Du stockage à la valeur : rendre les données financières prêtes pour l’IA générative
Par Errol Rodericks, EMEA & LATAM Product & Solutions Marketing Director chez Denodo
Dans le secteur des services financiers, les opportunités liées aux données sont immenses, au même titre que les difficultés d'exécution. À mesure que les institutions financières se modernisent grâce au cloud, aux lakehouses et aux écosystèmes financiers ouverts, elles découvrent une dure réalité : consolider les données ne suffit pas à générer de l’intelligence. Entre le simple stockage et la stratégie de données, la transformation est nécessaire. Les banques, confrontées à l’hyperpersonnalisation et à la finance intégrée, ou encore les assureurs, qui jonglent avec les réseaux de courtiers et la souscription en temps réel, voient en l’Intelligence Artificielle Générative (GenAI) le moteur des prochaines avancées technologiques. Cependant, la performance de la GenAI dépend directement de la qualité et de la préparation des données, et l’étape finale reste souvent le maillon faible.
La GenAI a besoin de plus qu'un Lakehouse
Le stockage centralisé des données ne suffit pas pour alimenter l’IA et l’analyse de nouvelle génération. Les résultats concrets exigent des informations connectées entre systèmes centraux, applications cloud, partenaires tiers et flux de données externes. Une disponibilité en temps réel est également indispensable pour éviter que les modèles ne s’entraînent sur des données obsolètes ou incomplètes. L’explicabilité est, elle aussi, essentielle pour répondre aux exigences réglementaires et aux normes de gouvernance. Enfin, chaque data product utilisé dans la prise de décision ou l’interaction avec les clients doit être traçable et contrôlé. Sans ces conditions, la GenAI ne pourra se contenter que de suppositions. Les institutions financières ont donc besoin de plus qu’un simple lakehouse ou d’un warehouse. Elles ont en revanche surtout besoin d'un accès contrôlé à des données fiables, explicables et prêtes pour l'IA, où qu'elles se trouvent. Et ce besoin devient un impératif stratégique.
L'intégration intelligente, point de départ des données prêtes pour l'IA L’avenir de l’IA dans les services financiers ne se joue pas sur la quantité de données stockées, mais sur la capacité à les exploiter. La valeur apparaît lorsque les données s’articulent entre elles et deviennent immédiatement disponibles pour les équipes de première ligne. Ainsi, une vue client à 360 degrés naît du croisement entre CRM, historique transactionnel et indicateurs de risque ; la souscription gagne en précision lorsque les propositions des courtiers, les signaux IoT et l’historique des sinistres sont accessibles en temps réel, sans duplication ni délais inutiles. La finance intégrée prend forme grâce à des data products dynamiques capables de franchir en toute sécurité les frontières organisationnelles et réglementaires. Quant aux copilotes GenAI, ils ne délivrent tout leur potentiel que lorsqu’ils sont nourris de jeux de données sélectionnés, explicables et conformes aux politiques, plutôt que de dépôts aléatoires dans des data lakes. Cette continuité n’est possible qu’à travers une orchestration avancée. Les plateformes de gestion logique des données jouent ici un rôle central : elles intègrent, régissent et virtualisent l’accès aux informations à travers silos, clouds et partenaires, sans ajouter ni latence ni risque.
Cas d'usage concrets et en temps réel Les données prêtes pour l’IA transforment déjà le secteur financier. Dans la banque, l’hyperpersonnalisation devient réalité grâce à des recommandations instantanées, fondées sur des données comportementales et transactionnelles actualisées en continu. Dans l’assurance, la souscription et la gestion des sinistres évoluent : des flux distribués – courtiers, IoT, modèles actuariels – alimentent des analyses immédiates, sans attendre les traitements par lots. Les écosystèmes financiers, bancaires comme assurantiels, s’ouvrent à la collaboration grâce à des échanges de données sécurisés et explicables entre plateformes internes et partenaires tiers. Enfin, la conformité se réinvente : des enjeux ESG à l’éthique de l’IA, la régulation impose un accès direct à des produits de données traçables et vérifiables, bien au-delà de rapports PDF statiques traditionnels. Ces exemples montrent une tendance claire : l’innovation ne vient pas seulement de nouveaux modèles ou de nouvelles applications, mais de la capacité à activer les données en temps réel, à les gouverner finement et à les rendre interopérables. La centralisation seule ne suffit pas à relever ce défi.
Du cloisonnement au partage : repenser la culture des données Si la technologie progresse, la culture des données doit elle aussi évoluer. Trop souvent, les données financières restent prisonnières de silos, verrouillées par des logiques de produits ou des barrières techniques. La montée en puissance de la GenAI, l’importance croissante de l’ESG et l’exigence des clients obligent à changer de perspective. Les organisations les plus avancées considèrent désormais leurs données comme de véritables produits, sélectionnés, faciles à trouver, réutilisables et explicables. Elles déploient des mécanismes de fédération en temps réel qui permettent d’accéder aux informations à la source, sans duplication inutile. Elles instaurent la confiance dès la conception, en s’appuyant sur des métadonnées, des mécanismes de traçabilité et de masquage, et une application rigoureuse des politiques d’accès. Elles démocratisent l’accès à l’information tout en maintenant le contrôle nécessaire. Cette transformation culturelle n’est plus une ambition à long terme, mais une nécessité opérationnelle. Les innovations récentes en matière de plateformes de données facilitent cette évolution en favorisant le développement collaboratif, en accélérant la découverte grâce aux métadonnées et en rendant les recommandations de données pilotées par l’IA plus accessibles que jamais. Dans les services financiers, la rapidité à transformer la donnée en valeur devient un facteur de différenciation et la confiance une exigence réglementaire. La GenAI représente une opportunité réelle, mais elle ne commence pas avec le modèle : elle commence par les données, fédérées, gouvernées, explicables et rapides. Les organisations qui adoptent cette posture, qui passent du stockage à la production de valeur, seront les leaders de la prochaine génération de services financiers. Les infrastructures de données ne doivent plus freiner l’avantage GenAI. Les données doivent être activées, les informations doivent être fiables.