Ebook

L’IA n’a pas besoin de plus de données. Elle a besoin d’un meilleur contexte, fondé sur l’usage.

Publié le 02 octobre 2026

Téléchargez l'Ebook

L’IA est désormais capable de raisonner de manière remarquable. Pourtant, elle peut encore halluciner lorsqu’elle ne comprend pas l’environnement qui l’entoure. Le problème n’est pas un manque de données, mais de mise en contexte de ces données.

Avec l’essor de l’IA agentique, ce manque de compréhension contextuelle est devenu un enjeu critique pour les entreprises. Fournir un contexte pertinent nécessite de nouvelles approches, avec le data product marketplace comme socle central, en fournissant du contexte basé sur l’utilisation réelle de vos data products.

Lisez notre ebook pour comprendre l’importance du contexte dans la réussite de l’IA agentique, ainsi que le rôle du data product marketplace dans sa mise à disposition.

Ce qu'explique l'Ebook

  • Le processus de transformation des données en valeur, en passant de l’information brute à la connaissance
  • Pourquoi la sémantique et la couche sémantique ne suffisent plus à fournir un contexte dynamique
  • La différence entre les couches sémantique et contextuelle, et pourquoi vous avez besoin des deux
  • La valeur ajoutée essentielle du contexte pour l’IA, et les bénéfices qu’il apporte
  • Les trois piliers de l’ingénierie du contexte
    • Connectivité
    • Valeur métier
    • La couche contextuelle
  • Comment exploiter efficacement le contexte pour créer des données prêtes pour les agents IA

Pourquoi le data product marketplace est au cœur du contexte dynamique

  • Les deux sources complémentaires de contexte au sein d’un data product marketplace :
    • La compréhension de ce qui existe déjà dans le système d’information, notamment la sémantique et la gouvernance des données
    • Les signaux d’usage issus de la data marketplace, qui utilise quelles données, pour quelle finalité et dans quel rôle ?
  • Comment cela permet de créer une couche contextuelle qui se met à jour en temps réel à chaque interaction
  • L’importance de cette intelligence d’usage pour identifier les données qui ont de la valeur pour des cas d’usage spécifiques
  • Pourquoi cela constitue le socle d’une couche contextuelle interopérable pour l’écosystème data