Il y a quelques jours, Google a remporté une enchère pour récupérer un lot important de données internes de la compagnie aérienne Spirit Airlines qui a été placée en liquidation. Si cette acquisition est validée juridiquement, le géant informatique pourrait utiliser ces données pour entraîner ses modèles d’IA, ce qui modifie grandement le marché des données d’entreprise.
Tribune – Pour Michael Curry, President of Data Modernisation, chez Rocket Software, la pérennisation repose désormais sur la propension des organisations à considérer leurs données comme un actif essentiel de leur business :
« Le projet d’acquisition par Google des données d’entreprise de Spirit Airlines est un autre exemple d’une tendance qui arrivera de plus en plus : les modèles de pointe se rapprochent des organistions. Cela présente de vrais avantages avec une connaissance plus spécifique du secteur et de l’entreprise qui peut rendre ces modèles nettement meilleurs pour les workflows agentiques. Toutefois, il existe aussi un risque de désintermédiation, et nous apercevons déjà ce à quoi cela pourrait ressembler. Le lancement du plug-in Claude Legal d’Anthropic en février a été suivi d’une baisse de 16 % de l’action de Thomson Reuters et de 13 % de celle de Wolters Kluwer.
Bien que la collecte de données par les fournisseurs de modèles n’ait rien de nouveau, ce qui change ici est le type de données qui sont officiellement traitées comme un actif tangible. Une grande partie de ce qui est nécessaire pour comprendre comment une entreprise fonctionne réellement n’est pas accessible au public. Cela se trouve à l’intérieur de l’organisation, ancré dans des années de données, de communications, d’applications, de workflows et de connaissances propriétaires. Des accords comme celui-ci offrent aux modèles de pointe un moyen de s’insérer plus profondément dans ces processus métier. Cela permet aussi d’expliquer l’intérêt croissant pour la souveraineté des données et de l’IA. Les organisations veulent profiter de modèles de plus en plus performants sans perdre le contrôle des données et des connaissances qui font la valeur de leur activité. Il faut désormais prendre en compte un autre vecteur de risque qu’est le harnais agentique. À mesure que les agents deviennent meilleurs pour exécuter les processus métier, davantage de connaissances propriétaires sont capturées dans la façon dont ces agents fonctionnent. Les entreprises doivent réfléchir à l’endroit où vont ces connaissances et se demander si elles peuvent revenir aux fournisseurs de modèles de pointe.
Les organisations devraient dès à présent réfléchir à la manière dont elles construisent leurs plateformes de données et conçoivent leurs systèmes agentiques, afin d’être en mesure de récolter les bénéfices de l’IA tout en protégeant les données et les connaissances propriétaires qu’elles ont mis des décennies à obtenir et bâtir. »
