Architecture Data / IA et modernisation des plateformes

Expertises Data & IA pour DSI et CDO

Une plateforme Data & IA AI-Ready, opérable et évolutive

Smartpoint, cabinet expert et pure player Data & IA à Paris, accompagne les DSI, CDO et les directions innovation dans la modernisation des plateformes data pour les rendre scalables, gouvernées et prêtes pour l’IA.
Notre expertise couvre l’audit de l’existant, la définition de l’architecture cible (Data Lakehouse, Data Mesh, event-driven, Data Fabric) et la conception détaillée de la plateforme (cloud, hybride ou on-premise) avec un objectif clair : réduire le time-to-data sans recréer de dette technique.

Les enjeux des DSI et CDO

Nos experts en architecture Data IA font évoluer votre système data vers une plateforme data AI-Ready et real-time ready. Nous nous attachons à construire un socle solide qui industrialise les nouveaux usages, intègre l’IA et l’automatisation, supporte la montée en charge et s’interface proprement avec l’architecture SI (API, IAM, référentiels, gouvernance).

Vous souhaitez :

  • Accélérer les projets métiers, analytics et IA sans multiplier sans dupliquer les flux de données ni les traitements
  • Réduire la surcouche Legacy (ou décisionnel hérité) et maîtriser les coûts d’exploitation
  • Unifier gouvernance, sécurité et conformité tout en développant l’autonomie côté équipes
  • Préparer l’industrialisation de l’IA (données fiables, exposables, traçables, mesurables)

Les attendus des DSI et CDO

  • Décommissionnement progressif des plateformes legacy et intégration des dernières avancées technologiques
  • Amélioration de la scalabilité et des performances de la plateforme data
  • Accélération du time-to-data pour les projets métiers, analytiques et IA
  • Intégration facilitée des usages IA/ML et des modèles analytiques dans le SI
  • Gouvernance renforcée sans bloquer l’autonomie des équipes (self-service gouverné)

Notre expertise en architectures Data IA et en modernisation des plateformes

Audit et diagnostic de l’existant

  • Cartographie de votre écosystème Data (données, traitements, usages, dépendances, run)
  • Analyse des irritants : qualité, latence, coûts, dette technique, sécurité, gouvernance
  • Identification des quick wins et des risques à traiter en priorité

Définition de l’architecture cible

  • Cadrage de l’architecture cible : Data Lakehouse, Data Mesh, event-driven, Data Fabric
  • Définition des principes structurants : gouvernance, sécurité, standards et modèles d’intégration (collecte, transformation, exposition)
  • Alignement avec la trajectoire d’urbanisation SI (API, IAM, référentiels, contraintes exploitation)

Cadrage, roadmap et choix d’outils

  • Construction de la trajectoire : étapes, jalons, priorisation, dépendances
  • Choix de l’outillage cible : ingestion/ELT, orchestration, qualité, catalog, observabilité
  • Définition des indicateurs de pilotage : valeur, run, qualité, time-to-data

Conception détaillée de la plateforme Data IA

  • Design end-to-end : ingestion, traitement, stockage, exposition, sécurité, gouvernance
  • Déploiement cloud, hybride ou on-premise avec les garde-fous attendus : sécurité, performance, souveraineté, pilotage FinOps.
  • Exploitation by design : run, supervision/monitoring, SLA/SLO, automatisation, CI/CD et gouvernance d’exploitation.

Structuration des Data Products (DDD)

  • Modélisation par domaines (domain driven design) pour aligner les data products sur les usages
  • Définition des contrats, standards et responsabilités (ownership, lifecycle, qualité)
  • Mise en cohérence du modèle avec les usages analytics et IA

Mise en place de la couche self-service data gouvernée

  • Design de la couche self-service : automatisation, standards, outillage, interfaces
  • Mise en place des règles de sécurité, d’accès, de traçabilité et de publication
  • Réduction du shadow data et amélioration de l’autonomie des équipes

La méthode Smartpoint Architecture-first et opérable-by-design

Nous concevons des architectures “production-ready” déployables, observables et exploitables dans la durée (Voir nos clients).

  • Cadrage des objectifs : valeur, performance, gouvernance, conformité, souveraineté
  • Définition de patterns réutilisables : ingestion, stockage, exposition, event-driven
  • Roadmap réaliste : quick wins, trajectoire de modernisation, pilotage du run
  • Industrialisation : standards, automatisation, CI/CD, infrastructure as code (IaC)

Environnement technologique (non exhaustif)

Airflow architecture data smartpoint
apache iceberg architecture data smartpoint
aws architecture data smartpoint
Dagster architecture data smartpoint
databricks architecture data smartpoint
dbt architecture data smartpoint
Delta lake architecture data smartpoint
Docker architecture data smartpoint
Gitlab architecture data smartpoint
Google cloud architecture data smartpoint
Kafka architecture data smartpoint
Kubernetes architecture data smartpoint
Microsoft azure architecture data smartpoint
open search architecture data smartpoint
snowflake architecture data smartpoint
Terraform architecture data smartpoint

Périmètre et livrables

  • Diagnostic de l’existant et cartographie des composants / flux
  • Architecture cible (principes, patterns, intégration SI, sécurité/gouvernance)
  • Roadmap de modernisation priorisée (jalons, dépendances, quick wins)
  • Conception détaillé de la plateforme (ingestion → stockage → exposition → run)
  • Cadrage data products (DDD) et design du self-service gouverné

Ce qui fait toute la différence

Une approche orientée trajectoire : architecture cible, roadmap, priorisation et critères d’arbitrage

Une conception “opérable-by-design” : run, supervision, standards, automatisation

Un socle plateforme unifié : analytics, BI et IA reposent sur les mêmes fondations, sans multiplier les stacks parallèles

Exemples d’architectures conçues

Architecture Data IA Invivo

L’architecture s’articule autour de deux flux d’ingestion (temps réel via Azure et batch via plusieurs systèmes sources), des bases de données Snowflake comme couche centrale, et deux couches de valeur ajoutée (IA/LLM + reporting).

Sources batch : Magasins Teract, Marketing CRM Client 360, Web E-Commerce Teract, SAP

Source temps réel : Magasins Teract (tickets de caisse & stock)

ETL/transformation : Talend Cloud dans les deux cas → chargement dans Snowflake (modèle medallion bronze/silver/gold)

LLM Forecast : programme Python déployé sur Snowflake pour le prévisionnel du CA

Cortex AI / Snowflake Intelligence : agent IA conversationnel (Text-to-SQL) permettant aux utilisateurs métier d’interroger la base sans écrire de SQL

AI AG (en haut à droite) : bloc représentant l’agent IA exposé aux utilisateurs

Report & Share : consommation BI (Power BI, MicroStrategy) par l’équipe Business Analysis

Architecture Data Seqens

L’architecture repose sur trois grandes zones :

Zone source (gauche) – les systèmes on-premise/SaaS de Seqens : IKOS-DB2, les applications métier (Aramis, Niva), et les systèmes MROD et Colibri. Ces sources envoient leurs données via des producers Kafka Python qui traversent le réseau via CATO (SD-WAN) en VPN.

Zone streaming — Confluent Cloud FR — le cœur temps réel. Kafka reçoit les events des producers, les brokers gèrent la distribution. Le Sink Connector Snowflake géré pousse automatiquement vers la couche Bronze de Snowflake sans code custom.

Zone analytique — Azure Snowflake NL — la chaîne de transformation : Bronze (raw) → dbt transforme vers des tables SCD2 historisées → des vues métier exposées à Power BI. Mais aussi un flux retour : les données enrichies sont re-publiées vers Kafka pour alimenter les consumers applicatifs.

Le spécificité de cette architecture est dans sa dualité : Kafka n’est pas seulement un bus d’ingestion, il est aussi la voie de retour vers les applications cibles, ce qui permet de tenir la promesse du < 1 minute end-to-end.

Architecture Data IA, modernisation plateforme data, gouvernance des données, analytics avancés ou renfort projet : que vous cherchiez un partenaire conseil ou des experts opérationnels,
Smartpoint vous accompagne, en mission comme en expertise.

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Ce guide de 80 pages s’adresse aux architectes data, CDO, CTO et décideurs techniques.
Il propose une synthèse structurée des meilleures pratiques en matière d’architecture data moderne, avec des retours concrets issus de notre expérience en DataOps, IA, gouvernance et cloud-native.

Au sommaire de ces 80 pages sur les architectures data modernes

  1. Architectures modulaires, évolutives et scalables
  2. Comparatif Datalake vs Datawarehouse
  3. Traitement des données temps réel et architecture streaming
  4. Approche Governance by Design et conformité (RGPD, AI Act)
  1. Intégration de l’IA dans l’architecture data (LLMs, copilotes)
  2. Conception cloud-native & multi-cloud
  3. Sécurité des données et privacy by design
  4. Modèles event-driven et microservices
  5. Interopérabilité et APIsation des flux

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Libérez la valeur de vos données à l’échelle de l’entreprise

Smartpoint, cabinet expert et pure player Data & IA à Paris, conçoit, modernise, industrialise et opère des plateformes Data & IA scalables, fiables et gouvernées, prêtes pour les usages métiers, décisionnels et analytiques.

Nos expertises couvrent l’ensemble du cycle de vie de la donnée : de la modernisation des plateformes (Lakehouse, Data Mesh, cloud/hybride), à l’ingestion et l’intégration, la transformation, l’orchestration, la qualité, la gouvernance (catalogue, lineage, data contracts) et l’observabilité, jusqu’à l’industrialisation de l’IA (Machine Learning, IA générative, RAG, LLMs et agents) au cœur de vos processus métiers.

  • Moderniser votre plateforme data pour la rendre AI-Ready et opérable : architecture cible, roadmap, run, performance, FinOps, intégration SI.
  • Industrialiser les pipelines avec DataOps / MLOps / LLMOps : automatisation, tests, observabilité, coûts maîtrisés, données traçables et SLO.
  • Déployer à l’échelle des cas d’usage à forte valeur (BI & IA) : copilotes métier, analytics augmentée, moteurs prédictifs, IA générative intégrée au SI.
  • Renforcer la gouvernance et la confiance : data products, ownership, qualité, sécurité, conformité (RGPD, AI Act), auditabilité et contrôles d’accès.
  • Accélérer l’autonomie via des plateformes self-service gouvernées, interopérables, orientées data products selon les standards d’intégration.
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