AI Expo 2026 - Jour 1 : Points saillants sur la gouvernance et la préparation des données pour la réussite des entreprises agentiques

Bien que la perspective de L'IA agissant comme un collaborateur numérique a dominé l'ordre du jour de la première journée à l'événement co-organisé Salon de l'IA et du Big Data et Conférence sur l'automatisation intelligenteLes sessions techniques étaient axées sur l'infrastructure nécessaire à son bon fonctionnement.

🤖 De l'automatisation passive aux systèmes d'IA agents

L'un des principaux thèmes abordés sur le salon était le passage de l'automatisation passive à systèmes «agentiques»Ces outils avancés raisonnent, planifient et exécutent des tâches au lieu de suivre des scripts rigides. Amal Makwana de Citi L'article détaille le fonctionnement de ces systèmes au sein des flux de travail d'entreprise. Cette capacité les distingue des anciennes solutions d'automatisation robotisée des processus (RPA).

Scott Ivell et Ire Adewolu de DeepL Ils ont décrit cette évolution comme un moyen de combler le « fossé de l'automatisation ». Ils ont fait valoir que l'IA agentive fonctionne comme un collaborateur numérique plutôt que comme un simple outil.

La véritable valeur est révélée par réduire l'écart entre l'intention et l'exécution. Brian Halpin de SS&C Blue Prism Il a été noté que les organisations doivent généralement maîtriser l'automatisation standard avant de pouvoir déployer une IA agentive.

Cette transformation nécessite cadres de gouvernance capables de gérer des résultats non déterministes. Steve Holyer d'InformaticaAux côtés d'intervenants de MuleSoft et de Salesforce, il a été souligné que la conception de ces systèmes exige une supervision rigoureuse. Un système de gouvernance doit contrôler l'accès aux données et leur utilisation par les agents afin de prévenir toute défaillance opérationnelle.

📊 Qualité des données : un obstacle majeur au déploiement

Le résultat d'un système autonome dépend entièrement de la qualité de ses données d'entrée. Andreas Krause de SAP Il a été affirmé que l'IA échoue sans données d'entreprise fiables et connectées. Pour que l'IA de génération (GenAI) fonctionne en contexte d'entreprise, elle doit accéder à des données à la fois fiables et connectées. précis et contextuellement pertinent.

Meni Meller de Gigaspaces Il a abordé le défi technique des « hallucinations » dans les LLM. Il a préconisé l'utilisation de eRAG (génération augmentée par récupération) Associée à des couches sémantiques pour résoudre les problèmes d'accès aux données, cette approche permet aux modèles de récupérer des données d'entreprise factuelles en temps réel.

Le stockage et l'analyse présentent également des défis importants. Un panel composé de représentants de Equifax, British Gas et Centrica Nous avons discuté de la nécessité d'analyses en temps réel natives du cloud. Pour ces organisations, l'avantage concurrentiel réside dans leur capacité à mettre en œuvre des stratégies analytiques qui évolutif et immédiat.

🔒 Sécurité physique et observabilité du système

L'intégration de l'IA s'étend aux environnements physiques, engendrant des risques pour la sécurité différents des défaillances logicielles. Un panel comprenant Edith-Clare Hall de l'ARIA et Matthew Howard de l'IEEE RAS ont examiné comment l'IA incarnée est déployée dans les usines, les bureaux et les espaces publics. Des protocoles de sécurité doivent être établis avant toute interaction entre robots et humains..

Perla Maiolino de l'Institut de robotique d'Oxford a apporté un éclairage technique sur ce défi. Ses recherches sur Capteurs de temps de vol (ToF) et peau électronique L'objectif est de doter les robots d'une conscience de leur propre personne et de leur environnement. Dans des secteurs comme la production et la logistique, ces systèmes de perception intégrés permettent de prévenir les accidents.

En matière de développement logiciel, l'observabilité demeure une préoccupation parallèle. Yulia Samoylova de Datadog L'article a mis en lumière comment l'IA change la façon dont les équipes conçoivent et dépannent les logiciels.

À mesure que les systèmes deviennent plus autonomes, la capacité de observer leur état interne et leurs processus de raisonnement devient nécessaire pour la fiabilité.

⚙️ Obstacles liés à l'infrastructure et à l'adoption

Sa mise en œuvre exige une infrastructure fiable et une culture réceptive. Julian Skeels d'Expereo Il a été avancé que les réseaux doivent être conçus spécifiquement pour les charges de travail d'IA. Cela implique la construction des infrastructures de réseau souveraines, sécurisées et « toujours actives » capable de gérer un débit élevé.

Bien sûr, le facteur humain reste imprévisible. Paul Fermor d'IBM Automation Il a averti que la pensée traditionnelle en matière d'automatisation sous-estime souvent la complexité de l'adoption de l'IA. Il a qualifié ce phénomène de « Illusion de préparation à l'IA ». Jena Miller Il a réaffirmé ce point, soulignant que les stratégies doivent être centrées sur l'humain pour garantir leur adoption. Si les employés n'ont pas confiance dans les outils, la technologie ne sera d'aucune utilité.

Ravi Jay de Sanofi Il a été suggéré que les dirigeants doivent se poser des questions opérationnelles et éthiques dès le début du processus. La réussite dépend du choix entre développer des solutions propriétaires et acheter des plateformes existantes.

💡 Principaux enseignements pour les leaders technologiques

Les sessions de la première journée de ces événements conjoints indiquent que, même si la technologie évolue vers des agents autonomes, leur déploiement nécessite une base de données solide.

• Les DSI devraient se concentrer sur la mise en place de cadres de gouvernance des données. qui prennent en charge la génération augmentée par la récupération
• L'infrastructure réseau doit être évaluée afin de garantir qu'il prenne en charge les exigences de latence des charges de travail d'agents
• Les stratégies d'adoption culturelle doivent être menées en parallèle. à la mise en œuvre technique

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