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Ce qu'on observe sur le terrain. Ce qu'on défend. Les cas d'usage où l'IA souveraine et la donnée structurée changent vraiment la décision.
La démonstration était bluffante, tout le monde a applaudi et six mois plus tard le projet n'a toujours pas vu un seul utilisateur réel. Ce scénario est tellement courant qu'il mérite qu'on en cherche la cause là où elle se trouve et pas là où on a l'habitude de la chercher.
La plupart des organisations ne mesurent jamais le coût réel de l'absence d'un référentiel de données propre et structuré, parce que ce coût ne figure sur aucune ligne budgétaire. Il se paie ailleurs, en temps perdu côté DSI et en confiance perdue côté métiers.
On nous range presque toujours dans l'une des deux cases que tout le monde connaît, la business intelligence ou l'intelligence artificielle. Aucune des deux ne décrit ce que nous faisons et cette confusion en dit long sur la façon dont la plupart des organisations abordent leur donnée.
On a tellement répété le mot souveraineté qu'il ne veut plus dire grand-chose. Pourtant, derrière le slogan, il y a une réalité technique très concrète, qui se décide à la conception et pas dans une plaquette commerciale.
Une IA qui devine est dangereuse sur les sujets sérieux. La fiabilité ne vient pas du modèle, mais de la donnée qu'on lui donne à lire et de la façon dont elle est structurée. Voici pourquoi.