceNow — à proposer des environnements où les agents peuvent être déployés, surveillés et gouvernés à l'échelle industrielle.

Codex en local : OpenAI et Dell pour l'entreprise

OpenAI et Dell Technologies ont annoncé le 18 mai 2026 un partenariat stratégique visant à déployer Codex, l'agent de développement logiciel d'OpenAI, directement dans les infrastructures sur site et hybrides des grandes entreprises. Concrètement, Codex sera connecté à la Dell AI Data Platform, la couche de stockage et de gouvernance de données que de nombreuses organisations utilisent pour gérer leurs actifs numériques en interne. Ce déploiement permettra aux agents IA d'accéder aux bases de code internes, à la documentation technique et aux workflows métiers sans que les données sensibles ne quittent l'infrastructure de l'entreprise. Codex compte aujourd'hui plus de 4 millions de développeurs actifs chaque semaine, ce qui en fait l'un des produits professionnels à la croissance la plus rapide du portefeuille OpenAI. Au-delà de l'assistance au développement logiciel, les entreprises l'utilisent déjà pour automatiser des revues de code, améliorer la couverture de tests, gérer des incidents techniques, générer des rapports ou encore router des feedbacks produits. Ce partenariat lève un frein majeur à l'adoption de l'IA générative dans les grandes organisations : la résistance à exposer des données sensibles vers le cloud public. Les secteurs de la finance, de la santé, de l'industrie et des infrastructures critiques maintiennent des architectures hybrides précisément pour conserver le contrôle total sur leurs actifs stratégiques. En permettant à Codex d'opérer au plus proche de ces données, OpenAI et Dell répondent directement aux contraintes de sécurité, de conformité réglementaire et de gouvernance qui bloquaient jusqu'ici les déploiements à grande échelle. Pour les équipes techniques, cela signifie concrètement pouvoir intégrer des agents IA dans des workflows critiques sans compromis sur la souveraineté des données. Ce mouvement s'inscrit dans une tendance de fond : après la phase d'expérimentation, le marché de l'IA en entreprise entre dans une phase de déploiement industriel. OpenAI, qui a longtemps été perçu comme un acteur cloud-first, cherche à ne pas perdre les grands comptes au profit de solutions souveraines ou de modèles open source déployables en local. Dell, de son côté, repositionne son infrastructure AI Factory comme une couche d'intégration incontournable entre les modèles fondateurs et les systèmes d'information d'entreprise. Le partenariat entre les deux groupes illustre une recomposition plus large du marché, où les fournisseurs de matériel et de cloud hybride deviennent des intermédiaires stratégiques pour l'adoption de l'IA dans les environnements réglementés. Les prochains mois diront si ce modèle de distribution peut convaincre les secteurs les plus prudents à franchir le pas.

💬 C'est OpenAI qui recule, pas Dell qui avance. Les grands comptes ont refusé d'envoyer leur code source en cloud public, et plutôt que de perdre ce marché au profit de Llama ou Mistral déployables en local, OpenAI a choisi de plier. Reste à voir si ça tient dans les environnements les plus contraints, genre la DSI d'une banque française sous ACPR.

AWS prépare une nouvelle génération d’agents IA d’entreprise

Amazon Web Services a dévoilé une série d'annonces autour de sa plateforme Bedrock et de plusieurs nouveaux services destinés à accélérer l'intégration des agents IA dans les environnements d'entreprise. Les évolutions touchent quatre domaines principaux : l'accès à la connaissance, l'automatisation des processus métier, la sécurité applicative et le développement logiciel. Bedrock AgentCore s'enrichit notamment de connecteurs vers SharePoint, Confluence, Google Drive et Amazon S3, mais aussi d'une capacité de navigation web directement intégrée au périmètre sécurisé du client. Un mécanisme d'accès aux contenus sous licence est également prévu, permettant aux fournisseurs de données de monétiser leur usage par les agents. Sur le terrain de la gouvernance, les équipes peuvent désormais analyser les erreurs récurrentes, tester différentes configurations et renforcer la protection contre les injections de prompt via Bedrock Guardrails. L'assistant métier Amazon Quick reçoit des capacités de gestion autonome de tâches, avec une vue unifiée regroupant échanges, rendez-vous et actions en attente, et s'ouvre à de nouveaux partenaires comme Adobe, Figma, Shopify, Snowflake et WhatsApp. Ces annonces marquent un changement de paradigme dans la façon dont AWS positionne l'IA en entreprise : il ne s'agit plus d'outils de question-réponse, mais d'agents capables d'agir de façon autonome sur des workflows réels. Pour les équipes de développement, AWS Continuum automatise l'identification et la correction des vulnérabilités logicielles, tandis qu'AWS Transform surveille en continu les dépôts de code pour détecter les composants vieillissants et proposer des pull requests correctives. AWS DevOps Agent élargit quant à lui son périmètre à la validation pré-production et à la génération automatique de scénarios de test. L'environnement de développement piloté par agents Kiro devient accessible sur iPhone. Ce virage vers l'automatisation concrète représente un enjeu majeur pour les directions techniques et les DSI, qui doivent désormais évaluer comment déléguer des pans entiers de leur chaîne de valeur à des systèmes autonomes. Ces évolutions s'inscrivent dans une compétition intense entre les grands fournisseurs de cloud pour capter les budgets IA des entreprises. AWS répond ainsi aux offres de Microsoft Copilot et de Google Vertex AI, qui avancent sur des territoires similaires. Le nouveau service AWS Context, qui construit automatiquement une représentation des liens entre données d'entreprise pour les rendre exploitables par les agents, illustre la volonté d'AWS de résoudre la fragmentation de l'information dans les grandes organisations, un problème structurel que ni les outils de recherche classiques ni les premiers chatbots d'entreprise n'ont su régler. La capacité à monétiser les données premium via les agents ouvre par ailleurs un nouveau marché pour les éditeurs de contenu, dont les modalités de valorisation restent encore à définir dans un cadre réglementaire et contractuel qui n'en est qu'à ses débuts.

💬 AWS Context est probablement l'annonce la plus sous-estimée du lot : construire automatiquement la carte des liens entre données d'entreprise, c'est ce que ni SharePoint ni Elastic n'ont réussi à faire depuis vingt ans. Le vrai enjeu ici, c'est pas les agents, c'est qui détient le graphe de connaissance de l'organisation. Azure l'avait compris avant tout le monde avec le Microsoft Graph, AWS vient de rattraper son retard, bon, presque.