Data marketplaces : comment l’IA impacte la décision « build vs buy »

L’intelligence artificielle a déjà eu un impact considérable sur la manière dont les logiciels d’entreprise sont créés, déployés et maintenus. L’IA générative peut être utilisée pour écrire du code logiciel, sans nécessiter de compétences en programmation. L’IA agentique peut créer des processus de bout en bout qui remplacent le besoin de programmes logiciels spécifiques.

Tout cela amène les organisations à reconsidérer la manière dont elles répondent à leurs besoins technologiques. Découvrez comment l’IA impacte la décision « build vs buy » lorsqu’il s’agit de data product marketplaces.

L’IA permet à chacun de coder et de créer plus facilement des solutions logicielles sans formation technique, en particulier grâce à l’IA générative et à l’IA agentique.

L’IA générative

De la même manière que les utilisateurs peuvent demander à des outils d’IA générative tels que ChatGPT et Claude de fournir des informations, ils peuvent aussi leur demander d’écrire du code pour répondre à un besoin spécifique. Bien que les résultats varient clairement en fonction de la qualité du prompt engineering utilisé pour les générer, cela réduit considérablement le temps (et les ressources) nécessaires à la création de code.

L’IA agentique

L’IA agentique relie plusieurs agents IA entre eux pour automatiser des processus et la prise de décision dans des domaines spécifiques. En s’appuyant sur les données des systèmes sous-jacents, elle peut supprimer entièrement le besoin de créer une application, en la remplaçant par un workflow agentique.

Les data product marketplaces offrent un espace unique et centralisé pour partager les données avec l’ensemble de l’entreprise. Une expérience intuitive fondée sur les code du e-commerce instaure la confiance auprès des utilisateurs métiers et favorise une utilisation accrue, tandis que les propriétaires de data products peuvent facilement les publier et suivre leur consommation.

En matière de déploiement, les organisations doivent choisir entre développer leur data marketplace en interne ou s’associer à un fournisseur externe spécialisé.

Comment la montée en puissance de l’IA impacte-t-elle cette décision cruciale ? Par exemple, la possibilité de créer du code plus facilement en interne signifie-t-elle que les organisations devraient désormais chercher à développer leurs propres marketplaces de produits data plutôt que d’acheter une solution SaaS ?

Sur la base de notre expérience du marché et de notre analyse, il existe quatre raisons pour lesquelles, pour la majorité des organisations, acheter plutôt que développer est la meilleure option pour assurer le succès à long terme d’une marketplace de produits data.

1. La valeur vient de l’expérience, pas du code

Le processus de codage de n’importe quelle solution peut désormais être automatisé. Cependant, le codage ne représente qu’environ 20 % du travail nécessaire à la création d’un logiciel. L’essentiel du développement implique des tests, des revues et de l’assurance qualité. Les entreprises doivent comprendre les spécifications techniques et fonctionnelles, mesurer l’adoption, rédiger la documentation et planifier les workflows. Optimiser les 20 % de temps consacrés au codage ne change rien au fait que la plupart des organisations n’ont jamais développer un outil complexe tel qu’une marketplace de produits data. Cela signifie qu’elles n’ont ni les compétences ni l’expérience pour comprendre les besoins des utilisateurs et concevoir une expérience qui y réponde.

« Avec l’IA, il est facile de développer quelque chose. Il est moins facile de développer quelque chose qui réponde aux standards de qualité requis par votre secteur. Cela requiert de l’expertise et de l’expérience, ce que vous n’avez pas lorsque vous partez de zéro. »

David Thoumas, CTO, Huwise

2. Les solutions doivent toujours être maintenues et développées

Une fois qu’une solution a été créée, elle doit ensuite être supportée, maintenue et mise à jour sur le long terme. Cela implique d’adapter la solution et d’ajouter de nouvelles fonctionnalités en fonction des demandes et des besoins des utilisateurs. Si l’IA peut aider au codage, le développement futur nécessite l’intervention d’humains dans la boucle pour travailler avec les utilisateurs, comprendre leurs points de friction et approfondir les fonctionnalités. Cela alourdit les besoins en ressources et les coûts. À l’inverse, travailler avec un fournisseur spécialisé donne accès à une roadmap de nouvelles fonctionnalités développées pour répondre aux besoins de l’ensemble des clients, réduisant le time-to-market et supprimant les coûts de support technique et de maintenance.

3. La scalabilité et la sécurité restent essentielles

Qu’elles soient construites en interne ou en externe, les data product marketplaces doivent pouvoir évoluer pour gérer d’énormes volumes de données et potentiellement des milliers d’utilisateurs simultanés. Développer une solution avec l’IA n’élimine pas ce défi de scalabilité, ni la nécessité de protéger les données de manière sécurisée et de répondre aux exigences de conformité. Les fournisseurs technologiques basés dans le cloud offrent la capacité de monter en charge de manière fluide pour servir des millions d’utilisateurs sans impact sur les performances, tout en protégeant les données grâce aux puissantes capacités de sécurité fournies par des partenaires hyperscalers. Tenter de répliquer cela en interne via des solutions on-premise mettra à rude épreuve les ressources IT existantes et alourdira encore les coûts.

4. La nécessité de déployer l’IA interne là où elle apporte le plus de valeur

Les organisations ont une longue liste de cas d’usage potentiels de l’IA. Choisir lesquels poursuivre et où concentrer les ressources internes est donc critique. Travailler avec un partenaire externe de confiance permet de mieux déployer les ressources IA internes limitées sur des cas d’usage complexes qui doivent être entièrement adaptés à l’organisation elle-même.

Pour la plupart des organisations, l’essor de l’IA ne change pas la décision d’acheter, plutôt que de développer, une data marketplace, afin de maximiser le ROI et d’accélérer le déploiement et l’adoption.

En revanche, l’intelligence artificielle introduit de nouveaux critères qui doivent être pris en compte lors du choix d’un fournisseur. Vous avez besoin d’un partenaire qui adopte l’IA, qui dispose d’une roadmap solide d’innovations futures, et surtout qui offre une valeur qui va au-delà du code logiciel qu’il fournit. Recherchez un fournisseur qui offre ces cinq capacités :

Intègre l’IA pour accroître l’engagement et l’utilisation

Des fonctionnalités telles que la recherche basée sur l’IA, les agents d’exploration IA intégrés et un serveur MCP embarqué sont toutes essentielles pour connecter vos données aux utilisateurs humains et IA. Elles maximisent l’impact de vos données et de votre data product marketplace. Par exemple, l’agent d’exploration IA Huwy de Huwise permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et de recevoir des réponses fiables et contextualisées en quelques secondes, sans expertise technique requise. Comme il est connecté au serveur MCP de Huwise, Huwy explore vos données réelles, et pas seulement les métadonnées, pour accélérer l’accès aux insights.

Mise sur l’IA pour améliorer l’efficacité, l’administration et le développement de data products

Grâce à l’automatisation, l’IA peut réduire considérablement la charge de travail des administrateurs de marketplaces et des propriétaires de data products. L’IA peut aider via des capacités allant de l’assistance à la complétion des métadonnées jusqu’à des workflows agentiques très complexes. Par exemple, l’IA de la marketplace devrait être capable de prendre un dataset sélectionné, de créer des visualisations et de s’assurer qu’il est découvrable, voire d’automatiser la création d’un data product. Cela libère du temps pour se concentrer sur l’échange avec les utilisateurs et la sélection des meilleures sources de données pour répondre à leurs besoins métiers spécifiques.

Exploite l’IA pour accélérer son propre développement

L’IA change fondamentalement le processus de programmation. Elle accélère le développement et permet aux fournisseurs de créer des fonctionnalités optimisées qui apportent de la valeur plus rapidement. Assurez-vous donc de travailler avec un fournisseur de marketplace qui adopte clairement l’IA en interne, à la fois pour le développement et pour faciliter le déploiement de la marketplace. Il doit disposer d’une vision et d’un plan global pour standardiser l’IA sur l’ensemble de la chaîne de livraison afin de maximiser la valeur qu’il apporte à votre entreprise.

Offre un accès à une expérience sectorielle et internationale

À mesure que le codage se banalise, la valeur ajoutée est délivrée par le service et l’expérience fournis par le prestataire. Concentrez-vous sur des fournisseurs disposant d’une large base de clients pour apprendre de vos pairs et accélérer l’adoption des bonnes pratiques. Pour illustrer cela, Huwise possède 15 ans d’expérience, plus de 350 clients dans 25 pays, et a travaillé sur plus de 3 000 marketplaces de données, apportant les compétences et les connaissances nécessaires pour soutenir le succès de tous ses clients.

Comprend les données et leur potentiel de valeur

Pouvoir accéder à vos données et les partager dans toute l’entreprise est au cœur du succès organisationnel. Cela nécessite un partenaire qui comprenne véritablement la donnée, comment elle circule et comment vous pouvez l’exploiter. Votre partenaire doit être proche de la donnée avec une plateforme qui prend en charge l’accès à toutes les sources de données, fournit les données dans des formats pertinents et sous-tend des workflows complexes et business-critiques. La plateforme doit être un facilitateur pour construire des cas d’usage de partage de données au sein de l’entreprise, permettant aux données et aux métadonnées de circuler fluidement dans l’organisation. C’est quelque chose qui ne peut pas être rapidement répliqué avec du code IA en interne.

Le déploiement réussi de l’IA repose sur l’accès à des données fiables, dignes de confiance et compréhensibles. Cela accélère le besoin pour les entreprises de déployer des data product marketplaces en self-service afin de fournir ces données aux LLMs, à l’IA générative et à l’IA agentique. Malgré l’essor de l’IA pour le codage, le choix d’un fournisseur externe reste la meilleure option pour la plupart des organisations en termes de fonctionnalités offertes, d’accès aux bonnes pratiques et de minimisation des ressources requises. Ce qui a changé, ce sont les capacités à rechercher lors du choix de votre fournisseur : vous avez besoin d’un partenaire AI-enabled qui dispose de l’expérience et de la compréhension nécessaires pour répondre à vos besoins, aujourd’hui et à l’avenir.