Chez les grands groupes, la data absorbe des millions de dollars. Mais l’IA expose une faiblesse bien moins glamour, comme des pipelines fragiles, coûteux à maintenir et parfois incapables de fournir une donnée fiable. Pour y remédier, Fivetran pousse une réponse baptisée Open Data Infrastructure.
Le problème n’est donc pas le manque de budget. C’est plutôt ce qui se cache sous le capot. Une entreprise peut acheter des modèles d’IA, lancer des agents et multiplier les cas d’usage. Si ses données sont dispersées, lentes ou incohérentes, la démonstration finit vite dans le mur.
C’est le constat défendu par Anjan Kundavaram, Chief Product Officer de Fivetran, dans une tribune publiée par TechRadar. Son diagnostic mérite de l’attention. Son remède, lui, mérite aussi un peu de recul.
Des millions dépensés, mais la plomberie data craque
L’entrée en matière fait forte impression. Car d’après le benchmark 2026 de Fivetran, une grande entreprise consacre en moyenne 29,3 millions de dollars par an à ses programmes data. Malgré cette somme, 73 % des réponses indiquent que les initiatives restent sous les attentes.
Le même rapport chiffre aussi la facture cachée. La maintenance des pipelines absorbe 53 % du temps d’ingénierie. Une organisation subit en moyenne 60,4 heures d’arrêt par mois. Ce sont des chiffres utiles, mais ils ne constituent pas une vérité universelle. L’étude est publiée par Fivetran et repose sur plus de 500 responsables data et IT de groupes de plus de 5 000 salariés.
L’IA n’a pas créé les silos, les pipelines bricolés ou les doublons. Elle les rend juste beaucoup plus visibles. Un tableau de bord peut survivre à une donnée vieille de quelques heures. Un système autonome chargé d’agir dans un processus métier a besoin d’un contexte fiable, à jour et stable.
Ce problème dépasse donc Fivetran. LeBigData l’a déjà montré avec les données d’entreprise devenues inutilisables pour l’IA. Plus un système automatise des décisions, plus une donnée bancale coûte cher. L’IA agit ici comme un révélateur de dette technique, pas comme son origine.
Open Data Infrastructure, le nouveau nom d’une vieille idée ?
La réponse poussée par Fivetran porte un nom : Open Data Infrastructure, ou ODI. Le principe consiste à séparer le stockage du calcul. Plusieurs moteurs peuvent ensuite accéder aux mêmes données grâce à des standards ouverts. En pratique, une entreprise peut changer d’outil sans déplacer tout son patrimoine à chaque fois.
Ce socle ne sort pas de nulle part. Apache Iceberg dispose déjà d’une API REST commune pour permettre à divers moteurs de dialoguer avec un catalogue compatible. Apache Polaris suit la même logique multi-moteurs. Nous avons d’ailleurs consacré un dossier publié début septembre à la guerre entre Iceberg, Delta Lake et Hudi.
Bref, l’ODI ressemble moins à une invention sortie de nulle part qu’à une nouvelle bannière posée sur plusieurs tendances déjà établies du monde data. Ce n’est pas un défaut. Mais il vaut mieux éviter de confondre évolution d’architecture et naissance soudaine d’un standard.
L’anti-lock-in de Fivetran a quelque chose d’ironique
C’est là que le discours prend un tour assez savoureux. Fivetran présente l’ODI comme une façon de réduire le vendor lock-in. Dans le même temps, Fivetran et dbt Labs ont finalisé leur fusion le 1er juin 2026 afin de bâtir, selon leur propre formule, une infrastructure data pour l’ère des agents IA.
Le paradoxe ne rend pas la promesse fausse. Un format ouvert peut réduire une dépendance technique. Mais le verrou peut aussi glisser vers le catalogue, la couche de gouvernance, l’orchestration ou le service managé. La bataille autour d’Iceberg montre déjà cette bascule. L’ouverture du format ne garantit donc pas une liberté totale.
Mais au fond, le sujet le plus intéressant n’est pas le nom ODI. C’est la pression que l’IA impose aux fondations data. Les entreprises ont passé des années à empiler des outils pour alimenter des tableaux de bord. Les agents ont désormais besoin de données fraîches, d’une logique métier stable et d’accès cohérents à grande échelle.
Si une architecture ouverte réduit les copies, facilite le choix du moteur et abaisse la charge de maintenance, elle aura gagné sa place. Sinon, Open Data Infrastructure rejoindra la longue collection des étiquettes marketing du secteur. Le vrai juge ne sera pas le slogan, mais le nombre de pipelines cassés, le coût du calcul ainsi que la facilité réelle à quitter un fournisseur.
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