Étude Denodo : l’AI Data Layer génère un ROI de 290 % et accélère par 3 le déploiement des agents IA d’entreprise

L’étude évalue l’impact économique d’un socle de données unifié pour l’IA par rapport à des architectures fragmentées reposant sur des intégrations développées sur mesure. Ses conclusions mettent en évidence le rôle central d'un AI Data Layer gouverné pour fournir un accès fiable et en temps réel aux données de l'entreprise dans la réussite des projets d’IA agentique, ainsi que les bénéfices financiers et opérationnels qui en découlent.

Principaux enseignements de l’étude

L’étude s’appuie sur un modèle financier représentatif d’une entreprise type, construit à partir de la moyenne des organisations interrogées. Ce modèle prévoit une montée en charge progressive, de 100 agents IA la première année à 900 agents au terme de la troisième année, connectés à une centaine de sources de données réparties dans l’ensemble de l’organisation. Sur cette période de trois ans, l’analyse met en évidence plusieurs bénéfices significatifs :

Un retour sur investissement (ROI) de 290 % : la mise en place d’un AI Data Layer permettrait de générer près de trois fois plus de valeur nette que l’investissement initial, grâce à la combinaison des gains de productivité, des économies opérationnelles et de la valeur créée par les nouveaux usages de l’IA.
Un déploiement des agents IA jusqu’à trois fois plus rapide : l’utilisation de data products réutilisables réduit le recours aux développements spécifiques et aux intégrations ponctuelles, accélérant ainsi la mise en production de nouveaux cas d’usage.
Une réduction de 68 % des coûts opérationnels liés à l’IA : en déléguant les requêtes directement à l'AI Data Layer, en optimisant l’accès aux données et en limitant le volume d’informations transmis aux modèles, les organisations diminuent significativement leur consommation de ressources de calcul, et donc les coûts associés à l’exécution des charges de travail IA.
Plus de 75 % d’économies sur les coûts d’intégration et de gouvernance : la centralisation des accès aux données simplifie l’exploitation en évitant la multiplication des connecteurs et des serveurs MCP. L’étude estime ainsi une baisse de 79 % des coûts de maintenance et une réduction de 76 % des efforts consacrés à l’administration des politiques de gouvernance et de sécurité.

Dans un contexte où les entreprises cherchent à industrialiser leurs initiatives d’IA agentique, ces résultats soulignent l’importance croissante de l’architecture de données comme levier de performance, de maîtrise des coûts et de gouvernance à grande échelle.

Relever le défi de la multiplication des connexions aux données

En l'absence d'un AI Data Layer unifié, chaque nouvelle connexion nécessite généralement des mécanismes d’intégration, de contrôle d’accès et de gestion du contexte spécifiques, ce qui accroît rapidement la complexité de l’architecture. Les agents d'entreprise nécessitent ainsi de serveurs Model Context Protocol (MCP) dédiés, de pipelines RAG et de mécanismes de sécurité spécifiques pour chaque source de données sous-jacente. Dans les secteurs réglementés, où un seul agent de production peut interagir avec 30 à 50 systèmes différents (cloud, SaaS, applications historiques ou systèmes opérationnels), cette approche entraîne une forte complexité d'intégration et accroît les risques de gouvernance.

« Les agents ne sont performants qu'à hauteur des données auxquelles ils peuvent accéder », explique Andrew Milroy, Chief Analyst chez Veqtor8 et auteur du rapport. « Connecter un système individuel est relativement simple, mais orchestrer des dizaines de systèmes au sein d'un flux de travail cohérent et fiable, tout en appliquant des politiques de sécurité homogènes, est extrêmement complexe. L'AI Data Layer de Denodo masque cette complexité et permet aux entreprises de cataloguer leurs données une seule fois, puis de réutiliser des produits de données gouvernés pour tous les agents autorisés à y accéder. »

« Les entreprises ne peuvent pas être contraintes de choisir entre rapidité, gouvernance et maîtrise des coûts lorsqu'elles passent à l'échelle dans leurs projets d'IA », déclare Alberto Pan, Chief Technology Officer de Denodo. « En unifiant l'accès aux données, leur sémantique et l'application centralisée des politiques de gouvernance au sein d'environnements de données distribués, sans nécessiter de déplacements massifs de données, la plateforme Denodo fournit les fondations indispensables au déploiement d'agents IA fiables et adaptés aux exigences de l'entreprise. »