L’édition parisienne du Data + AI World Tour Paris a réuni près de 2 000 participants, confirmant une évolution désormais bien ancrée dans les grandes organisations françaises : l’industrialisation de la data et de l’IA en entreprise est devenue un enjeu stratégique, bien au-delà de l’expérimentation technologique.
La forte mobilisation d’acteurs français majeurs tels que La Poste, Engie, la Société Générale, Decathlon ou encore la RATP illustre une réalité observée quotidiennement sur le terrain : la data et l’intelligence artificielle sont aujourd’hui pilotées au plus haut niveau des organisations, avec des attentes claires en matière de passage à l’échelle, de gouvernance et de création de valeur.
Dans ce contexte, le Data + AI World Tour Paris s’impose comme un baromètre de maturité des entreprises françaises et européennes engagées dans l’industrialisation de leurs plateformes data et IA, en particulier autour de l’écosystème Databricks.
Une keynote qui confirme l’évolution des plateformes data en entreprise
La keynote d’ouverture a posé un cadre clair. Fondée en 2018 et comptant aujourd’hui plus de 200 collaborateurs en France, Databricks ne se positionne plus uniquement comme une plateforme d’analytics ou de Lakehouse.
Les partenariats stratégiques mis en avant, notamment avec le London Stock Exchange, mais aussi SAP, AWS et OpenAI traduisent une ambition explicite : devenir le socle d’exécution unifié des usages data, IA et applicatifs en entreprise.
Cette évolution répond à une problématique très concrète rencontrée dans de nombreuses entreprises françaises : la fragmentation des architectures data, la multiplication des briques techniques et la difficulté à maintenir un cadre de gouvernance cohérent à mesure que les usages IA se développent.
Gouvernance et Data as a Product : fondations de l’industrialisation data et IA en entreprise
Les retours d’expérience de STMicroelectronics et Decathlon convergent vers un constat sans ambiguïté : l’industrialisation de la data et de l’IA en entreprise repose avant tout sur la gouvernance.
Chez STMicroelectronics, la transformation data s’est traduite par une rupture assumée avec les projets silotés et séquentiels historiquement pilotés par l’IT. La mise en place d’une vision Product Data, portée directement par le top management, visait explicitement à désiloter les usages et à décommissionner le legacy. Cette transformation, structurée sur près de deux ans, a permis une réduction significative de la complexité et une accélération des cycles de delivery.
Chez Decathlon, la stratégie Data as a Product s’incarne à grande échelle. Plusieurs centaines de profils data sont mobilisés, pour plus de 100 000 usages quotidiens. La gouvernance repose sur un principe structurant : chaque jeu de données est placé sous la responsabilité explicite d’un owner, condition indispensable pour garantir qualité, traçabilité et confiance dans les usages transverses.
Agent Bricks : un levier clé pour l’industrialisation de l’IA en entreprise
Parmi les annonces structurantes du Data + AI World Tour Paris figure Agent Bricks, qui répond à l’un des principaux freins à l’industrialisation de l’IA générative en entreprise : l’évaluation et le contrôle des agents IA.
Jusqu’ici, de nombreux projets d’agents IA restaient bloqués au stade du POC faute de mécanismes robustes permettant d’évaluer la qualité des réponses, de les aligner avec les règles métier et de garantir leur conformité dans le temps. Agent Bricks introduit une approche industrielle reposant sur la génération de données synthétiques, des benchmarks intégrés et des mécanismes d’évaluation personnalisables via le Judge Builder et les Tunable Judges.
Un cas d’usage industriel présenté lors des ateliers illustre cette approche : l’analyse en temps réel d’un événement inhabituel sur une chaîne de production, la génération de recommandations de remédiation par un agent IA, puis l’amélioration continue des réponses grâce à une boucle de feedback entre les utilisatrices métiers et l’équipe plateforme.
LakeBase : rapprocher la plateforme data des usages applicatifs en entreprise
Autre annonce structurante du World Tour : Databricks LakeBase, un moteur PostgreSQL managé intégré directement au Lakehouse.
Dans de nombreuses entreprises françaises, les besoins transactionnels et applicatifs imposaient jusqu’ici de sortir les données de la plateforme data vers des bases externes, complexifiant l’architecture et fragmentant la gouvernance. LakeBase permet désormais de rapprocher les usages applicatifs de la plateforme data, tout en conservant un périmètre de sécurité et de gouvernance unifié.
Cette évolution facilite l’industrialisation conjointe de la data, de l’IA et des applications métiers.
Data Mesh en production : retour d’expérience d’un grand groupe français
La conférence de la RATP a apporté un éclairage concret sur la mise en œuvre d’un Data Mesh opérationnel dans un contexte français.
La construction progressive d’un patrimoine data gouverné, avec des domaines responsables de leurs données et des produits data publiés sur une plateforme partagée, permet une consommation transverse pour le pilotage et la qualité de service. Le cas du SEM (Services et Espaces Multimodaux) met en évidence l’importance de la donnée temps réel pour répondre à des enjeux opérationnels critiques.
Ce retour confirme que le Data Mesh constitue un modèle d’industrialisation pertinent, à condition de reposer sur une plateforme robuste et une gouvernance explicite.
Conclusion : ce que le Data + AI World Tour Paris dit de l’industrialisation data et IA en entreprise
Le Data + AI World Tour Paris confirme une tendance de fond dans les entreprises françaises et européennes : l’industrialisation de la data et de l’IA en entreprise ne dépend plus des outils, mais de l’exécution.
Les organisations qui réussissent sont celles qui investissent durablement dans la gouvernance, l’ownership et l’architecture, plutôt que dans l’accumulation de preuves de concept. Les agents IA, comme les plateformes data modernes, ne deviennent performants que lorsqu’ils sont mesurés, gouvernés et intégrés aux processus métiers.
Les enseignements du Data + AI World Tour Paris confirment une réalité terrain : l’industrialisation de la data et de l’IA en entreprise repose sur une architecture data robuste, gouvernée et alignée avec les usages métiers.
Chez MARGO, nous accompagnons les organisations dans la conception et l’industrialisation de plateformes data modernes, capables de supporter l’analytics, l’IA et les usages applicatifs dans un cadre sécurisé et maîtrisé.
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