Pourquoi l'IA d'entreprise risque de s'enliser dans un Frankenstack coûteux

Introduction
L’IA d’entreprise, pour être réellement exploitable, doit s’appuyer sur une architecture cohérente ; sinon elle se transforme en un « frankenstack » coûteux et fragile.

Points clés
- Complexité des piles technologiques : l’assemblage d’outils disparates (modèles, plateformes de données, orchestrateurs, MLOps) crée des dépendances multiples, augmente les coûts d’intégration et rend la maintenance difficile.
- Coût et fragilité opérationnels : sans gouvernance claire, les projets IA gonflent en dépenses (licences, infrastructure, expertise) et peinent à garantir la scalabilité, la fiabilité et la conformité.
- Nécessité d’une architecture unifiée : adopter une approche modulaire et standardisée (API, pipelines de données automatisés, monitoring continu) permet de réduire les gaspillages, d’accélérer le déploiement et d’assurer la pérennité des solutions IA au sein