L’essor de l’Agentic BI s’accélère grâce aux standards et aux technologies open source. Avec des acteurs comme Dremio, dbt Labs et Snowflake, les entreprises bâtissent une intelligence des données à la fois souveraine, interopérable et transparente, une BI de nouvelle génération capable d’exploiter le potentiel des agents AI-powered.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle transforme les usages métiers de la donnée : elle ne se contente plus de produire des rapports, mais devient capable de comprendre, interpréter et décider. C’est le principe de l’Agentic BI, où des agents intelligents peuvent interagir avec la donnée, générer des insights et accompagner les décideurs.

Mais cette promesse n’a de sens que si elle s’appuie sur des fondations solides : une gouvernance claire, des standards ouverts et un écosystème interopérable.

C’est là que l’open source joue un rôle central.

Les initiatives récentes, comme l’ouverture du moteur sémantique MetricFlow de dbt Labs (licence Apache 2.0) et l’initiative Open Semantic Interchange (OSI) portée par Snowflake, renforcent cette vision.

De son côté, Dremio propulse son Intelligent Lakehouse sur des standards ouverts tels qu’Apache Arrow, Apache Iceberg et Apache Polaris, qui permettent de rendre concrète la promesse d’une BI intelligente et réellement Agentic.

L’Agentic BI : vers une intelligence des données plus autonome

L’Agentic BI (ou AI-powered Business Intelligence) marque une rupture majeure dans la manière dont les entreprises interagissent avec leurs données.

Elle dépasse les outils de traditional business intelligence (comme Power BI ou Tableau), qui reposent encore sur des tableaux de bord manuels ou des rapports statiques.

Ici, les business users n’ont plus besoin de coder ni de manipuler des interfaces complexes. Ils peuvent dialoguer en langage naturel (natural language interaction) avec des agents capables de comprendre une question métier, d’analyser la raw data (les données brutes), et de générer automatiquement des insights exploitables.

Par exemple, un responsable commercial peut demander :

“Quel est notre chiffre d’affaires moyen par région ce trimestre ?”

Et l’agent répond immédiatement, en s’appuyant sur les données en temps réel (real time data) du data warehouse de l’entreprise.

Cette nouvelle façon de travailler rend l’analyse plus fluide, réduit la dépendance aux experts BI et accélère la prise de décision (decision support).

Mais cette autonomie apparente n’est possible que si la sémantique métier, la gouvernance des données et la cohérence technique sont rigoureusement alignées.

Les Agents BI doivent s’appuyer sur une couche sémantique solide, garantissant que chaque indicateur (KPI) conserve le même sens, qu’il soit utilisé par un tableau de bord, une API, ou un agent conversationnel.

L’IA n’a de valeur que si les données qu’elle manipule sont fiables, traçables et standardisées.

C’est précisément sur ce terrain que l’écosystème open source apporte une réponse durable et souveraine.

L’open source pour standardiser la couche d’échange sémantique et parler le même langage entre BI et AI

Dans un environnement où coexistent une multitude d’outils et de plateformes, la standardisation sémantique devient un enjeu clé.

Le moteur MetricFlow de dbt Labs, désormais ouvert sous licence Apache 2.0, incarne cette avancée. Il permet de centraliser la définition des indicateurs métiers dans une couche sémantique unique, garantissant une cohérence parfaite sur tout le cycle de vie de la donnée.

Chaque métrique, comme le chiffre d’affaires, le taux de conversion ou le nombre de clients, est définie une seule fois, puis traduite automatiquement en requêtes SQL cohérentes et auditables.

Cela met fin aux divergences entre outils BI et renforce la transparence pour les équipes.

Cette démarche s’inscrit dans l’initiative Open Semantic Interchange (OSI), menée par Snowflake et ses partenaires.

L’objectif : créer un standard ouvert qui permette à tous les systèmes — qu’ils soient BI, AI ou Data Science, de parler le même langage et d’assurer que chaque KPI ait la même logique, où qu’il soit calculé.

Grâce à ce socle, les agents intelligents peuvent s’intégrer directement dans la chaîne de valeur de la donnée, sans perdre en fiabilité ni en cohérence.

C’est une condition essentielle pour instaurer la confiance dans l’usage de l’Agentic BI et des predictive models (modèles prédictifs) fondés sur les données réelles de l’entreprise.

L’Agentic Data Platform pour supporter le cycle de vie de la donnée

Dans ce nouveau paysage de la donnée, Dremio occupe une place stratégique.

Sa plateforme d’Intelligent Lakehouse repose sur des fondations open source robustes, qui facilitent la connexion, la virtualisation et l’interrogation de toutes les sources de données (data sources), qu’elles soient on-premise ou dans le cloud.

• Apache Arrow : un format colonne en mémoire, qui accélère considérablement les calculs et standardise les échanges entre systèmes d’analyse.
• Apache Iceberg : un format transactionnel ouvert pour le data lakehouse, garantissant la fiabilité, la versioning et la gouvernance des données à grande échelle.
• Apache Polaris : un catalogue de métadonnées unifié et ouvert, facilitant la découverte et la traçabilité des jeux de données.

Ces composants font de Dremio bien plus qu’un moteur de requêtes : c’est une Open Data Platform moderne, capable de connecter la donnée sans la déplacer, tout en préservant la souveraineté et la performance.

Elle offre aussi une couche sémantique native qui s’intègre aux connecteurs MCP des agents IA, pour garantir une exploitation fluide et contrôlée de la donnée dans tout l’écosystème.

Cette approche annonce une évolution majeure : la naissance de l’Agentic Data Platform, une infrastructure pensée pour supporter les usages AI-powered et real-time de demain, tout en conservant la gouvernance et la transparence des modèles open source.

 

Un écosystème ouvert qui met en valeur le savoir faire d’intégration de Smile

L’ouverture du code et des standards n’est pas qu’un choix technique : c’est un choix stratégique.

Dans un monde où les systèmes doivent comprendre (systems understand) et coopérer, l’open source devient un pilier de la confiance, de la résilience et de la transparence.

L’intégration de ces briques dans un même écosystème ouvre de nouvelles perspectives pour les organisations souhaitant industrialiser l’Agentic BI tout en gardant la maîtrise de leurs données.

• dbt / MetricFlow apporte la clarté sémantique : les métriques sont documentées, partagées et interprétées de manière uniforme.
• Dremio, grâce à Arrow, Iceberg et Polaris, offre la flexibilité et la souveraineté : les données restent dans des formats ouverts, interrogeables via le MCP, pour une intégration fluide avec des agents intelligents.

Ainsi, une entreprise peut construire une intelligence des données hybride, où les agents BI dialoguent directement avec la couche sémantique et les sources de données distribuées.

Les analyses ne dépendent plus de modèles propriétaires ou de processus de manual reporting : la donnée devient vivante, traçable et utilisable en temps réel.

Cette nouvelle architecture rend possible une IA explicable et auditable, capable d’aider les decision makers à mieux comprendre les indicateurs clés et à générer des insights pertinents pour le monde réel (real world).

En s’appuyant sur des technologies ouvertes et interopérables, les entreprises réduisent leur dépendance aux éditeurs tout en développant de nouvelles synergies entre leurs équipes BI, Data et AI.

C’est une manière concrète d’allier innovation, confiance et autonomie numérique.

L’Agentic BI ne se limite donc pas à des agents conversationnels plus performants. Elle incarne une transformation profonde de la manière dont les organisations comprennent et exploitent leurs données.

Une BI souveraine, explicable et ouverte, alignée sur les valeurs de Smile :

• Ouvrir plutôt que cloisonner,
• Standardiser plutôt que verrouiller,
• Innover en toute transparence.

Prenez contact avec nos experts Smile pour explorer comment bâtir votre propre Agentic Data Platform et concrétiser le potentiel de l’Agentic BI au service de vos métiers.
 

Glossaire de l’Agentic BI et de l’Agentic AI

• Agentic BI : Business Intelligence augmentée par des agents autonomes capables d’interroger, analyser et restituer des insights exploitables.
• Agentic AI : Agents intelligents utilisant l’IA pour comprendre et interpréter les données, générer des décisions et automatiser des analyses.
• AI-powered / BI augmentée par IA : Analyses et tableaux de bord assistés par l’intelligence artificielle, permettant de générer automatiquement des insights.
• Raw data / Données brutes : Données non transformées, directement collectées depuis les sources, avant toute structuration ou traitement.
• Traditional business intelligence : Méthodes classiques de BI basées sur des rapports statiques et du manual reporting.
• Natural language interaction : Capacité à interagir avec les systèmes de données en langage naturel, sans requêtes techniques.
• Real-time data / Données en temps réel : Informations accessibles et exploitables immédiatement après leur création ou collecte.
• Data warehouse / Entrepôt de données : Infrastructure centralisée permettant de stocker et organiser les données pour l’analyse et le reporting.
• Decision support / Aide à la décision : Systèmes ou outils qui facilitent la prise de décision en fournissant des analyses fiables et pertinentes.
• Predictive models / Modèles prédictifs : Modèles analytiques capables d’anticiper des tendances ou événements futurs à partir de données historiques.
• Generate insights / Générer des insights : Extraction automatique d’analyses, indicateurs et recommandations exploitables pour le métier.
• Decision makers / Décideurs : Personnes ou équipes responsables de prendre des décisions stratégiques à partir des données et analyses fournies.
• Traditional BI tools / Outils BI traditionnels : Logiciels de reporting et d’analyse classiques, tels que Power BI ou Tableau, souvent dépendants d’interventions manuelles.