Concrétiser l'Agentic BI en combinant les fondations et les standards open source

L’Intelligence Artificielle accélère la transformation des métiers de la data au travers d’une nouvelle tendance : celle de l’Agentic BI, où des agents intelligents deviennent capables d’interroger, d’analyser et d’interpréter les données de manière autonome.

Mais cette promesse n’a de sens que si elle repose sur des fondations solides, gouvernées et interopérables dans un écosystème ouvert.

L’open source est devenu le levier pour faire converger les initiatives et les standards, comme c’est le cas tout récemment avec dbt Labs qui confirme son engagement dans l’initiative Open Semantic Interchange (OSI), portée par Snowflake, en mettant sous licence Apache 2.0 son moteur sémantique MetricFlow; et un acteur comme Dremio qui propulse sa plateforme d’Intelligent Lakehouse avec les standards open source comme Apache Arrow, Iceberg et Polaris pour rendre possible l’Agentic BI.

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

L’Agentic BI (ou Business Intelligence augmentée par des agents) marque une rupture dans la façon dont les entreprises exploitent leurs données.

Plutôt que de construire manuellement des rapports ou des tableaux de bord, les collaborateurs dialoguent en langage naturel avec des agents capables de comprendre le besoin métier, d’exécuter les requêtes nécessaires et de restituer un insight exploitable au travers d’un parcours guidé.

Ainsi, ces Agents BI permettent de parler aux données, rendant les travaux d’analyse métiers plus naturels tout en réduisant l’effort d’alignement des équipes sur la compréhension des données pour accélérer et améliorer la prise de décision. 

Mais cette autonomie apparente ne peut fonctionner sans cohérence sémantique, accès unifié aux données et gouvernance solide. Les Agents BI s'appuient sur une couche sémantique et une logique (jusqu’alors dispersées au sein de rapports et/ou traitements de données) qu’il faut être capacité d’exploiter avec consistance sur tout le chemin de la donnée.

Dans le monde de la BI la rigueur est de mise; de fait, l’IA n’aura de valeur et utilité que si la donnée qu’elle manipule est fiable, traçable et partagée de façon standardisée.

C’est ici que l’écosystème open source joue un rôle déterminant.

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

Le moteur MetricFlow de dbt Labs, récemment ouvert sous licence Apache 2.0, permet de centraliser la définition des indicateurs métiers dans une couche sémantique unique.

Chaque métrique (ex: KPI :  chiffre d’affaires, nombre de clients, etc.) est définie une seule fois, puis traduite automatiquement en requêtes SQL cohérentes et auditables.

Cette ouverture s’inscrit dans une dynamique lancée par Snowflake et ses partenaires au travers de l’initiative Open Semantic Interchange (OSI).

C’est un nouveau standard ouvert pour partager ces définitions entre plateformes et outils avec pour objectif de garantir qu’un KPI calculé par un tableau de bord, une API ou un agent conversationnel corresponde exactement à la même logique métier.

Ces avancées ouvrent la voie à une interopérabilité sémantique sur la chaîne de traitement de l’information, condition indispensable pour créer un confiance dans les Agents BI intégrant les données internes qui étaient jusqu’alors exploitées via des tableaux de bord BI souvent avec le soutien de Business/Data Analyst.

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

Dans ce paysage en pleine recomposition, Dremio occupe une place particulière du fait des fondations issues du monde open source qu’elle fédère au travers de sa plateforme d’Intelligent Lakehouse :

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

Ces composants font de Dremio bien plus qu’un moteur de requête : c’est une Open Data Platform de type Lakehouse qui permet de connecter, virtualiser et interroger les données de toute nature où qu’elles se trouvent, sans les déplacer; tout en gardant la possibilité d’être déployée sur des environnements Cloud Public / Privés / Souverains et On-Premise.

La plateforme offre une couche sémantique native qui s'intègre avec les connecteurs MCP des Agents IA pour permettre une exploitation fluide, maîtrisée et sans rupture de la donnée avec un écosystème d’outils au travers de ces nouveaux standards.

Nous passons ainsi à une Agentic Data Platform, évolution naturelle de la plateforme de données ouverte sur l’écosystème des Agents IA et la nouvelle génération d’usages associés dont fait désormais partie l’Agentic BI.

 

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

L’ouverture du code et des standards n’est pas un simple choix technique : c’est un choix stratégique. Dans un monde où les algorithmes s’appuient de plus en plus sur des données partagées entre multiples acteurs, l’open source devient le garant de la transparence, de la confiance et de la résilience.

L’intégration de ces briques dans un même écosystème ouvre des perspectives inédites pour les organisations qui cherchent à industrialiser l’Agentic BI tout en restant maîtresses de leurs données.

• dbt / MetricFlow apporte la clarté sémantique : les métriques sont documentées, partagées et interprétées de manière uniforme en s’appuyant sur un standard ouvert comme OSI pour s’intégrer dans un écosystème
• 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 s’intégrer dans des agents intelligents

Ainsi, une entreprise ou organisation peut bâtir une intelligence des données réellement hybride : les agents BI dialoguent avec la couche sémantique et Dremio devient le pont entre cette sémantique et les sources de données distribuées, organisées et gouvernées.

Les agents peuvent interroger les données sans passer par des modèles propriétaires ni perdre la traçabilité, permettant d’avoir une IA explicable, auditable et performante sur des cas d’usage limités auparavant au monde de la BI traditionnelle.

Ce modèle favorise l’innovation et réduit la dépendance aux éditeurs tout en développant des synergies : les entreprises et organisations gardent la maîtrise de leur patrimoine data tout en accélérant la mise en œuvre de solutions d’AI et de BI augmentée.

En s’appuyant sur des technologies éprouvées, sur des standards interopérables et sur la puissance de la communauté open source, les entreprises et organisations peuvent désormais conjuguer innovation, confiance et autonomie numérique.

L’Agentic BI, telle qu’elle commence à dessiner aujourd’hui, ne se résume pas à des agents conversationnels plus “malins”; c’est une transformation de fond : celle d’une intelligence des données souveraine, explicable et ouverte.

L’approche est profondément alignée sur les valeurs de Smile : ouvrir plutôt que cloisonner, standardiser plutôt que verrouiller, toujours pour innover.

 

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