Accès à l'IA de Forrester est une réponse pragmatique à la demande croissante de recherches fiables et évolutives basées sur l'IA dans les entreprises. Basée sur l'expérience acquise depuis l'introduction de l'interface d'IA générative Izola, cette plateforme en libre-service est conçue pour distribuer la recherche, les benchmarks et les conseils stratégiques de Forrester plus largement au sein des organisations. L'offre s'adresse aux équipes qui ont besoin d'informations rapides et validées sans les inconvénients d'un contrôle centralisé.
Les PDG, les équipes de produits, les analystes et les responsables de la sécurité ont besoin de formats différents de la même base de données. Accès à l'IA de Forrester a pour objectif de réduire le temps d'accès à l'information tout en préservant l'intégrité de la recherche, en permettant une prise de décision distribuée qui s'aligne sur la stratégie de l'organisation. Cette note d'information explique comment la plateforme se positionne techniquement, opérationnellement et commercialement par rapport à d'autres plateformes telles que Gartner, McKinseyet des écosystèmes de fournisseurs tels que Oracle et Microsoft AI.
Forrester AI Access : Aperçu stratégique et positionnement sur le marché
Le lancement de Accès à l'IA de Forrester prolonge le travail d'IA générative de Forrester en offrant une couche de libre-service qui expose des recherches, des outils et des repères à des équipes plus larges. Le produit est issu de l'initiative Izola et cible trois domaines principaux : les professionnels de la technologie, les leaders B2B et les équipes consommateurs et numériques. Cette segmentation reflète l'intention stratégique de faire correspondre les ressources de recherche aux flux de travail fonctionnels plutôt que d'imposer des modèles d'accès monolithiques.
L'importance pour les entreprises en 2025
Les entreprises traitent de plus en plus l'information comme un actif opérationnel. Les équipes de recherche centrales ne sont plus les seuls arbitres de l'information commerciale ; au contraire, l'accès rapide et sécurisé à des informations validées favorise l'agilité. Accès à l'IA de Forrester répond à ce problème en combinant des recherches fiables avec une interface générative qui peut résumer, contextualiser et orienter les utilisateurs vers des rapports et des données sous-jacents.
Les principales motivations pour l'adoption de la plateforme sont l'accélération des cycles de validation des idées, l'alignement des équipes distribuées et la réduction de la dépendance à l'égard des experts internes en la matière, qui constituent des points d'échec uniques.
- Vitesse : Les résumés instantanés et les informations sur les fournisseurs réduisent le temps consacré à la recherche initiale.
- Échelle : Un accès plus large basé sur les rôles démocratise les actifs intellectuels de Forrester.
- La confiance : La provenance de la recherche est préservée, ce qui permet d'éviter les risques d'hallucination fréquents dans les déploiements génériques de LLM.
Comment les analystes et les dirigeants perçoivent-ils le paysage concurrentiel ?
Les observateurs du marché comparent l'offre à celle d'autres fournisseurs de services de recherche à forte valeur ajoutée. Des entreprises telles que Gartner et des cabinets de conseil tels que McKinsey, Accenture, et Deloitte ont évolué vers des modèles hybrides similaires, mêlant l'expertise humaine à une prestation basée sur l'IA. Les fournisseurs de technologies tels que IBM Watson, Oracle, et Microsoft AI mettent l'accent sur les forces de la plate-forme et de l'infrastructure, tandis que Forrester se différencie par l'intégration de recherches exclusives avec des capacités génératives.
- Différenciation par la recherche : cadres et critères de référence exclusifs.
- Différenciation par la plate-forme : intégration des fournisseurs et conformité de l'entreprise.
- Différenciation par le conseil : services de conseil sur mesure superposés aux résultats de la recherche.
Exemple concret : une équipe financière multinationale a utilisé les résumés dérivés d'Izola pour aligner la stratégie produit de cinq unités régionales en quelques semaines plutôt qu'en quelques mois. Le processus de décision qui en a résulté s'est appuyé sur un ensemble partagé d'évaluations des fournisseurs et de mesures de référence des pairs, soulignant la capacité de la plateforme à normaliser les conversations à travers les zones géographiques.
Aperçu stratégique : Forrester AI Access se positionne comme le pont entre la recherche fiable et l'utilisation opérationnelle rapide, permettant aux organisations d'agir plus rapidement tout en maintenant une provenance rigoureuse pour la traçabilité des décisions.
Forrester AI Access : Architecture technique, sécurité et modèles d'intégration
Au cœur de la Accès à l'IA de Forrester est une architecture qui combine des capacités génératives avec un accès contrôlé aux ressources de la recherche. Le système expose l'interface conversationnelle Izola comme point d'entrée principal tout en conservant des liens clairs vers des rapports complets, des ensembles de données et des artefacts d'évaluation tels que Forrester Wave analyses. Ce modèle hybride atténue les compromis courants entre la commodité et la traçabilité.
Composants et principes de conception
L'architecture suit plusieurs principes fondamentaux : la conception basée sur la provenance, le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'intégration modulaire. La conception basée sur la provenance garantit que chaque résumé généré par l'IA fait référence aux sources sous-jacentes. Le contrôle d'accès basé sur les rôles s'intègre aux fournisseurs d'identité de l'entreprise afin que le service informatique puisse contrôler qui peut interroger les ensembles de données sensibles. La conception modulaire permet de se connecter aux lacs de données de l'entreprise, aux API des fournisseurs et aux outils de veille stratégique.
- Suivi de la provenance : les résumés renvoient à des rapports et à des tableaux de données.
- RBAC et SSO : des contrôles d'accès de niveau entreprise pour assurer la conformité.
- Extensibilité: les connecteurs aux plateformes de données et aux bases de connaissances internes.
Sécurité, conformité et gouvernance des modèles
Les exigences de sécurité d'une plateforme de recherche ne se limitent pas aux défenses périmétriques. Pour de nombreuses organisations, la priorité est de contrôler la manière dont les informations sont générées et de s'assurer que les modèles ne divulguent pas de données sensibles de l'entreprise. La plateforme offre des limites de confidentialité configurables, des flux de travail de rédaction des données et des pistes d'audit qui enregistrent les requêtes des utilisateurs et les réponses du système. Ces fonctionnalités sont particulièrement pertinentes pour les équipes des secteurs réglementés tels que la finance et la santé.
La gouvernance du modèle est mise en œuvre par le biais d'artefacts de modèle versionnés, de journaux d'évaluation et de garde-fous curatifs qui limitent les résultats risqués ou spéculatifs. Cette couche de gouvernance réduit la nécessité d'un contrôle manuel en intégrant des métadonnées d'explicabilité dans chaque réponse.
- Possibilité d'auditer les requêtes et les actions dans le cadre des contrôles de conformité.
- Modéliser le contrôle des versions et les mesures de performance pour détecter les dérives.
- La minimisation des données et l'expurgation des données sensibles.
Scénarios d'intégration et possibilités offertes aux développeurs
Du point de vue des développeurs, la plateforme propose des API et des SDK pour intégrer les informations de Forrester dans les flux de travail existants : les invites CRM, les documents relatifs aux exigences du produit et les tableaux de bord BI. Cela permet de réduire les changements de contexte et d'intégrer les recherches validées dans les modèles de décision. La boîte à outils du développeur comprend des exemples d'intégration pour les plates-formes fournies par des fournisseurs tels que Oracle et Microsoft AIet des conseils sur la connexion à la télémétrie à l'échelle de l'entreprise.
- API REST pour l'accès programmatique aux résumés et aux citations.
- SDK pour les langages et plates-formes courants afin d'accélérer l'intégration.
- Webhooks pour les flux de travail pilotés par les événements dans les systèmes de billetterie et d'analyse.
A retenir sur le plan technique : Forrester AI Access équilibre l'agilité et le contrôle en associant l'utilité générative à une gouvernance explicite et à des intégrations d'entreprise, ce qui permet une mise à l'échelle sécurisée au sein des équipes.
La vidéo de démonstration ci-dessus illustre un modèle d'interaction réel dans lequel un chef de produit interroge les tendances du marché et reçoit immédiatement des résumés référencés, des classements de fournisseurs et des liens vers des documents de recherche complets.
Forrester AI Access : Cas d'utilisation, comparaison avec les concurrents et résultats mesurables
Cette section présente des cas d'utilisation concrets dans les différentes fonctions - produits, marketing, opérations et sécurité - et compare la proposition à celles de ses pairs, notamment Gartner, McKinsey, Accentureet des fournisseurs de technologies comme IBM Watson et Microsoft AI. L'objectif est de montrer où la recherche fiable de Forrester + l'interface générative créent un impact mesurable.
Cas d'utilisation représentatifs des entreprises
Les cas d'utilisation s'articulent autour de trois thèmes opérationnels : accélérer les décisions, normaliser l'évaluation des fournisseurs et démocratiser la veille concurrentielle. Pour les équipes produit et GTM, Forrester AI Access fournit des résumés rapides du marché et des benchmarks de pairs pour réduire le temps d'analyse exploratoire. Pour les achats, il fournit des cadres d'évaluation des fournisseurs qui correspondent aux mesures de Forrester Wave. Dans le domaine de la sécurité et de la conformité, l'outil aide les équipes à traduire les changements réglementaires en actions de programme.
- Stratégie produit : synthétiser les tendances des clients et les capacités des fournisseurs afin d'établir des feuilles de route prioritaires.
- Mise en œuvre sur le terrain : créer des cartes de combat et des notes de marché sur mesure pour les équipes de vente.
- Évaluation des risques : traduire la recherche en listes de contrôle de la conformité et en diligence raisonnable à l'égard des fournisseurs.
Analyse comparative : acteurs du marché et atouts
Vous trouverez ci-dessous une matrice comparative concise mettant en évidence la manière dont Forrester AI Access se positionne par rapport aux principales alternatives. L'accent est mis sur la provenance des recherches, l'intégration opérationnelle et la gouvernance. Le tableau fournit un aperçu utile aux DSI et aux responsables de l'innovation qui évaluent les options.
| Capacité | Accès à l'IA de Forrester | Gartner | McKinsey / Accenture | IBM Watson / Microsoft AI |
|---|---|---|---|---|
| Recherche de la provenance | Fort - résumés liés et évaluations de Wave | Des résultats d'analyse solides et bien établis | Medium - des conseils sur mesure | Moyen - accent technique sur les modèles et les données |
| Modèle de libre-service | Oui - Interface Izola pour un large accès | Limitée - davantage médiatisée par les analystes | Sur mesure - sur la base d'un projet | Oui - centré sur la plate-forme et l'API |
| Gouvernance et audit | Provenance et journaux intégrés | Fort - contrats d'entreprise | En fonction du projet | Focus sur les outils de suivi des modèles |
| Évaluation des fournisseurs | Inclut Forrester Wave | Inclut le Magic Quadrant | Évaluations de la consultation | Outils neutres par rapport aux fournisseurs |
| Facilité d'intégration | API et SDK pour les plates-formes courantes | Centré sur le portail | Livrables personnalisés | Élevé - services natifs de l'informatique en nuage |
Les analystes d'une banque européenne et les responsables du marketing sur le terrain d'une entreprise technologique ont fait part de leurs premières réactions positives, notant que le service permet à leurs équipes d'accéder à des informations commerciales exploitables sans créer de goulots d'étranglement supplémentaires.
- Le retour sur investissement des cas d'utilisation est réalisé lorsque le temps de prise de décision est réduit et que l'alignement entre les équipes est amélioré.
- Les analyses comparatives et les mesures des pairs accélèrent l'établissement des priorités et la sélection des fournisseurs.
- L'intégration avec les systèmes de BI et de CRM est le multiplicateur de l'adoption opérationnelle.
Aperçu des résultats : Forrester AI Access permet de gagner du temps et d'améliorer l'alignement en combinant des recherches exploitables avec un accès sans friction, ce qui le rend particulièrement efficace pour les équipes de taille moyenne qui ont besoin d'une rigueur institutionnelle sans les délais des consultants.
Forrester AI Access : Adoption opérationnelle, gestion du changement et mesures de réussite
L'opérationnalisation d'une plateforme de recherche augmentée par l'IA nécessite une combinaison d'interventions au niveau des personnes, des processus et de la technologie. La planification de l'adoption doit se concentrer sur l'intégration basée sur les rôles, la curation de contenu et les boucles de retour d'information qui affinent les résultats du modèle. Un déploiement structuré commence souvent par des équipes pilotes dans le domaine des produits ou de l'intelligence économique, puis s'étend aux fonctions d'aide à la vente et de gestion des risques.
Manuel d'adoption et points de contrôle de la gouvernance
Un playbook d'adoption efficace comprend une cartographie des parties prenantes, des exemples de flux de travail et des indicateurs clés de performance alignés sur les objectifs de l'entreprise. Les points de contrôle de la gouvernance doivent garantir l'exactitude du contenu, un accès approprié et des audits du comportement des modèles. La formation se concentre moins sur l'interface de la plateforme que sur l'interprétation et l'opérationnalisation des informations qu'elle renvoie.
- Identifier les équipes pilotes et définir des critères de réussite clairs.
- Mettre en œuvre des règles de curation de contenu et d'étiquetage pour faciliter la découverte.
- Établir des cycles de révision mensuels pour la qualité et la pertinence des résultats du modèle.
Indicateurs clés de performance et instruments
La mesure de l'impact doit combiner des indicateurs quantitatifs et qualitatifs. Les mesures quantitatives comprennent le volume de requêtes, le temps de compréhension, la réduction du nombre d'heures de conseil externe et le nombre de décisions faisant référence aux résultats de Forrester. Les mesures qualitatives rassemblent la confiance des utilisateurs, la précision perçue et le degré d'adoption des actions suggérées par les équipes.
- Cycle de vie des requêtes : surveiller les pics d'utilisation et les schémas d'intention.
- Lien entre les décisions : de retracer les citations de la recherche dans les objets du projet.
- Gains d'efficacité : estimer le nombre d'heures économisées par cycle de décision.
Changements organisationnels et culturels
Les déploiements réussis font passer la culture d'un "gardien expert unique" à une "prise de décision distribuée fondée sur des données probantes". La gestion du changement doit privilégier la transparence - expliquer comment l'IA formule ses recommandations et où trouver la recherche primaire. Les champions de chaque fonction servent de traducteurs, aidant les équipes à adapter les conseils issus de la recherche aux contextes locaux.
- Désigner des champions pour traduire les résultats de la plateforme en plans d'action.
- Organiser des ateliers interfonctionnels pour modéliser les flux décisionnels à l'aide de la plateforme.
- Recueillir en permanence des informations en retour afin d'affiner les messages-guides et les priorités en matière de contenu.
Aperçu opérationnel : L'adoption mesurée suit des étapes prévisibles - pilotage, expansion, optimisation - et réussit lorsque la gouvernance, la formation et l'instrumentation sont considérées comme des éléments de premier ordre du plan de mise en œuvre.
La vidéo ci-dessus explore les modèles d'adoption pratiques et les mesures utilisées par les organisations pour valider le retour sur investissement des solutions de recherche basées sur l'IA. Elle complète le guide opérationnel décrit ici.
Forrester AI Access : Gestion des risques, considérations éthiques et feuille de route pour l'avenir
L'extension d'une plateforme de recherche en libre-service comporte des risques qui couvrent le comportement des modèles, l'exposition juridique et la concentration stratégique des fournisseurs. Pour faire face à ces risques, il faut des politiques explicites, une surveillance active et une feuille de route qui établit un équilibre entre les nouvelles capacités et les mesures de protection. Pour les organisations qui comparent les options, les considérations comprennent le verrouillage des fournisseurs, l'explicabilité des modèles et la capacité d'intégrer des ensembles de données spécialisées de l'entreprise.
Principaux domaines de risque et mesures d'atténuation
Les risques liés aux modèles comprennent les inexactitudes, les références obsolètes et les biais involontaires. Les risques juridiques et de conformité concernent la propriété intellectuelle et les obligations réglementaires. Les risques opérationnels sont liés à une confiance excessive dans les résumés automatisés sans vérification des sources primaires. Les stratégies d'atténuation comprennent des processus de révision à plusieurs niveaux, la conservation des sources de recherche brutes et des politiques d'accès configurables.
- Mettre en place des contrôles obligatoires des citations pour les décisions à fort impact.
- Recherche sur le contrôle des versions et artefacts de modèles pour la traçabilité.
- Renforcer les approbations basées sur les rôles pour les actions dérivées des résultats de l'IA.
Garde-fous éthiques et gestion de l'IA
La gestion éthique comprend la transparence sur la manière dont les informations sont générées, des audits périodiques des biais et une voie de remédiation claire lorsque les résultats s'avèrent problématiques. Les organisations devraient exiger la même chose des fournisseurs : des pistes d'audit démontrables, des rapports d'évaluation des modèles et la clarté sur la provenance des données. Les partenariats avec des sociétés de conseil et d'expertise, telles que PwC ou Groupe de conseil de Boston-Les principes de gouvernance des industries hautement réglementées sont souvent déterminés par ces principes.
- Routines de détection des biais et flux de travail de correction.
- Audits périodiques par des tiers pour valider le comportement du modèle.
- Des droits contractuels clairs concernant la propriété et la portabilité des contenus.
Signaux de la feuille de route et trajectoire du marché
À mesure que les capacités de l'IA se développent, les futures mises à jour mettront probablement l'accent sur une personnalisation plus poussée, des connecteurs améliorés aux données de l'entreprise et des flux de travail hybrides entre l'homme et l'IA. Le paysage des fournisseurs va continuer à se consolider ; les entreprises qui proposent la provenance de la recherche et des intégrations d'entreprise - comme les Forrester-peut conserver un avantage pour les organisations qui donnent la priorité à l'auditabilité plutôt qu'à la puissance de calcul brute des fournisseurs tels que IBM Watson ou les hyperscalers avec Microsoft AI piles.
- Modèles élargis basés sur les rôles pour les flux de décisions spécifiques à l'industrie.
- Support SDK renforcé pour l'intégration d'informations dans les outils opérationnels.
- Des partenariats plus étroits avec des consultants et des fournisseurs de services dématérialisés.
Aperçu des risques : Une gouvernance efficace et une sélection réfléchie des fournisseurs réduisent l'exposition et libèrent la valeur de la recherche basée sur l'IA ; les feuilles de route les plus réussies associeront la robustesse technique à une politique organisationnelle claire.