IA et ingénierie de la Data, quelles avancées technologiques ?

L’intelligence artificielle s’infuse désormais dans l’ingénierie des données, rendant les processus plus efficaces et précis. Si la GenAI n’est pas encore totalement adaptée aux besoins spécifiques de ce domaine, l’IA traditionnelle apporte des solutions concrètes pour automatiser les pipelines de données, améliorer la qualité, optimiser les bases de données, et faciliter l’extraction de données non structurées. Chez Smartpoint, nous avons intégré ces technologies pour transformer l’ingénierie des données, en mettant l’accent sur l’innovation et l’optimisation continue.

Bien que l’IA générative fasse beaucoup couler d’encre et suscite beaucoup d’intérêt, elle n’a pas encore bouleversé l’ingénierie des données. Voici les principaux obstacles.

Le Manque de précision dans les prédictions

Les modèles génératifs comme GPT sont parfaits pour générer du texte ou du contenu multimédia, mais moins performants pour les tâches de prévision quantitative. Les approches classiques d’apprentissage supervisé ou les méthodes statistiques sont mieux adaptées pour la précision, notamment lorsqu’il s’agit de l’analyse de séries temporelles ou d’estimer les relations causales dans les données. En effet, les modèles génératifs sont conçus pour créer du contenu plausible à partir de motifs appris, sans véritable compréhension des relations statistiques sous-jacentes.

Le défi d’interprétabilité

Les modèles de GenAI fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », où le processus de prise de décision n’est pas transparent. En ingénierie des données, il est primordial de comprendre les raisons derrière les décisions des modèles, notamment pour répondre aux exigences de conformité ou pour affiner les processus de gouvernance des données. À ce jour, les modèles génératifs manquent d’outils nécessaires pour fournir des explications claires sur les prédictions ou les recommandations.

Les Limites dans le traitement des données structurées

L’ingénierie des données repose largement sur la manipulation de données tabulaires et structurées, comme les données issues de bases de données relationnelles. Les modèles génératifs sont principalement optimisés pour le traitement de texte et d’images, et moins adaptés aux tâches analytiques sur des données tabulaires, qui nécessitent une approche différente.

L’absence de support pour les tâches spécifiques de l’ingénierie de la donnée

Les processus comme l’intégration de données, le nettoyage, l’enrichissement, et la gestion de pipelines de données exigent des compétences spécialisées que la GenAI ne possède pas encore. Les outils traditionnels de traitement de données offrent toujours à ce jour des solutions plus robustes pour ces tâches.

Les problèmes de coût et de ressources

Les modèles de GenAI nécessitent des ressources importantes, tant en puissance de calcul qu’en données pour l’entraînement. Pour des projets où les exigences en termes de précision ne sont pas très élevées, il est souvent plus économique d’utiliser des méthodes plus simples.

Chez Smartpoint, nous avons pleinement intégré les avancées technologiques de l’IA dans notre stack data pour améliorer chaque étape du processus d’ingénierie des données.

Les principaux domaines d’application incluent l’automatisation des pipelines, la gestion de la qualité des données, l’optimisation des bases de données, l’extraction des données non structurées, ainsi que l’analyse prédictive.

Ces solutions AI-augmented permettent à Smartpoint d’exploiter le plein potentiel de l’IA pour automatiser les tâches manuelles, détecter les anomalies et anticiper les tendances, tout en s’assurant que la gestion des données reste conforme aux standards élevés de qualité.

  1. Automatisation des pipelines de données : L’IA peut automatiser des tâches comme le nettoyage, le mappage des schémas, et la transformation des données. Les éditeurs tels que Informatica et Talend proposent des solutions d’intégration et d’orchestration de données utilisant l’IA pour simplifier la gestion des flux de données.
  2. Qualité et gouvernance des données : Les outils basés sur l’IA détectent les anomalies et les incohérences dans les jeux de données pour améliorer leur qualité. Collibra, Alteryx, et Talend Data Quality offrent des solutions permettant de gérer la qualité et la gouvernance des données à grande échelle.
  3. Optimisation des performances des bases de données : Grâce à l’IA, les systèmes peuvent prédire les charges de travail et ajuster dynamiquement les ressources pour optimiser l’accès aux données. Les solutions comme Microsoft SQL Server, SAP HANA ou encore AWS Aurora utilisent l’IA pour automatiser l’optimisation des bases de données.
  4. Extraction et intégration de données : Le traitement du langage naturel (NLP) facilite l’extraction de données non structurées. Les outils tels que IBM Watson Discovery, Microsoft Azure Cognitive Services, et Google Cloud Natural Language aident à structurer les données extraites de documents. Alteryx Intègre l’IA pour automatiser la préparation des données, y compris le nettoyage et l’extraction d’informations. Snowflake facilite l’intégration de données non structurées et structurées grâce à ses capacités de traitement des données en temps réel. Il offre également une compatibilité étroite avec les outils d’IA et de machine learning, permettant aux entreprises d’exploiter les données directement dans l’entrepôt pour des analyses avancées. Sa plateforme facilite l’automatisation de la préparation des données et l’intégration avec des outils de NLP pour structurer les informations extraites.
  5. Analyse prédictive et prescriptive : Les modèles d’IA supervisés et non supervisés peuvent être utilisés pour anticiper les tendances et formuler des recommandations. Les plateformes d’analyse comme DataRobot, H2O.ai, et RapidMiner proposent des outils d’analyse prédictive qui s’intègrent facilement aux workflows existants.

Ces outils spécialisés et enrichis à l’IA rendent le processus d’ingénierie des données plus efficace, tout en offrant de nouvelles perspectives pour optimiser la gestion et l’exploitation des données.


L’IA joue déjà un rôle crucial dans l’ingénierie des données, améliorant l’efficacité, la qualité, et la gestion des processus. Si la GenAI n’a pas encore révolutionné ce domaine en raison de limitations techniques, les approches classiques et les outils AI-augmented continuent d’apporter des solutions concrètes. Chez Smartpoint, nous exploitons les avancées technologiques pour automatiser les tâches complexes et optimiser les performances. À mesure que les technologies d’IA évoluent, l’ingénierie des données bénéficiera d’applications toujours plus puissantes, ouvrant la voie à des innovations encore inexplorées.


LAISSEZ-NOUS UN MESSAGE

Les champs obligatoires sont indiqués avec *.

    Prénom*

    Nom*

    Société*

    E-mail*

    Téléphone*

    Objet*

    Message

    Le futur des infrastructures Data se dessine avec l’IA !

    Chez Smartpoint, nous assistons à une nouvelle révolution industrielle axée sur la génération d’intelligence grâce à l’IA … et cette révolution nécessite des infrastructures adaptées aux nouvelles exigences des entreprises, notamment en matière de gestion de volumes massifs et diversifiés de données. Nous pensons que le prochain axe majeur d’investissement sera la couche d’infrastructure de données, indispensable pour donner vie à des applications d’IA personnalisées.

    L’infrastructure de données : fondation de la révolution IA

    Les infrastructures de données doivent évoluer pour gérer des données non structurées à grande échelle, telles que les vidéos, images, audios, et même les données spatiales ! Avec l’essor de l’IA générative (GenAI), la qualité des données devient primordiale, non seulement pour l’entraînement des modèles, mais aussi pour leur inférence. La capacité à acquérir, nettoyer, transformer et organiser ces données est désormais un facteur clé de réussite.

    D’ailleurs, le marché mondial des infrastructures IA connaît une croissance fulgurante. Il est estimé à 68,46 milliards de dollars en 2024 et pourrait atteindre 171,21 milliards de dollars d’ici 2029, avec un taux de croissance annuel moyen (CAGR) de 20,12 %. Cette progression est alimentée par l’adoption rapide de l’IA dans des secteurs variés, allant des grandes entreprises aux startups​.

    Automatisation et pipelines de données optimisés par l’IA

    L’une des principales avancées concerne l’automatisation des pipelines de données. Grâce à l’IA, des workflows end-to-end peuvent être mis en place pour gérer le traitement des données non structurées, de leur extraction à leur stockage en passant par leur transformation. Cela inclut des technologies comme le chunking (fractionnement des données en petites portions), l’indexation et la génération d’embeddings (représentations vectorielles) qui permettent une recherche plus rapide et pertinente. Cette approche devient indispensable dans des applications d’IA conversationnelle et d’agents autonomes​.

    Impact de l’inférence IA et essor de l’edge computing

    L‘inférence IA, qui consiste à utiliser des modèles pour prendre des décisions en temps réel, est en pleine essor. Cet engouement est notamment soutenu par le edge computing, qui rapproche le traitement des données de leur source pour réduire les latences et optimiser les performances, tout en minimisant les coûts liés à la transmission des données vers le cloud. Cette technologie devient primordiale dans des secteurs tels que l’industrie manufacturière et évidemment la santé​.

    La récupération augmentée (RAG) : maximiser l’efficacité des applications IA

    Une des innovations majeures observées dans les infrastructures de données est la génération augmentée par récupération (RAG). Cette méthode permet aux entreprises d’activer leurs données pour fournir des réponses plus précises et à jour via des modèles de langage (LLM). En combinant les données internes avec des requêtes, le RAG permet d’améliorer considérablement la fiabilité et la personnalisation des réponses générées par l’IA. Cela constitue un avantage concurrentiel pour les entreprises qui cherchent à fournir des expériences utilisateurs plus précises et crédibles​.

    Une gestion éthique et durable des données

    Chez Smartpoint, nous croyons fermement à l’importance d’une gestion responsable et éthique des infrastructures de données. Nous nous engageons à éviter le Data Swamp, où des données non pertinentes s’accumulent, en nous concentrant sur la collecte et l’exploitation des données à forte valeur ajoutée. Cette approche permet non seulement d’améliorer la performance opérationnelle, mais aussi de respecter les régulations en matière de confidentialité, telles que le RGPD, tout en adoptant une démarche durable pour un usage plus responsable des ressources informatiques.

    … Une infrastructure résiliente pour un avenir axé sur l’IA

    Les infrastructures de données sont en pleine transformation sous l’impulsion de l’IA. Chez Smartpoint, pure player data depuis 2006, nous aidons nos clients à adapter leur architecture aux besoins croissants de l’IA, tout en assurant une gestion responsable et éthique des données. Ces évolutions permettront non seulement d’améliorer les performances des modèles IA, mais aussi d’offrir aux entreprises les moyens de se démarquer dans un marché toujours plus compétitif.

    LAISSEZ-NOUS UN MESSAGE

    Les champs obligatoires sont indiqués avec *.

      Prénom*

      Nom*

      Société*

      E-mail*

      Téléphone*

      Objet*

      Message

      WINDATA REJOINT SMARTPOINT

      Paris, le 4 avril 2024

      Smartpoint, expert reconnu dans le domaine de la Data, annonce son rapprochement avec WinData. Fondée en 2010, L’ESN parisienne et sa filiale à Tunis rassemble une cinquantaine de consultants spécialisés dans le traitement des données, le développement logiciel, ainsi que la gestion de projets.

      WinData vient renforcer les domaines d’expertises de Smartpoint en ingénierie de la Data mais aussi en développement de produits. Avec WinData, nous accueillons non seulement une expertise renforcée mais aussi un portefeuille clients des plus complémentaires avec des références telles que le groupe BPCE, SeLoger, Epsilon, Sequens et UFF, entre autres.

      Ce rapprochement est aussi une rencontre entre deux cultures d’entreprises qui partagent les mêmes valeurs et une passion partagée pour les nouvelles technologies ; les fondateurs étant eux aussi ingénieurs de formation et anciens consultants.

      Le nouvel ensemble compte désormais 350 collaborateurs qui réalisent des prestations IT ou délivrent des projets au forfait pour des entreprises des secteurs de la banque-assurance, la grande distribution, l’énergie, les média et les services. Le groupe intervient sur l’ensemble du territoire français mais également en Suisse. Avec ce développement, l’offre nearshore en Tunisie se voit également significativement renforcée.

      « Ce rapprochement s’inscrit pleinement dans notre stratégie de croissance, visant à renforcer nos positions auprès des grands donneurs d’ordre en nous associant avec des structures alignées sur nos valeurs fondamentales et notre vision du futur. Avec Windata, nous concrétisons cette ambition : leurs 50 experts nous rejoignent pour écrire ensemble un nouveau chapitre de notre histoire. Spécialistes de la data, de l’innovation en développement de produits et de la gestion de projet, ils vont nous permettre de renforcer notre proposition de valeur. La complémentarité de nos portefeuilles clients, notamment dans les secteurs de la banque et de la finance, consolide notre position de leader et nous ouvre des perspectives prometteuses. »

      Yazid Nechi, Président de Smartpoint