Les entreprises multiplient les investissements dans l’intelligence artificielle, mais beaucoup se heurtent encore à un problème plus fondamental : leurs données ne sont pas suffisamment prêtes pour alimenter des modèles fiables. Avec Data Stream, Everpure veut accélérer le passage de l’expérimentation à l’IA en production.
Depuis deux ans, les entreprises accélèrent leurs investissements dans l’intelligence artificielle. Pourtant, malgré l’enthousiasme autour des modèles génératifs et des agents IA, un obstacle revient systématiquement : la qualité des données disponibles.
L’IA ne crée pas de valeur à partir de données désorganisées, incomplètes ou mal gouvernées. Plus les organisations cherchent à industrialiser leurs usages, plus elles découvrent que la réussite d’un projet dépend de leur capacité à fournir aux modèles des informations fiables, contextualisées et accessibles.
Cette problématique est particulièrement visible avec l’émergence de l’IA agentique. Contrairement aux assistants conversationnels traditionnels, les agents doivent comprendre un contexte métier, accéder à plusieurs sources d’information et exécuter des tâches de manière autonome. Leur efficacité dépend donc directement de la qualité des données auxquelles ils ont accès.
C’est dans ce contexte qu’Everpure lance Data Stream. La solution vise à transformer plus rapidement des données brutes en données exploitables pour des usages de recherche, d’analyse ou de langage naturel. L’objectif est de réduire les délais de préparation qui ralentissent encore de nombreux projets IA. L’enjeu est d’autant plus important que les données restent dispersées entre applications SaaS, clouds publics, infrastructures sur site et systèmes historiques. Cette fragmentation complique l’exploitation des informations et limite souvent la capacité des entreprises à déployer des usages IA à grande échelle.
Pour répondre à cette problématique, Everpure associe Data Stream à ses capacités de découverte, de classification et de contextualisation des données. L’objectif est de permettre aux modèles de mieux comprendre les relations entre les informations et d’accéder à des données plus pertinentes. Cette approche reflète une évolution plus large du marché. Après avoir concentré leurs efforts sur les modèles, les entreprises redécouvrent l’importance des fondations. Selon une étude IDC réalisée pour Everpure, 94 % des responsables informatiques considèrent désormais la qualité des données comme le facteur le plus déterminant du succès des projets IA.
À mesure que les usages se multiplient, les organisations devront donc accorder autant d’attention à leurs données qu’aux modèles eux-mêmes. La prochaine étape de l’IA en entreprise pourrait moins dépendre de la sophistication des algorithmes que de la capacité à fournir des données fiables, gouvernées et immédiatement exploitables.
