Par Smartpoint, ESN spécialisée en ingénierie de la Data

Entre copilotes, auto-réparation, gouvernance augmentée et dashboards générés en langage naturel, le Data Engineering se transforme en profondeur. Smartpoint décrypte les grandes tendances data engineering IA 2025.

2025 restera comme l’année pivot où l’intelligence artificielle est devenue bien plus qu’un simple levier d’automatisation : elle devient un co-pilote du Data Engineering.

Tandis que l’IA générative redéfinit l’interface homme-donnée, le machine learning et les moteurs décisionnels automatisés transforment les pipelines, les outils et les rôles au sein des organisations. Ensemble, ces technologies redessinent le Data Engineering moderne. En effet, dans les grandes entreprises, plusieurs technologies d’intelligence artificielle coexistent, interagissent et s’intègrent dans les architectures SI pour répondre aux enjeux de performance, de scalabilité, de gouvernance et d’expérience utilisateur.

L’automatisation intelligente au cœur des pipelines de données

Les entreprises cherchent à toujours plus optimiser leurs pipelines Data, tout en garantissant qualité, fiabilité et adaptabilité. Cette automatisation prend plusieurs formes :

• Génération de schémas dynamiques (IA générative) : des modèles de langage créent et ajustent automatiquement les structures de données en fonction des besoins métier comme, par exemple, des approches comme le reinforcement learning.

• Détection d’anomalies en temps réel (Machine Learning) : les algorithmes repèrent les incohérences dans les données entrantes, sans règles codées manuellement. Des outils comme Apache Kafka et TensorFlow facilitent cette intégration.

• Pipeline auto-réparateur (Automatisation intelligente) : des workflows peuvent désormais identifier et corriger des erreurs techniques de façon autonome.

Ces innovations transforment l’ingénierie data en une discipline pilotée par des agents intelligents, où la supervision humaine se concentre sur les cas d’exception.

Des données accessibles sans coder : vers la vraie démocratisation

Les interfaces conversationnelles, dopées par l’IA générative, ouvrent enfin la voie à une démocratisation réelle de l’accès aux données :

• Requêtes en langage naturel (IA générative) : les utilisateurs métiers peuvent interroger les bases de données par simple dialogue, sans recourir au SQL ni à des outils BI complexes. Citons des outils comme Azure Copilot, Databricks IQ, Snowflake Cortex ou encore Gemini de Google.
• Rapports générés automatiquement (IA générative + BI augmentée) : des tableaux de bord sont produits à la volée à partir d’instructions en langage naturel, intégrant parfois même des prévisions ou recommandations. Citons des solutions comme celle de Power BI avec Copilot, Qlik ou ThoughtSpot.
• Assistants analytiques intégrés (copilotes décisionnels) : embarqués dans les outils métiers, ils proposent des KPIs, mettent en évidence des signaux faibles, et accompagnent les utilisateurs dans l’interprétation des données.

Ces avancées technologiques permettent de réduire la dépendance aux équipes IT pour les besoins analytiques courants. Les métiers bénéficient ainsi d’un accès direct à une expertise data contextualisée et immédiate, tandis que la DSI se positionne davantage comme facilitateur stratégique de l’innovation que comme simple fournisseur de services techniques.

Enfin, grâce à des mécanismes d’apprentissage actif, les modèles conversationnels s’améliorent progressivement via les retours utilisateurs, offrant une expérience toujours plus fine et pertinente.

DataOps + IA = pipelines agiles et auto-adaptatifs

L’intégration de l’IA dans les pratiques DataOps transforme profondément la façon dont les pipelines de données sont conçus, testés et supervisés. Elle permet de bâtir des architectures :

• Plus fiables, grâce à des tests automatisés intelligents : Great Expectations par exemple permet de valider automatiquement les données à chaque étape du pipeline, avec des règles dynamiques et un monitoring continu.
• Plus agiles, via une orchestration modulaire et versionnée : les pratiques CI/CD issues du DevOps sont désormais la norme dans le DataOps, avec un usage généralisé de Git, du versioning de pipelines, et du déploiement continu. Les dépendances sont gérées automatiquement pour limiter les erreurs humaines et améliorer le cycle de vie des développements.
• Plus prédictifs, grâce à l’IA embarquée dans les outils d’observabilité : certaines solutions identifient les goulets d’étranglement avant qu’ils ne provoquent des interruptions de service, en analysant les métriques d’exécution, les logs et les historiques d’incidents.

Les outils de Data Observability évoluent rapidement pour intégrer ces capacités intelligentes. Par exemple, Dynatrace, via son moteur d’IA Davis, permet une traçabilité complète des flux et une analyse automatisée de la filiation des données, avec détection des causes racines en temps réel.

Sécurité et conformité : vers une gouvernance augmentée

Les nouvelles réglementations européennes (RGPD, EU AI Act, DORA) imposent aux DSI de repenser la gouvernance de la donnée dans une approche plus proactive, automatisée et éthique. L’IA intervient à plusieurs niveaux :

• Surveillance intelligente de la conformité : des outils comme Informatica permettent de détecter en temps réel des écarts au RGPD, grâce à l’analyse sémantique des métadonnées et à l’identification automatique de données sensibles.
• Calcul confidentiel (Privacy-Enhancing Computation) : des approches comme le chiffrement homomorphe, le MPC ou la privacy différentielle permettent de traiter les données sans jamais les exposer, renforçant la sécurité tout en respectant la législation.
• Détection automatisée des biais : des plateformes comme DataRobot ou Hugging Face Evaluate intègrent des outils de monitoring des biais dans les datasets ou les modèles, pour garantir équité et transparence.

Cette nouvelle génération de solutions donne naissance à des Data Responsibility Platforms (DRP), offrant gouvernance, auditabilité et responsabilité algorithmique. Des acteurs comme OneTrust proposent déjà des fonctionnalités dédiées à l’AI Act, notamment pour l’automatisation des DPIA et la documentation des usages à haut risque.

Low-code + IA générative : l’ingénierie data entre toutes les mains ?

L’association des plateformes low-code/no-code et de l’IA générative repense la manière de concevoir des solutions data. Désormais, les utilisateurs peuvent prototyper voire déployer des applications data sans compétence avancée en développement. Une des avancées majeures réside dans la génération assistée de pipelines de données, où des interfaces graphiques alimentées par des modèles de langage (LLM) permettent de traduire une intention métier en architecture technique. Bien que ces assistants génèrent des blocs logiques cohérents, la prise en compte fine des contraintes d’exécution (performance, gestion des erreurs, scalabilité) nécessite encore une validation humaine assurée par les Data Engineers.

Par ailleurs, les plateformes intègrent de plus en plus des capacités d’automatisation intelligente des connexions aux systèmes métiers. Grâce au machine learning, elles analysent les schémas de données pour générer automatiquement des connecteurs ou mapper les champs entre systèmes hétérogènes, limitant donc la configuration manuelle. Ce type d’intégration accélère l’accès à la donnée pour les métiers, tout en fluidifiant les processus IT.

Cette évolution donne naissance à des cas d’usage autonomes au sein des fonctions métiers. Les départements finance, RH ou marketing peuvent désormais en théorie concevoir eux-mêmes leurs tableaux de bord ou leurs flux de transformation de données. Cela réduit leur dépendance vis-à-vis des équipes IT ou Data centralisées, tout en améliorant leur agilité dans l’exploitation de la donnée.

Pour les DSI, cette transformation est un véritable défi en termes de gouvernance. Ils se doivent d’orchestrer ces nouveaux usages, de poser les garde-fous nécessaires en matière de sécurité, de cohérence technique et de qualité des données.

Car si la promesse d’une « ingénierie data accessible aux métiers » semble devenir techniquement possible, il reste de nombreux freins bien réels :

• L’illusion du no-code total : un niveau d’expertise reste indispensable pour vérifier et sécuriser les architectures générées par IA.
• Une maturité technologique encore très variable : la performance des intégrations automatiques dépend largement de la qualité, de la structure et de la disponibilité des données sources.
• Un écosystème fragmenté : la diversité des outils low-code/no-code freine l’intéropérabilité. L’absence de standards demande des efforts d’architecture et d’intégration.

Une IA économe, vers un Data Engineering durable ?

Si l’IA et l’automatisation transforment en profondeur les pratiques du Data Engineering, impossible d’ignorer désormais les enjeux de sobriété numérique. La montée en puissance des modèles génératifs et des orchestrateurs intelligents appelle une réflexion sur leur coût environnemental. En réponse, les équipes Data adoptent des approches plus durables : sélection d’algorithmes plus sobres, planification des traitements en heures creuses, ou encore déploiement dans des infrastructures green.

Les plateformes d’automatisation intelligente intègrent progressivement des mécanismes de régulation énergétique ou de priorisation des flux, s’inscrivant dans une logique de DataOps éco-conçu. Une dimension importante pour les DSI qui sont pour la plupart de plus en plus sensibles à un meilleur alignement entre innovation technologique et performance durable.

Tableau récapitulatif : technologies d’IA et leurs usages en data engineering

Le Data Engineering a toujours été un métier en changement perpétuel mais le rythme s’accélère. Grâce à l’IA, à l’automatisation intelligente et à des outils de plus en plus accessibles, les organisations repensent leur rapport à la data. Pour les DSI, il ne s’agit plus seulement de gérer l’infrastructure, mais d’orchestrer un écosystème d’innovation responsable, distribué et piloté par la valeur métier.

Chez Smartpoint, nous accompagnons les DSI et Responsables Data dans la transformation de leurs architectures et de leurs pratiques vers un Data Engineering plus agile, automatisé et durable. Grâce à notre expertise en XOps (DataOps, MLOps, AIOps), en IA générative et en gouvernance augmentée, nous aidons les grandes entreprises à tirer parti des dernières innovations tout en maîtrisant les enjeux de sécurité, de conformité et de performance. Notre approche pragmatique et co-construite permet de structurer des solutions à fort impact métier, tout en assurant leur pérennité technologique dans un écosystème en constante évolution.

Source :

• Arnab Sen « 2025’s Game-Changers: The Future of Data Engineering Unveiled »

• 2025 Predictions: Generative AI and Beyond : Wayne Eckerson https://em360tech.com/tech-articles/2025-predictions-generative-ai-and-beyond
• How to Use GenAI in Data Engineering : Airbyte https://airbyte.com/data-engineering-resources/how-to-use-genai-in-data-engineering
• Comment l’IA générative pourrait faire évoluer le « low code » vers le « no code » – mais avec un petit plus : https://www.zdnet.fr/actualites/comment-l-ia-generative-pourrait-faire-evoluer-le-low-code-vers-le-no-code-mais-avec-un-petit-plus-39961926.htm
• Pas d’IA en entreprises, sans Ai-Ready Data : https://www.smartpoint.fr/ai-ready-data-preparer-entreprise-ia/

L’intelligence artificielle est aujourd’hui le moteur de l’innovation et de la transformation des entreprises. C’est un levier de compétitivité mais aussi de souveraineté économique, technologique et politique pour la France. Emmanuel Macron a annoncé 109 milliards d’investissements pour soutenir l’innovation en IA pour les prochaines années.  Pourtant, 96 % des organisations déclarent que leurs données ne sont pas prêtes pour l’IA (Gartner, 2024). Le constat est sans appel : 60 % des projets IA vont échouer d’ici 2026 en raison d’une mauvaise gestion des données.

Suite à notre Smartday consacré à l’IA du 12 février dernier au George V (Paris), tous les participants ont déclaré en effet que leurs entreprises investissaient dans l’IA et avaient l’intention de le faire massivement. Si les entreprises investissent dans des solutions d’IA, elles sous-estiment un point crucial : la qualité et la gouvernance des données. Sans une infrastructure data et une stratégie adaptées, les investissements IA sont condamnés à être inefficaces, non rentables et voués à l’échec.

Comment vous assurer d’une bonne préparation des données pour garantir la réussite de vos projets IA ?  Voici nos conseils.

Qu’est-ce que l’AI-Ready Data ?

L’AI-Ready Data ne se résume pas à des données propres et bien organisées (bien que le chantier soit déjà de taille en ce domaine !). Les data doivent être optimisées pour répondre spécifiquement aux besoins des modèles IA afin de garantir les performances attendues.

Le « AI-Ready Data », ce sont des données :

• Pertinentes : alignées avec les objectifs de l’IA et adaptées aux modèles utilisés.
• Contextualisées : enrichies avec des métadonnées pour garantir une meilleure compréhension des informations.
• Accessibles et gouvernées : centralisées, bien documentées et sécurisées pour éviter la fragmentation et garantir la traçabilité.
• Flexibles et évolutives : capables de s’adapter aux changements technologiques et aux évolutions des modèles IA.
• Sécurisées et conformes : protégées contre les attaques et autres fuites ; et respectant les réglementations en vigueur (RGPD, AI Act…).

Le manque de préparation des données a des conséquences concrètes sur la performance et la fiabilité des modèles d’intelligence artificielle.

Tout d’abord, les biais et les erreurs dans les données entrainent des erreurs dans les résultats des modèles IA. Si les données utilisées pour entraîner l’algorithme ne sont pas représentatives de la réalité, l’IA risque de reproduire et d’amplifier ces biais pour aboutir à des résultats complètement erronés et incohérents. Vous en avez surement fait l’expérience avec l’IA Générative 😉

Les données en silos représentent également un problème majeur à l’exploitation efficace des informations. Lorsque les données sont dispatchées et stockées dans différentes bases sans une bonne communication entre elles, avoir une vision globale et cohérente est compliqué. Résultat, les capacités d’analyse sont limitées et les modèles IA ne peuvent pas s’appuyer sur toutes les données disponibles.

Un autre écueil est le manque de gouvernance, qui rend très difficile la traçabilité des données et leur conformité règlementaire. Sans une gestion rigoureuse, garantir que les données sont utilisées de manière éthique et en accord avec les exigences légales est mission impossible.

Enfin, des modèles IA mal alimentés peuvent conduire à des phénomènes d’« hallucinations IA », où l’algorithme génère des résultats complétement faux. Une mauvaise qualité des données ou des incohérences dans leur structuration induit forcément en erreur les systèmes IA, entraînant des décisions infondées et compromettant la confiance des utilisateurs dans ces technologies.

Quelques chiffres ?

La moitié des projets IA ne passent jamais la phase de mise en production faute de données adaptées (Gartner).

Un bon pilotage des données IA-ready permet de réduire de 20 % les coûts de gestion des données.

Chez Smartpoint, nous vous recommandons de réaliser un audit préalable de votre infrastructure data pour évaluer sa maturité, identifier les faiblesses et les axes d’amélioration avant de vous lancer dans vos projets IA. Nous utilisons notamment des outils comme Great Expectations.

Nos consultants vous recommandent particulièrement :

• Solutions de Data Quality  (DQM) & Master Data Management (MDM) : Talend Data Fabric, Informatica Data Quality, Ataccama
• Gestion des métadonnées et traçabilité : Collibra, Alation, DataGalaxy
• Stockage et intégration : Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse Analytics

Pourquoi l’investissement en AI-ready Data n’est pas un luxe ?

L’un des principaux défis dans la mise en place d’une stratégie AI-ready data est de convaincre la DSI (et souvent la Direction elle-même sur les projets IA !) d’investir dans une gestion rigoureuse des données. Nous entendons régulièrement que « l’IA apprend toute seule », que nos clients ont déjà mis en place un data lake et dispose d’outils d’analyse de données … Ils sous-estiment le poids de la nécessaire qualité des données et les risques liés à une mauvaise gestion. Pour que l’IA remplisse ses promesses, ont doit nécessairement maîtriser les données qui vont l’alimenter.

Investir dans l’AI-ready data, c’est s’assurer de la rentabilité de l’IA mais pas que !

L’un des premiers bénéfices d’une approche AI-ready data est l’accélération de l’innovation. En ayant des données bien préparées, accessibles et structurées, les entreprises réduisent le temps nécessaire au déploiement des projets IA. Cela permet d’optimiser les processus opérationnel rapidement et de développer des produits plus intelligents.

Ensuite, une meilleure qualité des données, c’est améliorer de la fiabilité des modèles IA. Des données cohérentes, sans erreurs ni biais, garantissent des prédictions plus précises et exploitables. Cela réduit les risques d’incohérences et de « hallucinations », vos équipes métiers gagnent en confiance et adoptent plus rapidement ces nouvelles technologies.

Enfin, savoir exploiter efficacement ses data, c’est prendre un avantage concurrentiel : compréhension fine des tendances marché, hypra personnalisation des services, meilleures prises de décisions, anticipation des attentes, etc.

Comment mettre en œuvre l’AI-Ready Data ?

Avoir la bonne architecture Data

Vous devez pouvoir vous appuyer sur une architecture moderne, capable de traiter des volumes massifs de données tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. Une approche agile permet d’optimiser la gestion des flux de données et d’améliorer la performance des modèles d’IA.

La mise en place d’une telle architecture repose notamment sur l’utilisation de Data Fabric et de Knowledge Graphs. Ces technologies permettent de connecter et structurer les données intelligemment, en facilitant l’interopérabilité entre les différentes sources de données et en améliorant la capacité des systèmes à extraire des insights pertinents. Elles permettent une vision unifiée et favorisent une exploitation plus efficace des données.

Un autre pilier essentiel, la gestion des métadonnées. En intégrant des solutions de metadata management (comme Collibra, Alation, Informatica) vous bénéficiez d’une traçabilité complète des données. Cela est essentiel en termes de gouvernance et de compliance réglementaire. Cela facilite l’audit des processus liés à l’IA.

Enfin, l’automatisation de la qualité des données via des outils d’observabilité et de monitoring est également très important. Cela permet de détecter et de corriger automatiquement les anomalies dans les data sets, évitant ainsi des biais pouvant impacter la fiabilité des modèles IA. Cette automatisation garantit aussi mise à jour continue des données, assurant leur pertinence et leur fraîcheur pour les applications IA.

Monitorer la qualité et l’accessibilité

Des données incomplètes, biaisées ou difficiles d’accès peuvent fausser les résultats des algorithmes et compromettre la valeur ajoutée des solutions IA.

Vous devez mettre en place une surveillance proactive à travers des outils de Data Observability qui permettent de suivre en temps réel la santé des données, de détecter rapidement des anomalies et de prévenir des erreurs avant qu’elles n’impactent les modèles. Chez Smartpoint, nos consultants travaillent notamment avec Datadog.

Vous devez également suivre des KPIs tels que le taux d’exactitude, la complétude des données, la latence d’accès, l’accessibilité et la qualité bien entendu. Chaque dataset exploité par l’IA doit être complet, à jour, cohérent, sans doublons ni erreurs. Des outils comme Great Expectations ou Talend Data Quality permettent d’identifier et de corriger automatiquement les données erronées ou redondantes pour des modèles IA plus fiables.

La gouvernance de l’IA

En IA, encore plus que dans les projets data traditionnels, il est nécessaire de mettre en place  une gouvernance automatisée pour assurer un suivi continu et une documentation précise de l’évolution des données. Des outils comme Collibra, Datarobot, Informatica permettent de structurer et centraliser la gestion des métadonnées, garantissant ainsi une meilleure traçabilité et conformité des données utilisées par l’IA.

Vous devez également définir lesrôles et les responsabilités entre les équipes data, IA et compliance ; et comment ils sont impliqués dans le cycle de vie des modèles IA. Les comités de gouvernance Data/IA permettent de structurer cette collaboration et d’aligner les objectifs business avec les exigences éthiques et réglementaires.

Il est recommandé d’utiliser des outils de contrôle et d’auditabilité pour garantir la transparence et la fiabilité des modèles. Des solutions existent comme Microsoft Responsible AI … mais ces technologies ne sont pas (encore ?) compatibles avec les exigences de l’AI Act.

Il est à noter que les modèles d’IA actuels souffrent d’un manque de transparence. De nombreuses architectures, en particulier celles basées sur les réseaux neuronaux profonds (Deep Learning) et les modèles de type LLM (Large Language Models), sont souvent qualifiées de « boîtes noires », rendant très compliquée l’interprétation de leurs décisions. Ce manque d’explicabilité est clairement un point critique pour nous européens, européens, qui attendons que les décisions automatisées puissent être justifiées, comprises et auditées.

A date, pas d’autres solutions que de compléter par des processus humains et des audits manuels, afin de garantir une gouvernance IA conforme aux futures réglementations.

Êtes prêt pour l’AI-Ready Data ?

L’intelligence artificielle est un véritable Game Changer pour les entreprises, mais sans une base de données robuste, sécurisée et gouvernée, c’est un pari très risqué. Trop d’organisations investissent massivement dans des solutions IA sans s’assurer que leurs données sont prêtes à être exploitées efficacement. Et vous, où en êtes-vous ?

• Vos données sont-elles accessibles, nettoyées et contextualisées pour alimenter vos modèles IA ?
• Disposez-vous d’une gouvernance solide garantissant traçabilité et conformité réglementaire (RGPD, AI Act) ?
• Avez-vous mis en place une architecture moderne et évolutive pour gérer l’explosion des données ?
• Est-ce vos métiers peuvent avoir confiance en vos données et donc vos IA ?

Contactez nos experts IA et nos consultants Data dès aujourd’hui pour adopter une stratégie AI-Ready Data qui assure fiabilité, performance et conformité à vos projets d’Intelligence Artificielle !

Sources :

• State of AI : https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

• Qu’entendons-nous par des données prêtes au traitement par l’IA ? Et comment assurer la bonne préparation de vos données : https://www.gartner.fr/fr/articles/donnees-preparees-pour-l-ia

• Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025 : https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025

• Aborder les questions relatives aux risques, à la confiance et à la sécurité dans les modèles d’IA : https://www.gartner.fr/fr/articles/comment-rendre-l-intelligence-artificielle-plus-sure-et-plus-efficace

L’infrastructure cloud pour supporter l’intelligence artificielle (IA) doit être robuste, scalable et adaptée aux besoins spécifiques des projets IA. En 2025, les entreprises s’appuient de plus en plus sur des solutions cloud pour répondre aux exigences de calcul intensif, de gestion des données et de déploiement de modèles IA. Voici un aperçu des éléments clés et des tendances pour une infrastructure cloud optimisée pour l’IA.

L’importance d’une infrastructure cloud dimensionnée pour l’IA

Une infrastructure d’Intelligence Artificielle requiert une puissance de traitement considérable, bien au-delà des environnements informatiques traditionnels. Les projets d’IA s’appuient sur :

• GPU et TPU spécialisés pour l’entraînement des modèles de deep learning.
• Faible latence réseau pour des flux de données massifs et réactifs.
• Frameworks IA comme TensorFlow ou PyTorch.

Ces infrastructures doivent non seulement offrir des performances de calcul élevées, mais aussi garantir la disponibilité et la rapidité du traitement, indispensables pour des applications telles que les systèmes temps réel et l’analytique avancée.

Les composants essentiels de l’infrastructure cloud IA

Calcul Haute Performance (HPC)

Dans les projets d’intelligence artificielle, notamment ceux liés au deep learning, le calcul haute performance (HPC) joue un rôle central en mettant à disposition les ressources nécessaires pour traiter d’importants volumes de données et entraîner les modèles. Les technologies GPU (Graphic Processing Unit) et TPU (Tensor Processing Unit) sont essentielles.

Instances cloud dédiées pour le HPC

Les principaux fournisseurs de services cloud proposent des solutions optimisées avec instances spécialisées pour l’IA pour de l’exploiter pleinement :

• AWS EC2 P4 : Instances intégrant des GPU NVIDIA pour le traitement des charges de deep learning.
• Google Cloud AI Platform : Accès à des TPU pour des performances optimisées sur des modèles complexes.
• Azure Machine Learning : Une offre complète incluant le support des GPU et TPU pour accélérer les modèles.

Ces infrastructures permettent aux entreprises de réduire les délais d’entraînement tout en bénéficiant d’une flexibilité accrue dans la gestion de leurs ressources de calcul.

Infrastructure réseau et refroidissement

Pour supporter ces ressources de calcul, une infrastructure réseau haute performance est indispensable. Des connexions à faible latence et à haut débit permettent de transférer rapidement les données entre les nœuds de calcul, ce qui est nécessaire pour les applications distribuées.

En parallèle, les systèmes de refroidissement jouent un rôle déterminant pour maintenir les performances et la durabilité du matériel. Les solutions avancées, comme le refroidissement liquide, sont de plus en plus adoptées pour gérer la chaleur générée par les GPU et TPU, garantissant ainsi une stabilité optimale même lors de charges de travail intensives.

Les solutions et les outils d’une infrastructure Cloud IA

Environnements de Développement IA

Pour concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle, il faut pouvoir s’appuyer sur des environnements de développement adaptés qui permettent aux data scientists et aux ingénieurs data de collaborer efficacement, de tester des algorithmes et de déployer des solutions rapidement. Des plateformes comme AWS SageMaker ou Google Colab offrent des interfaces intuitives et des ressources cloud intégrées pour accélérer le développement.

Gestion des Données et pipelines

La gestion des données est LE sujet des projets IA. Les pipelines ETL (Extract, Transform, Load) jouent un rôle déterminant pour collecter, nettoyer et préparer les données avant leur utilisation. Ces outils permettent de structurer les flux de travail et d’automatiser les tâches répétitives, ce qui est indispensable pour gérer des volumes de données croissants. Parmi les solutions du marché, nous vous recommandons :

• Databricks et Snowflake pour la gestion et l’analyse de données à grande échelle.
• Apache Airflow pour l’orchestration de workflows complexes.
• Google Dataflow pour le traitement de données en temps réel.

Outils de Machine Learning et API Intelligentes

Les plateformes de machine learning comme TensorFlow ou PyTorch sont indispensables pour entraîner et déployer des modèles IA. En parallèle, les API intelligentes (ie AWS Rekognition, Google Vision API) permettent d’intégrer rapidement des fonctionnalités IA dans des applications existantes sans nécessiter une expertise approfondie en data science.

Calcul Distribué et Traitement Massif

Le calcul distribué et le traitement massif sont essentiels pour les projets IA traitant de grands volumes de données. Apache Spark se distingue par la rapidité du traitement en mémoire et sa polyvalence, offrant des capacités de streaming en temps réel et d’analyse avancée. Hadoop reste pertinent pour son système de fichiers distribué (HDFS), idéal pour stocker efficacement d’énormes datasets. Ces plateformes permettent de répartir les charges de travail sur plusieurs nœuds, accélérant considérablement le traitement des données et l’entraînement des modèles IA. L’écosystème s’étend avec des solutions comme Apache Flink pour le streaming, et des architectures cloud-native qui simplifient le déploiement et la gestion de ces infrastructures distribuées. Cette approche distribuée assure la scalabilité nécessaire pour traiter des volumes de données toujours croissants, tout en optimisant les performances et les coûts des projets IA à grande échelle.

Stockage des données

Les projets IA génèrent d’énormes volumes de données, nécessitant des solutions de stockage robustes et évolutives. Ces solutions offrent une scalabilité horizontale, permettant de s’adapter aux besoins croissants des projets IA tout en garantissant une haute disponibilité. Parmi les options les plus utilisées, on retrouve :

• Amazon S3, Google Cloud Storage et Azure Blob Storage pour le stockage d’objets.
• Des bases de données NoSQL comme MongoDB ou Cassandra pour gérer des données non structurées ou semi-structurées.

Outils d’Intégration et de Préparation des Données

La préparation des données est une étape clé pour garantir la qualité des modèles IA. Des outils comme Talend, Informatica ou Alteryx permettent l’intégration, le nettoyage et la transformation des données, réduisant ainsi les erreurs et améliorant la précision des analyses.

Sécurité et Conformité

La sécurité des données est une priorité absolue dans les projets IA, surtout lorsqu’ils sont hébergés dans le cloud. Voici les meilleures pratiques et outils pour garantir la conformité :

• Chiffrement des données : Protégez les données au repos et en transit avec des protocoles de chiffrement robustes.
• Respect des réglementations : Assurez-vous de respecter les normes comme le RGPD.
• Services de sécurité cloud : Utilisez des outils comme AWS IAM (Identity and Access Management) ou Azure Security Center pour surveiller et sécuriser vos infrastructures.

Optimisation des coûts dans le Cloud

Les projets IA peuvent se révéler très coûteux ! L’optimisation des coûts dans le cloud pour les projets IA nécessite une approche spécifique. L’utilisation d’instances spot ou préemptibles pour les calculs non critiques peut réduire considérablement les dépenses, offrant des économies très importantes par rapport aux instances standard. 

L’automatisation de la gestion des ressources, via des outils comme Kubernetes, permet d’ajuster dynamiquement la capacité en fonction de la charge, évitant ainsi le surprovisionnement. Le monitoring continu des coûts avec des solutions telles que AWS Cost Explorer ou Azure Cost Management est nécessaire pour identifier au fur et à mesurer les opportunités d’optimisation. De plus, l’intégration de l’IA dans l’automatisation cloud émerge comme une tendance majeure en 2024, permettant une allocation prédictive des ressources et une optimisation proactive des coûts. Enfin, l’adoption d’une architecture serverless pour les applications à charge variable peut significativement réduire les coûts opérationnels.

Quelle tendance en 2025 ?

Le secteur du cloud computing et de l’intelligence artificielle (IA) connaît une transformation extrêmement rapide, portée par des avancées technologiques majeures et des investissements sans précédent. Les entreprises doivent s’adapter pour rester compétitives sur leurs marchés.

1. Investissements massifs dans les infrastructures IA

Les principaux acteurs du marché, tels qu’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, investissent des milliards de dollars au développement d’infrastructures spécialisées pour l’IA. Cette course à l’innovation répond à une demande croissante en calcul intensif, stockage scalable et services cloud avancés.

Les datacenters atteignent aujourd’hui des niveaux de performance et de densité énergétique inédits, certains racks consommant jusqu’à 120 kW, afin de traiter les charges de travail IA massives.

2. Croissance du marché de l’IA

Selon les estimations, le marché global des technologies IA devrait franchir la barre des 749 milliards de dollars d’ici 2028. Cette adoption est tirée par des secteurs tels que la santé, avec des solutions de diagnostic prédictif; la finance où l’IA optimise la gestion des risques et la détection de fraudes ; et l’’industrie manufacturière, avec l’automatisation intelligente des processus. Les entreprises adoptent massivement ces technologies pour accroître leur efficacité opérationnelle, réduire les coûts et accélérer leur capacité à innover.

3. L’Edge Computing : traiter les données à la source pour réduire la latence

L’Edge Computing repense la gestion des données en rapprochant les capacités de traitement au plus proche de là où les données sont générées (dispositifs IoT, capteurs, véhicules autonomes). Cela a pour intérêt de réduire drastiquement la latence essentielle pour les applications en temps réel et d’améliorer la résilience des système en diminuant la dépendance aux datacenters centralisés. Cette technologie devient incontournable dans des secteurs comme la logistique ou les usines 4.0.

4. Cloud hybride : flexibilité et optimisation stratégique des ressources

Le cloud hybride, misant infrastructures publiques et privées, séduit de plus en plus d’entreprises en quête de flexibilité. Les charges de travail sensibles sont ainsi hébergées en interne, alors que les tâches moins critiques bénéficient de la scalabilité du cloud public.
Cette architecture hybride permet de concilier innovation, contrôle des coûts et respect des réglementations, notamment en matière de souveraineté des données.

5. AutoML : l’automatisation au service de l’intelligence artificielle

La technologie AutoML (Automated Machine Learning) accélère le développement de modèles IA en automatisant les étapes complexes de création et d’optimisation. Des solutions telles que Google AutoML, AWS SageMaker Autopilot ou H2O.ai facilitent l’adoption de l’IA par les entreprises.
Cela permet un gain de temps significatif, en automatisant la sélection d’algorithmes et l’ajustement des hyperparamètres.

Les tendances pour 2025 montrent que l’IA et le cloud sont plus que jamais indissociables, avec des avancées technologiques qui repoussent sans cesse les limites du possible. Que ce soit grâce à l’Edge Computing, au cloud hybride ou à l’AutoML, les entreprises ont aujourd’hui des outils puissants pour innover et rester compétitives dans un monde qui se nourrit de data.

Nos recommandations pour les entreprises qui veulent adopter l’IA

1. Évaluer soigneusement les besoins en ressources avant de s’engager

Avant de choisir une infrastructure cloud ou d’investir dans des solutions d’intelligence artificielle, Vous devez analyser les besoins spécifiques de votre entreprise. Cette démarche permet d’optimiser les choix technologiques en fonction des charges de travail, des objectifs de performance et des contraintes budgétaires.

2. Opter pour des solutions hybrides ou multi-cloud pour plus de flexibilité

Les architectures hybrides ou multi-cloud offrent une flexibilité accrue en permettant de combiner les avantages du cloud public et privé. Les données sensibles peuvent être hébergées localement, tandis que les applications nécessitant une grande scalabilité exploitent les ressources du cloud public. Cette approche permet aussi de réduire les risques de dépendance vis-à-vis d’un seul fournisseur.

3. Optimiser l’utilisation de l’infrastructure

L’adoption d’une infrastructure cloud et de solutions IA nécessite des compétences spécifiques. Investir dans la montée en compétences des équipes techniques et faire appel à des consultants IA Smartpoint, c’est vous assurer une pleine exploitation des technologies en place, réduisant ainsi les coûts d’exploitation et améliorant les performances des projets.

4. Mettre en place une gouvernance des données solide

Une gouvernance efficace des données est la clé pour assurer la sécurité, la conformité réglementaire (ex. RGPD) et la qualité des informations exploitées par les modèles IA. Cela inclut des processus de gestion, de contrôle et de protection des données tout au long de leur cycle de vie, ainsi que des outils de supervision pour prévenir tout risque de fuite ou de mauvaise utilisation.

Par Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data

L’intelligence artificielle (IA) est désormais bien plus qu’une promesse futuriste. Si le Machine Learning et le Deep Learning ont déjà largement contribué à des cas d’usage en production dans la plupart des secteurs, l’IA générative s’impose comme un game changer, redéfinissant les standards de productivité, d’innovation et de collaboration. En 2025, elle marque l’avènement d’une nouvelle ère industrielle où les entreprises devront impérativement s’adapter pour rester compétitives.

Une stack technologique spécifique pour exploiter pleinement l’IA générative

Pour industrialiser l’IA générative et en tirer un maximum de valeur, il est indispensable de s’appuyer sur une stack technologique robuste et adaptée. Les bases vectorielles, comme Pinecone, Weaviate ou Milvus (open-source) pour ne citer qu’elles, permettent de stocker et de récupérer efficacement les embeddings, qui sont essentiels pour des applications comme la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Grâce à ces bases de données, les entreprises peuvent optimiser la recherche contextuelle et améliorer les performances des LLM.

Les modèles d’embedding et les LLM eux-mêmes constituent une autre composante essentielle. Des solutions open-source, telles que Hugging Face Transformers, offrent une grande flexibilité avec à une large bibliothèque de modèles préentraînés comme BERT ou GPT. Pour les entreprises qui recherchent des solutions SaaS prêtes à l’emploi, OpenAI (GPT-4) ou Anthropic (Claude) figurent parmi les meilleures options disponibles à date mais l’écosystème évolue très vite.

Une gouvernance IT-métiers pour une IA efficace

La mise en oeuvre d’une IA générative efficace repose autant sur la technologie que sur la manière dont les équipes collaborent. Les entreprises doivent dépasser les silos entre l’IT et les métiers pour favoriser une adoption fluide. La DSI joue un rôle central dans cette transformation, en garantissant une gouvernance solide et en facilitant l’acculturation des équipes métiers. Cette acculturation est essentielle pour sensibiliser les collaborateurs au potentiel de l’IA et pour identifier les cas d’usage à forte valeur ajoutée.

Chaque projet doit être évalué en fonction de son impact business et de sa faisabilité technologique. En parallèle, les entreprises doivent gérer les initiatives non officielles (Shadow IA) qui peuvent générer des risques si elles ne sont pas correctement encadrées.

Industrialisation et responsabilité, des enjeux de taille

Passer des expérimentations à une mise à l’échelle industrielle reste un obstacle majeur pour les organisations. Cela nécessite de surmonter des défis techniques, organisationnels et financiers. Les coûts, par exemple, doivent être maîtrisés grâce à une gestion précise des infrastructures. Des solutions cloud comme Azure AI, AWS ou Google Cloud AI permettent aux entreprises de payer à l’usage, mais nécessitent une planification rigoureuse pour éviter les dérives budgétaires.

L’impact environnemental est un autre enjeu crucial. Les modèles d’IA, notamment les LLM, consomment énormément d’énergie. Des outils comme CodeCarbon (open-source) permettent de mesurer et de réduire cette empreinte carbone, aidant ainsi les entreprises à adopter une approche plus durable.

Enfin, l’éthique et la transparence sont des piliers incontournables de l’industrialisation de l’IA. Les biais présents dans les modèles doivent être identifiés et corrigés, tandis que les décisions algorithmiques doivent être explicables.

L’IA générative, un levier stratégique pour le leadership

Les entreprises qui maîtrisent les technologies d’IA générative, des LLM aux bases vectorielles, s’imposeront comme des leaders dans leur secteur. Elles ne gagneront pas seulement en efficacité opérationnelle, mais établiront également de nouveaux standards en matière d’innovation et de responsabilité.

Chez Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data, nos experts et consultants accompagnent les DSI et leurs équipes dans cette transformation technologique, en intégrant des solutions qui renforcent une approche encore plus data-driven et orientée résultats.

Êtes-vous prêt à relever le défi de l’industrialisation de l’IA ? Venez en discuter lors de notre prochain Smartday avec des intervenants prestigieux.

L’adoption de l’IA Générative par les entreprises

L’adoption de l’IA générative s’accélère à un rythme effréné. En 2024, 25 % des entreprises avaient déjà déployé des capacités d’IA générative dans certaines ou toutes leurs fonctions, contre seulement 6 % en 2023. Par ailleurs, 80 % des organisations ont augmenté leurs investissements dans cette technologie par rapport à l’année précédente. Ces chiffres montrent que l’IA générative est en train de devenir une priorité stratégique pour les entreprises, notamment dans des secteurs comme la banque, la santé, le retail et l’industrie manufacturière.

Demain commence aujourd’hui

Pour tirer pleinement parti de ces technologies révolutionnaires, les entreprises doivent investir dans la compréhension des données, l’analytique avancée et les compétences. Se faire accompagner par des professionnels, c’est se donner les capacités de s’adapter à un paysage technologique en évolution rapide et pour rester compétitives à long terme.

l’industrialisation de l’IA générative, des LLM et de la vectorisation n’est pas seulement une opportunité technologique, mais une nécessité stratégique pour les entreprises qui souhaitent rester à la pointe de l’innovation en 2025 et au-delà.

Les chatbots ont initié une première révolution dans l’automatisation des interactions client. Mais ils ont leur limite : des réponses souvent rigides, un manque de compréhension contextuelle et une incapacité à évoluer sans intervention humaine. Aujourd’hui, une nouvelle génération émerge : les agents autonomes. Infusés aux technologies avancées d’intelligence artificielle, ces agents vont au-delà des simples conversations préprogrammées. Ils comprennent des situations complexes, s’adaptent à divers contextes et prennent des décisions de manière indépendante pour exécuter des tâches de plus en plus complexes. Ils ne sont plus de simples exécutants, mais de véritables collaborateurs digitaux, capables de transformer les processus internes et l’expérience client.

Qu’est-ce qu’un agent autonome ?

Un agent autonome est une entité logicielle alimentée par l’intelligence artificielle, agissant de manière indépendante pour accomplir des tâches complexes. Contrairement aux chatbots traditionnels, les agents autonomes comprennent le contexte des interactions grâce à des technologies avancées comme le traitement du langage naturel (NLP) et l’intelligence artificielle générative. Ils analysent des données en temps réel, prennent des décisions adaptées et évoluent au fil des interactions grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, un agent autonome peut non seulement répondre à une demande client complexe, mais aussi analyser des données transactionnelles et déclencher des actions, telles que la révision d’un contrat ou la résolution proactive d’un problème technique.

Pourquoi les agents autonomes sont-ils la V2 des chatbots ?

Alors que les chatbots traditionnels reposent sur des règles simples et sont limités à des tâches prédéfinies, les agents autonomes révolutionnent les interactions car ils sont capables d’apprendre de leur environnement. Là où les chatbots se contentent de répondre à des questions standards, les agents autonomes gèrent des processus avec plusieurs étapes en tenant compte du contexte global de l’utilisateur. En combinant l’intelligence artificielle générative et des algorithmes de machine learning, ils offrent des interactions plus naturelles et personnalisées. De plus, ils prennent l’initiative en détectant des opportunités ou des problèmes avant même qu’un humain ne les identifie. Par exemple, alors qu’un chatbot bancaire répond simplement à des questions sur les horaires d’ouverture ou le solde du compte, un agent autonome analyse les habitudes financières du client pour lui proposer un produit adapté et automatiser les démarches nécessaires pour y souscrire.

Quels avantages apportent les agents autonomes ?

Les agents autonomes transforment profondément l’expérience client. Ils offrent des interactions fluides et sur-mesures, même pour des demandes complexes, tout en garantissant une disponibilité 24h/24 et 7j/7. Sur le plan opérationnel, ces agents permettent une automatisation des tâches répétitives mais également des processus métier complexes, réduisant ainsi les erreurs humaines et optimisant les ressources internes. Une autre force majeure réside dans leur capacité à prendre des décisions proactives. En analysant des données en temps réel, ils anticipent les besoins des utilisateurs et déclenchent des actions sans intervention humaine, augmentant ainsi l’efficacité et la satisfaction des clients. Selon Gartner, d’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise intégreront des agents autonomes, permettant à 15 % des décisions quotidiennes d’être prises de manière autonome.

Quels défis accompagnent leur adoption ?

L’adoption des agents autonomes nécessite de relever plusieurs défis. D’un point de vue technologique, leur intégration repose sur des algorithmes d’intelligence artificielle avancés qui demandent des compétences techniques mais aussi fonctionnelles pour comprendre parfaitement les besoins métier. La cybersécurité est également un enjeu majeur, car ces systèmes manipulent souvent des données sensibles. Par ailleurs, il est essentiel de préparer les équipes internes à collaborer avec ces « nouveaux collègues digitaux », en intégrant ces agents dans les workflows existants et en formant les collaborateurs à exploiter pleinement leurs capacités. Enfin, ces agents se nourrissent de données, vous devez vous assurer de les alimenter avec des informations fiables sous risque que les décisions prises soient inadaptées et surtout hors contrôle. C’est tout le débat avec l’intelligence artificielle, vous devez établir des garde-fous !

Quelles perspectives pour les agents autonomes ?

Les agents autonomes représentent l’avenir des interactions numériques et ouvrent la voie à une autonomie encore plus grande. À l’avenir, ces outils pourraient gérer intégralement des projets ou des opérations complexes, sans intervention humaine. Leur intégration avec des modèles d’intelligence artificielle générative promet également des interactions encore plus contextuelles et naturelles. Ces avancées ne se limiteront pas à un secteur, les agents autonomes transformeront profondément les modèles actuels. Forrester identifie les agents autonomes comme une technologie émergente majeure pour 2025, avec un large panel de cas d’utilisation, allant des interactions avec les consommateurs aux opérations commerciales.

Quelles solutions technologiques pour concevoir des agents autonomes ?

Le développement d’agents autonomes repose sur un écosystème technologique qui mixe intelligence artificielle conversationnelle, traitement du langage naturel (NLP) et capacités décisionnelles avancées. Plusieurs solutions émergent comme des leaders dans ce domaine, offrant aux entreprises des outils robustes pour concevoir et intégrer ces nouveaux « collaborateurs digitaux ».

SoundHound AI et Amelia : des agents conversationnels avancés

SoundHound AI, reconnu pour son expertise en IA conversationnelle, a récemment acquis Amelia, une solution d’IA de pointe spécialisée dans les interactions complexes. Cette synergie permet aux entreprises de déployer des agents autonomes capables d’interpréter des requêtes complexes, de prendre des décisions en temps réel et de gérer des processus métier dans divers secteurs tels que la santé, la finance ou l’hôtellerie. Ces solutions combinent traitement du langage naturel (NLP) avancé et apprentissage automatique pour offrir une expérience client fluide tout en optimisant les processus internes.

DRUID : une plateforme agile pour l’IA conversationnelle

DRUID est une solution spécialisée dans la création d’agents conversationnels personnalisés et adaptables aux besoins de divers secteurs. Sa force réside dans sa capacité à intégrer des modèles de langage avancés et à collaborer avec des plateformes RPA comme UiPath pour gérer des flux de travail complexes. DRUID se distingue également par sa flexibilité, permettant aux entreprises de concevoir des agents sur mesure qui s’intègrent harmonieusement à leurs systèmes existants.

LangChain et Auto-GPT : frameworks open source pour agents autonomes

Des outils comme LangChain et Auto-GPT offrent des options pour concevoir des agents autonomes évolutifs. Ces frameworks open source permettent de développer des solutions flexibles, capables d’interagir avec divers outils et d’exécuter des tâches complexes grâce à une intégration avec des API et des données en temps réel. Ces outils sont particulièrement utiles pour les entreprises souhaitant expérimenter ou prototyper des agents autonomes avant un déploiement à grande échelle.

Microsoft Copilot Studio : création d’agents autonomes sur mesure

Microsoft a également lancé récemment des agents autonomes avec Copilot Studio, disponible en préversion publique. Cette fonctionnalité permet aux organisations de repenser leurs processus métier critiques grâce à l’IA, en s’appuyant sur le contexte de leurs données d’entreprise provenant de Microsoft 365 Graph, de systèmes de sauvegarde, de Dataverse et de Fabric.

Les agents autonomes ne se contentent pas de remplacer les chatbots traditionnels : ils réinventent totalement les interactions numériques en alliant compréhension contextuelle, prise de décision proactive et apprentissage continu. En s’appuyant sur des technologies avancées comme le NLP, le machine learning et l’intelligence artificielle générative, ces outils deviennent de véritables collaborateurs digitaux, capables de transformer aussi bien l’expérience client que les processus métier complexes.

Cependant, la mise en œuvre de ces agents ne s’improvise pas. Elle nécessite une compréhension fine des besoins métier, des compétences techniques pour intégrer les technologies choisies et une approche structurée pour garantir la fiabilité des données et la sécurité des systèmes. Pour les entreprises, cela représente un défi, mais surtout une opportunité majeure de se positionner comme des leaders dans leur secteur.

Chez Smartpoint, ESN pure player de la data, nous avons les compétences et l’expertise nécessaires pour vous accompagner dans cette transformation. Que ce soit pour expérimenter via un Proof of Concept (POC) ou pour déployer un projet d’agent autonome à l’échelle de votre entreprise, nous mettons à votre disposition des experts en IA et data, ainsi qu’un savoir-faire éprouvé dans l’intégration de solutions innovantes.

Prenez contact avec nos équipes dès aujourd’hui pour découvrir comment les agents autonomes peuvent accélérer votre transformation digitale. Ensemble, lançons votre projet et donnez à votre entreprise un avantage compétitif décisif dans un monde piloté par l’intelligence artificielle.

Souces :

• Intelligent Agents in AI Really Can Work Alone. Here’s How.
• The State Of AI Agents, 2024