Architecture data, voici l’IA Agentique

Chez Smartpoint, nous avons connus les DataWarehouses pour la BI, les DataLakes puis les architectures hybrides comme le DataMesh. Repenser l’architecture de votre plateforme de données ne peut pas de faire sans intégrer les nouvelles technonogies apportées par l’IA agentique.

Dans ce modèle d’architecture de données, on utilise des agents logiciels autonomes qui sont en capacités d’intégrer leur environnement, de prendre des décisions et d’agir ensemble. Cette architecture est encore anecdotique, certes mais les entreprises commencent à les intégrer dans leur réflexion de modernisation de leurs plateformes de données.

Au sein de notre Practice Architecture Data, nos DataOps ne se contentent plus de collecter, stocker et gouverner les données. Il s’agit maintenant de concevoir des systèmes capables de s’auto-orchestrer, de s’adapter aux contextes métiers et d’assurer une gouvernance des données optimale avec une supervision humaine réduite à son strict minimum.

Modularité, orchestration intelligente, autonomie, adaptabilité, mémoire contextuelle : l’architecture d’IA agentique ouvre la voie à une nouvelle génération de plateformes de données. Nul doute que cela va impacter la conception des systèmes data de demain, qu’ils reposent sur un DataLake, un DataMesh ou une plateforme de données intégrée.

Qu’est-ce qu’une architecture agentique ?

Une architecture agentique est la transposition dans le SI Data des principes des systèmes distribués. Elle s’appuie sur des agents IA autonomes ayant chacun un rôle bien défini : collecte, validation, transformation, gouvernance ou restitution. Les agents IA collaborent ensemble via un orchestrateur central. Contrairement à une architecture data classique où chaque brique est statique, l’agentic AI introduit des boucles de décision et d’adaptation continues.

1. Une des problématiques centrale est la gestion de l’état et de la mémoire. Une plateforme de données traditionnelle s’appuie sur un DataLake ou un DataWarehouse comme socle unique alors qu’une architecture agentique requiert différents types de mémoire : court terme (contexte d’une requête), long terme (bases vectorielles pour la recherche sémantique) et mémoire épisodique (historique d’exécutions). C’est ce qui permet au système de contextualiser ses actions et d’apprendre au fil du temps.
2. La deuxième concerne l’orchestration intelligente. Dans un pipeline DataOps classique, un scheduler (Airflow, Dagster) exécute une suite de tâches déterminées. Dans une architecture agentique, l’orchestrateur fonctionne comme un graphe décisionnel capable d’adapter le plan d’exécution en fonction des résultats intermédiaires, de déclencher des validations, d’escalader vers un humain ou de basculer sur un plan alternatif en cas d’échec.
3. Enfin, l’architecture agentique impacte aussi la gouvernance des données. Alors que les règles de qualité, de conformité RGPD ou de data catalogs étaient statiques, les agents IA peuvent appliquer ces politiques de façon dynamique, effectuer des contrôles en temps réel et tracer chaque action de bout en bout. L’objectif n’est pas de remplacer les référentiels existants mais de renforcer la fiabilité et la traçabilité d’un système de plus en plus distribué.

L’architecture agentique ne remplace pas les fondations Data existantes (DataLake, DataMesh, plateformes BI), elle les augmente !  Elle apporte une nouvelle couche décisionnelle et adaptative qui transforme une simple plateforme de données en un écosystème data intelligent capable de s’auto-gérer, d’optimiser ses propres flux et d’intégrer de nouvelles contraintes métiers sans refonte complète.

Les principes fondamentaux de l’architecture agentique

Autonomie : Chaque agent IA a un objectif bien précis : fiabilité de l’ingestion, validation de la qualité, conformité RGPD, restitution analytique, etc. Il prend des décisions seul pour atteindre son objectif sans avoir besoin d’une supervision constante. Cette capacité à gérer un objectif métier différencie un agent IA d’une simple tâche automatisée.

Modularité et spécialisation.
L’autonomie ne signifie pas en silos ! Comme dans une organisation DataOps, chaque agent a un rôle spécifique : collecte, transformation, gouvernance ou data visualisation. Cette spécialisation permet de renforcer le système Data et de tracer facilement l’origine d’une décision ou d’une action.

Orchestration intelligente.
L’orchestrateur central est comme le cerveau collectif des agents IA. Contrairement à un scheduler, il n’exécute pas une simple séquence prédéfinie. Il adapte le plan en fonction des résultats intermédiaires, déclenche des validations en temps réel et escalade vers un humain ou propose un chemin alternatif.

Apprentissage et adaptabilité.
L’architecture agentique est auto-apprenante. Les agents IA affinent les règles de détection d’anomalies, améliorent la qualité des pipelines et adaptent les contrôles de gouvernance aux nouvelles contraintes. Le système est évolutif par nature et progresse en continu.

Mémoire contextuelle et connectivité.
L’efficacité d’une architecture agentique repose sur la capacité à accéder aux bonnes sources de données et à conserver la mémoire du contexte. Les agents sont en capacités d’exploiter les données d’un DataLake, d’intéragir avec les domaines d’un DataMesh, de consommer des APIs tierces et de mobiliser différents types de mémoire.

Autonomie, modularité, orchestration, apprentissage et mémoire, l’architecture agentique repense la conception des plateformes de données. On passe d’un système statique à un écosystème intelligent, capable de s’adapter en continu aux besoins métiers et aux contraintes de gouvernance.

La valeur ajoutée pour l’architecture Data ?

L’intérêt de l’IA agentique réside dans sa capacité à rendre l’architecture des données plus flexible et évolutive. Alors qu’un DataLake centralise l’information et que le DataMesh distribue la responsabilité par domaines ; l’architecture agentique apporte l’autonomie. Les agents IA peuvent être déployés, retirés ou reconfigurés rapidement pour absorber de nouveaux besoins métiers ou gérer des volumes croissants. Cela permet de renforcer la résilience de la plateforme Data face aux évolutions du SI et aux pics de charge.

Elle répond également aux enjeux accrus de gouvernance et de conformité. En attribuant des rôles précis aux agents, chaque action (ingestion, transformation, validation ou restitution) devient traçable et explicable. Les entreprises ont ainsi un système transparent, compliant (RGPD, PCI-DSS) et auditable.

l’IA agentique permet aussi d’améliorer la performance collaborative entre les « Systèmes » et les « Hommes » DataOps. Les agents IA prennent en charge les tâches répétitives (surveillance de la qualité, monitoring, application des règles de gouvernance) et permettent de libérer du temps aux ingénieurs pour des missions à plus forte valeur ajoutée. Cette nouvelle collaboration humain–machine accélère la MEP, réduit les erreurs et améliore la fiabilité globale des plateformes de données. Et on imagine aussi potentiellement les économies financières !

Avec l’architecture agentique, l’IA ne se contente plus d’analyser les données, mais participe activement à leur pilotage et à leur valorisation. 

Luc Doladille, Directeur Conseil, Smartpoint

L’architecture agentique, c’est pour quand en entreprise ?

Très bientôt ! Chez Smartpoint, nous pensons que l’architecture agentique ouvre un nouveau champ des possibles ! Nos métiers évoluent. Notre rôle d’ESN spécialisée Data évolue et ne se résume plus qu’à la conception des pipelines de données performant (enfin si, cela reste la base ;-). Nous sommes désormais amenés à imaginer des écosystèmes de données autonomes.

Nos consultants DataOps sont augmentés par l’IA, ils peuvent déléguer des tâches aux agents.

Les architectes data deviennent concepteurs d’agents, responsables de leur rôle, de leurs règles et de leur intégration au sein des plateformes existantes.

Les plateformes de données (DataLake, DataMesh ou BI) deviennent de véritables écosystèmes Data autonomes, capables de s’auto-orchestrer, de s’adapter aux contraintes réglementaires et de répondre plus vite aux besoins métiers.

Au cœur de cette mutation, la gouvernance des données reste un pilier stratégique. Plus les agents gagnent en autonomie, plus la transparence, la traçabilité et la conformité doivent être garanties.

Quels outils Data à suivre pour votre architecture IA agentique ?

• Les incontournables (AWS, Azure, Google) posent les standards en matière de sécurité, gouvernance et intégration aux SI existants.
• Les frameworks open source (LangChain, LangGraph, CrewAI) permettent d’expérimenter rapidement et d’itérer sur des cas d’usage.
• Les pépites françaises (Mistral, H Company, Delos, Klark) apportent une dimension souveraine et innovante, pour éviter une dépendance totale aux GAFAM.

Le futur des architectures Data est déjà là : il est agentique, autonome et souverain. Êtes-vous prêt ? Parlons-en.

Pour aller plus loin

• Journal du Net https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1543747-repenser-l-architecture-des-donnees-a-l-ere-de-l-ia-agentique
• Snowflake https://www.snowflake.com/fr/blog/agentic-ai-data-management-deloitte-snowflake/
• Agentic AI Architecture: A Practical, Production-Ready Guide : https://medium.com/agenticai-the-autonomous-intelligence/agentic-ai-architecture-a-practical-production-ready-guide-2b2aa6d16118