Les entreprises qui cherchent à étendre l’utilisation de l’intelligence artificielle s’engagent dans une approche plus pertinente : comment convertir leurs inversions en résultats commerciaux. Depuis un nouveau studio impulsé par Denodo et élaboré par la société d’enquête Veqtor8, l’implantation d’une couche de données d’IA peut générer un retour sur l’inversion de 290 % en trois ans.
L’information, intitulée « Le retour sur investissement d’une couche de données d’IA pour l’IA agentique », indique les ventes économiques et opérationnelles qui supposent la mise en œuvre d’un cap de données d’IA, comme celle qu’offre Denodo, face aux architectures fragmentées et développées à moyen.
Ainsi, l’enquête révèle également que cette enquête permet de recruter des agents de l’IA très rapidement, réduisant de 68 % les coûts opérationnels et estimant un horriblement supérieur à 75 % des coûts d’intégration et d’administration.
Afin que les organisations passaient à expérimenter des projets pilotes en supprimant les agents autonomes et semi-autonomes dans leurs opérations, disposer d’informations actualisées, cohérentes et sûres se transformer en un facteur pertinent pour contrôler les coûts et faciliter la production de nouvelles applications.
Escalarer la IA médiane capas sans multiplier les coûts
Pour quantifier l’impact économique, l’enquête s’est basée sur un modèle financier commercial de trois ans qui reconnaît les expériences de secteurs comme la banque, les télécommunications ou la logistique.
Le scénario analysé implique une entreprise qui travaille avec 100 agents de l’IA au début de l’année à 900 en troisième, connectés à 100 sources de données distribuées. Dans ce contexte, l’étude identifie quatre résultats principaux :
- Un retour de l’inversion de 290% en trois ans. Le calcul combine la valeur commerciale générée par les initiatives d’IA avec les coûts qui peuvent éviter une architecture de données la plus efficace.
- L’envoi des agents de l’IA s’accélère trois fois plus rapidement. La réutilisation des produits de données réduit la nécessité de développer des intégrations spécifiques pour chaque nouvelle mise en œuvre.
- Un 68% de réduction des coûts opérationnels de l’IA. L’accès aux données relatives à un cap spécifique et au filtrage des informations avant d’envoyer les modèles réduit le volume de contexte par zone de 18 000 à 5 760 jetons, ce qui contribue à réduire les coûts de calcul.
- Plus de 75% de l’horreur sur les coûts d’intégration et de gouvernance. L’information estime une réduction de 79% des coûts d’entretien et de 76% de l’effort dédié à l’administration politique d’accès et de contrôle.
En outre, ces chiffres indiquent que l’impact économique de l’intelligence artificielle ne dépend pas uniquement des capacités des modèles. La forme dans laquelle les entreprises gèrent l’information, connectent leurs systèmes et permettent aux agents d’accéder à elle également en influençant les coûts et la capacité d’élargir leur utilisation.
En ce qui concerne les données de l’IA unifiée, les agents commerciaux ont besoin de services personnalisés du Model Context Protocol (MCP), des canalisations RAG et des contrôles de sécurité spécifiques pour chaque agent à chaque source de données sous-jacente. Dans les secteurs réglementés, où un agent de production solo peut interagir avec 30 à 50 systèmes différents dans le nouveau, SaaS, propriétaires et opérateurs, cette affaire provoque de graves difficultés d’intégration et des vulnérabilités en matière de gouvernance.
Sans une capa de données de IA unifiée, les agents commerciaux ont besoin de serveurs personnalisés du Model Context Protocol (MCP)
« Les entreprises ne peuvent pas permettre d’opter pour la vitesse, la gestion et l’efficacité des coûts en vue d’amplifier l’utilisation de l’IA », affirme Alberto Pan, directeur de la technologie (CTO) de Denodo. « Pour unifier l’accès, la sémantique et l’application centralisée des politiques dans les flux de données distribuées sans nécessité d’une reubication massive de données, Denodo Platform fournit la base essentielle pour les agents d’IA fiables et de niveau entrepreneurial ».
