Xebia : pourquoi les agents IA échouent sans un socle de données solide
Niels Zeilemaker, directeur technique mondial de Xebia, a exposé lors de l'AI & Big Data Expo une thèse claire : les agents d'intelligence artificielle échouent moins à cause de leur conception que de la qualité des données sur lesquelles ils opèrent. Selon lui, un agent mal alimenté peut interpréter incorrectement des champs de données, en fusionner qui n'auraient jamais dû l'être, et produire des résultats faux, non par défaut propre, mais parce que la fondation de données n'est pas prête. Pour répondre à ce problème, Xebia a développé deux offres distinctes : Xebia Axis (Agentic Data Foundation, ou ADF), qui étend la plateforme de données d'une entreprise pour y héberger des agents et les déployer aussi bien en usage client qu'interne, et Xebia ACE (AI-Native Software Engineering), un cadre qui intègre l'IA dans l'ensemble du cycle de développement logiciel. Ce dernier promet une accélération des livraisons pouvant atteindre 40 % et une réduction des coûts de transformation des systèmes legacy jusqu'à 70 %.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de AI News. Lire l'article original →
L'enjeu central que soulève Zeilemaker touche à la gestion des catalogues de données. Dans une organisation humaine, un catalogue imparfait ne bloque jamais vraiment le travail : on appelle un collègue, on contourne, on clarifie. Les agents, eux, n'ont pas cette souplesse. Ils s'appuient exclusivement sur ce qui est documenté, et si la description d'un jeu de données est erronée ou incomplète, leur performance s'effondre. Cette contrainte change radicalement la manière dont les entreprises doivent envisager leur gouvernance des données avant tout déploiement agentique. Ce n'est plus une question de bonne pratique optionnelle, mais d'un prérequis technique strict qui conditionne le retour sur investissement de tout projet d'IA en production.
Xebia positionne cette approche dans un contexte de demande croissante des grandes entreprises pour des migrations accélérées vers des plateformes modernes. Le cabinet constate que ses clients veulent sortir des systèmes legacy plus vite et plus sûrement qu'auparavant, et cherchent des méthodes comprimant un calendrier de 12 a 24 mois en un engagement a périmètre fixe et jalons définis. Xebia dit y parvenir en combinant l'expertise de ses ingénieurs avec des agents spécialisés co-développés avec le client. Le cabinet participait également au TechEx Global North America, où il a présenté cette philosophie de partage de connaissances comme un avantage concurrentiel direct. Zeilemaker cite le "vibe coding" comme illustration d'une tendance plus large : l'IA reconfigure le développement logiciel, et les entreprises qui n'ont pas sécurisé leur fondation de données risquent de construire des capacités agentiques sur du sable.
Xebia, cabinet de conseil d'origine néerlandaise, propose ces offres aux grandes entreprises européennes cherchant à moderniser leurs systèmes legacy pour déployer des agents IA.