L’IA a révélé un problème que les entreprises avaient déjà

Pendant que tout le monde parle de nouveaux modèles, d’agents IA et de performances toujours plus impressionnantes, un sujet bien plus fondamental est en train d’émerger : le contexte.Les entreprises disposent aujourd’hui de modèles puissants. Pourtant, les définitions métiers, les règles de gouvernance, les métriques et la connaissance opérationnelle restent dispersées entre catalogues, dashboards, documents, Slack ou parfois simplement dans la tête de quelques experts.Pour un humain, ce n’est déjà pas idéal. Pour un agent IA, c’est un véritable problème.Dans cet épisode, je partage une observation que l’on retrouve derrière de nombreuses annonces récentes de l’écosystème data : DataHub, Databricks, Snowflake, Starburst, Iceberg ou encore Kafka semblent tous converger vers un même objectif : rendre le contexte métier accessible aux machines.Nous verrons pourquoi les catalogues évoluent progressivement d’outils de gouvernance vers de véritables systèmes de connaissance d’entreprise, et pourquoi cette transformation pourrait avoir plus d’impact que l’arrivée du prochain modèle à la mode.