Le 6 octobre, CTERA a annoncé le lancement de CTERA Forward Deployed Engineering, un service qui déploie des ingénieurs CTERA directement dans l'environnement client afin de mettre en production des cas d'usage d'IA spécifiques sur les données non structurées du client. Chaque mission est liée à un objectif commercial précis, s'appuie sur des données réelles d'entreprise et est conçue pour permettre à l'équipe du client de poursuivre et d'étendre le projet une fois que CTERA aura quitté les lieux.
L'argument de CTERA est que la plupart des entreprises disposent aujourd'hui de modèles et d'outils d'IA performants, mais que très peu d'entre elles parviennent à obtenir des résultats fiables en production. L'entreprise cite l'enquête « Data Intelligence Decision Maker » de Futurum (1er semestre 2026), menée auprès de 818 responsables de données, qui révèle que la pénurie de talents spécialisés est le facteur dont l'impact sur les échecs de projets d'IA augmente le plus rapidement, et que le manque de compétences et d'expertise, en tant que défi organisationnel, a plus que doublé en six mois.
Selon CTERA, c'est au niveau des données de fichiers que l'écart est le plus important. Les ensembles de fichiers constitués sur des décennies sont souvent dupliqués, obsolètes et soumis à des autorisations incohérentes. Une IA qui les analyse sans préparation peut fournir des réponses erronées, même si elles sont assurées, ou exposer des fichiers à des personnes qui ne devraient pas y avoir accès ; deux problèmes qui sapent la confiance dans le déploiement de l'IA.
Brad Shimmin, vice-président et responsable du pôle intelligence des données, analytique et infrastructure chez Futurum Group, a expliqué que ce service s'appuie sur les recherches de son entreprise : « Nos recherches montrent que la complexité du MLOps, les problèmes d'intégration et la pénurie de talents sont les trois principaux facteurs liés aux données qui expliquent l'échec des projets d'IA, et que plus de 90 % des entreprises rencontrent des difficultés d'architecture lors de la création d'agents d'IA. Les équipes d'ingénierie déployées sur le terrain s'attaquent directement à ces facteurs d'échec, tout en comblant les lacunes architecturales auxquelles la plupart des entreprises sont confrontées. »
Un engagement en quatre phases
Chaque mission est prise en charge par une petite équipe composée d'un ingénieur déployé et d'un stratège de déploiement. Intégrés à l'équipe projet du client, ils ont accès à ses environnements et aux experts métiers qui maîtrisent les processus. Les missions se déroulent en quatre phases : découverte et intégration des données, premier cas d'usage en production, extension à d'autres flux de travail et transfert pour une exploitation autonome.
La phase de découverte commence par l'analyse du parc de fichiers lui-même : volumes, habitudes d'accès et systèmes sources sont évalués afin de vérifier la pertinence des cas d'utilisation proposés par rapport aux données. L'équipe identifie ensuite les ensembles de données nécessaires à chaque flux de travail, puis les classe, les organise et les gère sur place, de sorte que l'IA ne traite que le contenu auquel chaque utilisateur est déjà autorisé à accéder.
Les flux de travail se connectent aux systèmes et outils d'IA déjà utilisés par le client via des standards ouverts tels que le protocole MCP (Model Context Protocol) et des plateformes d'automatisation comme n8n, avec laquelle CTERA s'est intégrée en juin . Ils sont validés à l'aide de données réelles avant leur mise en production. Dès la première phase, les ingénieurs du client collaborent avec CTERA et documentent la configuration au fur et à mesure de son élaboration. CTERA considère sa mission comme terminée lorsque le client est capable d'ajouter le cas d'usage suivant de manière autonome.
Ce service s'appuie sur la plateforme de données intelligentes CTERA, qui offre un accès contrôlé par l'IA aux données de fichiers réparties entre les sites périphériques, les centres de données et les environnements cloud, sans nécessiter leur déplacement. Il fait suite à la solution d'archivage assistée par l'IA lancée le mois dernier par CTERA sur son moteur InsightAI et étend cette même plateforme, initialement logicielle, à une solution opérationnelle.
Oded Nagel, PDG de CTERA, a axé le service sur le temps et les compétences : « Les entreprises ne manquent pas d’outils d’IA. Ce qui leur manque, c’est le temps et les compétences spécialisées nécessaires pour connecter ces outils à leurs données et processus en toute sécurité. L’ingénierie déployée en amont permet à nos ingénieurs d’accompagner les équipes clientes dans ce travail, de mettre en production un cas d’usage concret et de laisser le client capable de l’exploiter lui-même. »
Disponibilité
Le service d'ingénierie CTERA Forward Deployed Engineering est désormais disponible pour les organisations utilisant la plateforme de données intelligentes CTERA. Les prestations peuvent être structurées au temps passé ou sous forme de projets à périmètre fixe avec des critères d'acceptation basés sur des étapes clés. CTERA n'a pas encore communiqué les tarifs pour ces deux modèles.
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