“Sans données de qualité, il n'y a pas d'IA intelligente”, prévient le vice-président de Red Hat

La course à l'adoption et la mise en œuvre de la intelligence artificielle (IA) accélère, mais toutes les organisations ne sont pas prêtes à transformer la technologie en un avantage concurrentiel. il IDC Il prédit que 2026 sera l'année au cours de laquelle le marché passera de l'expérimentation à l'adoption à l'échelle de l'intelligence artificielle. Ce tour, cependant, sera un défi pour les forts. Les leaders technologiques doivent faire face à des mois complexes, ce qui nécessitera une stratégie et une intelligence. 

Selon forrester, bien que les DSI ont plus de budget pour transformer l'IA en réalité, il y aura plus de volatilité et de pression pour des résultats concrets. Si, d'une part, l'enthousiasme grandit, d'autre part, la perception augmente que le différentiel réel n'est pas dans l'IA elle-même, mais dans les données utilisées pour entraîner les modèles. “Si un joueur sur le terrain n'est pas capable de dominer le ballon, il ne pourra guère atteindre le but. Il en va de même pour l'IA. Sans données de qualité et bien ‘dominantes’, il n'y a pas d'IA intelligente pour les entreprises ”, déclare Gilson Magalhães, vice-président et directeur général de Red Hat pour l'Amérique latine.

Selon l'exécutif, 2026 sera un tournant. Les responsables informatiques devront redéfinir le succès des projets en passant de l'accent mis sur l'efficacité opérationnelle pour donner la priorité aux impacts stratégiques et mesurables. Cela implique la gouvernance des données et la sélection judicieuse des informations utilisées pour créer des expériences utilisateur et éviter les erreurs coûteuses. “ Il ne suffit pas d'adopter des outils ; il faudra restructurer les parcours, personnaliser les interactions en temps réel et repenser les opérations avec l'IA intégrée de l'usine à la direction. Et tout commence par des données bien documentées et une stratégie claire ”, déclare

Données sous contrôle : l'ère de la souveraineté numérique

La réglementation croissante sur la confidentialité et la sécurité des données suscite une tendance qui devrait encore se renforcer en 2026 : le souverain. Le concept, qui vise à garantir que les données et les modèles d'IA restent sous juridiction nationale ou régionale, reflètent une préoccupation stratégique concernant la conformité, la sécurité et la confiance.

Pour Magalhães, la souveraineté numérique sera décisive au cours de la prochaine décennie. “ Les entreprises qui maîtrisent leurs données, comprennent où elles se trouvent, comment elles sont traitées, ce qu'elles représentent, leur impact sur l'entreprise et avec qui elles sont partagées auront un énorme avantage concurrentiel. L'IA dépend du contexte et le contexte dépend des données qui sont justes et utilisées avec un but ”, dit-il. 

Selon l'exécutif, la première étape vers la maîtrise efficace des données est de comprendre que tout ce qui entre dans un modèle n'est pas vrai et que la qualité des réponses dépend directement de la qualité et de l'intégrité des données. Ici entre en jeu le soi-disant sophisme numérique, le faux sentiment de certitude qui survient lorsque nous alimentons l'IA avec des informations incomplètes, biaisées ou erronées, et nous faisons aveuglément confiance à ce qu'elle livre. “ Cette erreur n'est pas seulement un risque technique, mais un risque stratégique. Si les décisions critiques en matière d'affaires, de politiques publiques, de santé ou d'éducation sont basées sur un modèle formé avec des données incomplètes ou contaminées, nous allons institutionnaliser l'erreur. Pire encore : l'escalader avec la puissance de l'automatisation ”, prévient-il.

La lutte contre ce risque nécessite trois piliers : une conservation des données rigoureuse, la transparence des sources et des processus et une réflexion critique constante. En bref, l'IA n'a de sens qu'avec une gouvernance solide des données. Une préoccupation déjà présente sur le marché. selon IDC, pour 2026, plus de 30% d'organisations qui utilisent l'IA avancée pour produire leurs produits ou services divulgueront les sources de données utilisées pour former leurs modèles.

Infrastructure moderne et inférence intelligente

Dans ce contexte, Plateformes ouvertes Et les hybrides sont mis en évidence en combinant des modèles d'IA avec l'automatisation et la gouvernance des données. Un exemple est le Red Hat AI 3, présenté lors du Red Hat Summit : Connect, une série d'événements organisés par Red Hat dans plus de 60 pays, dont sept en Amérique latine. 

Avec des éditions à São Paulo, Buenos Aires, Santiago, Mexico, Montevideo, Lima et Bogotá, les événements ont réuni des experts et des cadres pour discuter des défis et des opportunités d'utilisation de l'IA du point de vue de l'open source. “ La prochaine phase de l'intelligence artificielle sera hybride, ouverte et collaborative, basée sur l'interopérabilité, la transparence et la co-création. C'est ce à quoi nous croyons et c'est ce que nous partageons avec nos clients et partenaires ”, déclare Magalhães. 

Un autre point fort des réunions a été le déduction, phase opérationnelle de l'IA où les modèles appliquent ce qu'ils ont appris dans des situations réelles. Il a évolué rapidement et est devenu un acteur clé pour des décisions plus rapides et plus précises dans différentes industries. En santé, par exemple, cela aide les médecins à identifier les schémas et les anomalies dans les antécédents du patient. Dans le secteur financier, il détecte en temps réel des erreurs et des comportements inhabituels, empêchant la fraude et rationalisation des services. Des multinationales aux petites entreprises, l'inférence définit l'efficacité, la précision et la valeur réelle des déploiements d'IA.

Selon le Gartner, d'ici 2028, plus de 80% des ressources de calcul accélérée utilisées pour la formation seront redirigées vers l'inférence. “L'avenir de l'IA n'est pas défini par les modèles, mais par ce que vous en faites”, résume Magalhães.

Une nouvelle architecture d'entreprise guidée par des agents intelligents

L'année prochaine devrait également marquer la consolidation de Agents d'IA Dans le cadre de l'infrastructure et des applications d'entreprise. Gartner Il prévoit que, d'ici la fin de 2026, 40% du logiciel d'entreprise aura une intégration directe avec des agents intelligents.

Ces agents, capables de fonctionner avec autonomie et d'apprendre à partir des données, sont déjà en pleine expansion dans des secteurs tels que la vente au détail, la finance et la fabrication et peuvent augmenter environ 301 tp3 t du chiffre d'affaires des logiciels d'applications d'entreprise d'ici 2035, dépassant US$. L'impact initial sera plus visible dans les domaines orientés client, avec des chatbots et des assistants intelligents qui traversent l'historique, les préférences et le comportement en temps réel.

“Ces interactions adaptées au contexte obligeront les entreprises à repenser non seulement ce qu'elles vendent, mais aussi comment elles vendent, par quels canaux et comment elles communiquent avec leurs clients”, explique le responsable. “ Le différentiel concurrentiel deviendra à quel point votre IA comprend - et respecte - le comportement humain”.

Des outils comme chatgpt montrent déjà ce potentiel. “ Le consommateur est dans le magasin, parle à la solution et reçoit une recommandation personnalisée en temps réel. Ce n'est pas magique. Ce sont des données, des connaissances, des agents et une inférence ”, explique Magalhães.

Automatisation intelligente

Une autre tendance en expansion est la soi-disant IA physique, qui amène l'intelligence dans le monde réel grâce à l'intégration avec la robotique, les véhicules autonomes, l'Internet des objets et les jumeaux numériques. Selon Deloitte, d'ici 2026, cette convergence devrait augmenter l'efficacité et la sécurité dans les secteurs précédemment limités par la complexité ou le coût de l'automatisation.

Cette évolution ne signifie cependant pas que le automatisation Le traditionnel sera laissé de côté. bien au contraire. Gartner Il estime que d'ici 2026, 30% des entreprises auront automatisé plus de la moitié de leurs activités de réseau basées sur l'IA. “ Cette modernisation des infrastructures est le fondement de la nouvelle économie numérique. Cela signifie éliminer les silos, intégrer les clouds, repenser le rôle des données et mettre l'automatisation au centre de l'opération ”, déclare le vice-président de Red Hat pour l'Amérique latine.

rapport de McKinsey Il montre que les organisations qui intègrent l'IA à leurs processus d'automatisation peuvent, en moyenne, augmenter la productivité de 351 TP3T et réduire les coûts d'exploitation d'ici 201 TP3T. Mais la différence réelle réside dans la capacité d'apprendre et de se réinventer en permanence.

En ce sens, les solutions open source, telles que la plate-forme Red Hat Ansible Automation, deviennent des alliées stratégiques. Ils vous permettent de développer l'automatisation de domaines, d'orchestrer les flux de travail et d'optimiser les opérations informatiques en toute sécurité et flexibilité. En outre, ils contribuent à renforcer la cybersécurité, à détecter et à répondre aux menaces avec beaucoup plus d'agilité.

Pour Magalhães, l'avancement de l'IA nécessitera une nouvelle architecture commerciale basée sur trois bases : le contrôle des données, l'inférence et la modernisation technologique. “ L'intelligence artificielle ne fournira de valeur que lorsqu'elle est appliquée avec un but et alignée sur les connaissances humaines ”, conclut Magalhães.