Expertises Data / IA

Data Engineering & XOps

Concevoir, automatiser et opérer des pipelines Data à l’échelle

La multiplication des usages (analytique, IA, temps réel), la pression sur les délais de mise à disposition des données et la complexité des environnements hybrides rendent nécessaire une ingénierie Data solide, automatisée et traçable.

Chez Smartpoint, nous concevons et opérons des pipelines data engineering en réponse à ces attentes en termes de performance, qualité, supervision et conformité. Nos équipes s’appuient sur les pratiques DataOps, MLOps et IAOps pour fiabiliser les workflows, structurer le delivery et automatiser les déploiements.

Les pipelines data engineering conçus et opérés par Smartpoint assurent une disponibilité continue des données, tout en garantissant leur fiabilité et leur traçabilité de bout en bout. Cette stabilité permet de répondre efficacement aux exigences des projets BI et IA, en réduisant les délais de mise à disposition.

Nos solutions facilitent l’exploitation grâce à des pipelines réutilisables, supervisés et documentés, intégrés aux environnements de développement et aux outils d’observabilité. Elles sont conçues pour résister aux changements de volumétrie, de formats ou de priorités sans complexifier l’exploitation.

Enfin, la sécurité, l’auditabilité et la conformité réglementaire sont intégrées dès la conception. Nos pratiques prennent en compte les exigences du RGPD, de l’AI Act et du Data Act, notamment en matière de portabilité, d’intéropérabilité des traitements, de gouvernance des accès et de partage encadré des données.

Industrialiser les pipelines Data, ce n’est pas seulement automatiser des flux : c’est structurer la fiabilité, la traçabilité et l’évolutivité de la donnée dans le temps.

Yazid NECHI, Président, Smartpoint

Nos prestations en data engineering

Smartpoint conçoit des pipelines Data automatisés et observables, intégrés à votre architecture cible et alignés sur les meilleures pratiques DataOps pour garantir fiabilité, sécurité et exploitabilité dans la durée.

  • Conception de pipelines Data sur des architectures cloud, hybrides ou on-premise.
  • Industrialisation via les pratiques DataOps / XOps (versioning, monitoring, tests, observabilité).
  • Automatisation des déploiements : CI/CD, Infrastructure as Code, scheduling dynamique.
  • Mise en place de tests de qualité de données, détection de dérives, validation continue.
  • Intégration sécurisée : chiffrement, traçabilité, contrôle d’accès, conformité RGPD / AI Act.
  • Optimisation de l’exploitabilité : documentation automatisée, outillage self-service, standardisation.

L’outillage de nos pipelines Data

Apache Airflow pipeline data engineering
dagster pipeline data enhineering
Prefect data engineering pipeline
dbt data engineering pipeline data
Spark data engineering pipeline
snowflake data engineering pipeline
Databricks pipeline data engineering
great expectations pipeline data engineering
soda data engineering pipeline
Open Lineage data engineering pipeline
terraform data engineering pipeline
GitLab CI CD
GitHub Actions data engineering pipeline
monte carlo data engineering pipeline
sifflet dara stack engineering
spacelift data engineering
argo cd data engineering pipeline
esn spécialisée data architecture engineering paris

Pourquoi choisir Smartpoint pour concevoir et opérer votre pipeline Data ?

  • ESN pure player Data basée à Paris, intervenant de l’architecture à la mise en production de pipelines Data et IA.
  • Expertise avancée en Data Engineering, avec des équipes pluridisciplinaires (Data, DevOps, IA).
  • Approche orientée production : outillage cloud-native, CI/CD, observabilité, supervision, industrialisation.
  • Méthodologie éprouvée : backlog technique, modèles de pipelines réutilisables, accélérateurs projet.
  • Conformité intégrée by design : RGPD, AI Act, ISO 27001 / 27701.
  • Réactivité projet : centres de compétences en France, Tunisie et Maroc, pour un delivery flexible et maîtrisé.

Qu’est-ce qu’un pipeline de données en Data Engineering ?

Un pipeline de données est un ensemble de traitements automatisés permettant d’extraire, transformer et charger (ETL/ELT) des données d’une source à une destination. Il garantit la fiabilité, la traçabilité et la disponibilité des données pour les usages analytiques ou IA.

Comment le DataOps industrialise les pipelines Data ?

Le DataOps permet d’automatiser, superviser et fiabiliser les pipelines grâce à des pratiques inspirées du DevOps : versioning, CI/CD, tests, observabilité. Il améliore la qualité, réduit les délais et facilite l’exploitation des flux de données.

Quelle est la différence entre DataOps, MLOps et IAOps ?

Le DataOps concerne les pipelines de données, le MLOps s’applique aux modèles IA (entraînement, déploiement, monitoring) et l’IAOps s’intéresse à l’automatisation des opérations via l’IA. Ensemble, ils permettent un delivery Data & IA industrialisé et sécurisé.

Comment garantir la conformité RGPD et AI Act dans les pipelines Data ?

La conformité RGPD et AI Act passe par la traçabilité des traitements, le chiffrement des données, la gestion des accès, la documentation automatisée et le suivi des droits. Ces exigences doivent être intégrées dès la conception des pipelines.

Quels outils sont utilisés pour automatiser les pipelines Data ?

Des outils comme Apache Airflow, Dagster, Prefect, dbt, Terraform ou GitLab CI/CD permettent de concevoir des pipelines automatisés, supervisés et reproductibles. Ils facilitent la maintenance, l’auditabilité et le déploiement à grande échelle.

Smartpoint propose-t-il aussi l’exploitation des pipelines Data ?

Oui. Smartpoint conçoit et opère vos pipelines dans la durée : supervision, observabilité, documentation, sécurisation, optimisation des performances et accompagnement au changement. Nos experts assurent une mise en production stable et évolutive.

Stratégie, architecture, outils BI, IA, renfort projet : que vous cherchiez un partenaire conseil ou des experts opérationnels,
Smartpoint vous accompagne, en mission comme en expertise.

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    Nos expertises couvrent l’ensemble du cycle de vie de la donnée : de l’ingestion au traitement, de l’automatisation à la supervision, jusqu’à l’intégration de modèles IA et IA générative (ML, LLMs) dans vos processus opérationnels.

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    • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité (RGPD, AI Act…) sur toute la chaîne de valeur data
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