Auteur/autrice : Emmanuelle Parnois

IA

IA et Automatisation intelligente : comment le Data Engineering se réinvente en 2025

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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

Cas d’usageType d’IA / technologieObjectif principal
Génération automatique de schémasIA générative (LLM)Adapter dynamiquement les structures de données
Détection d’anomaliesMachine learning supervisé/nonGarantir l’intégrité des données en temps réel
Pipelines auto-réparateursAutomatisation intelligenteRéduire les interruptions et maintenir la continuité
Requêtes en langage naturelIA générative (NLP avancé)Faciliter l’accès à la donnée
Dashboards générés à la voléeIA générative + outils BIAccélérer l’analyse métier
Maintenance prédictiveML + Data ObservabilityPrévenir les pannes ou goulets d’étranglement
Gouvernance éthique des donnéesIA générative + MLIdentifier biais, risques, non-conformités
Plateformes low-code/no-code avec copilotesIA générative + automatisationDémocratiser la création de pipelines
Calcul confidentiel et chiffrementPrivacy Enhancing Tech + IAProtéger les données sensibles
Optimisation énergétique des traitementsIA classique + orchestrationRéduire l’empreinte carbone de l’architecture data
Tableau des cas d’usage de l’IA en Data Engineering 2025

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’s Game-Changers: The Future of Data Engineering Unveiled

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    Architecture

    Les architectures data autonomes et auto-adaptatives : vers l’auto-pilotage de la donnée

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    Architectures data autonomes : un futur en pilote automatique ?
    Demain, les architectures data seront auto-adaptatives, résilientes et intelligentes. Grâce à l’intelligence artificielle, elles surveilleront, optimiseront et corrigeront les pipelines en continu — sans intervention humaine. Une perspective qui promet aux DSI une donnée maîtrisée, performante, et alignée en temps réel avec les exigences métiers.

    Mais c’est encore de la science fiction pour de nombreuses entreprises, freinées par des architectures data fragmentées ou vieillissantes, des silos et une automatisation qui reste faible. Pourtant, la transformation est en marche ! En combinant automatisation avancée, intelligence artificielle et modèles d’architecture flexibles, une nouvelle génération de plateformes Data commence à redéfinir les standards. Demain, ces architectures autonomes permettront une gestion quasi auto-pilotée des environnements data : plus réactive, plus agile, et surtout, plus intelligente.

    L’émergence des agents autonomes et des pipelines pilotés par l’IA

    Jusqu’alors principalement utilisés dans des cas d’usage front-office, les agents autonomes commencent à s’intégrer directement dans les architectures data elles-mêmes. Leur rôle ne se limite plus à dialoguer avec les utilisateurs : ils deviennent des composants actifs de l’environnement data, capables d’intervenir dans le fonctionnement même des pipelines.

    Concrètement, ces agents assurent une surveillance en continu des pipilines de données, détectent les anomalies, corrigent automatiquement les erreurs et peuvent même exécuter des tâches complexes. Cela inclut par exemple la régénération automatisée de modèles, le redémarrage intelligent d’un pipeline défaillant, ou encore des actions de dépannage autonomes.

    Des solutions comme LangChain couplé à des bases vectorielles, Auto-GPT, ou encore les agents intégrés à Databricks IQ et Snowflake Cortex, ont déjà cette capacité d’orchestration intelligente et proactive. Grâce à ces agents, les plateformes data se transforment progressivement en écosystèmes intelligents, capables de détecter, comprendre et réagir aux événements, sans attendre une intervention humaine.

    L’intégration croissante de MLOps, DataOps et FinOps : vers la convergence opérationnelle

    L’intégration croissante des MLOps, DataOps et FinOps marque une étape importante dans la convergence des pratiques opérationnelles au sein des architectures modernes. Ces trois disciplines convergent pour créer des plateformes résilientes et optimisées, capables de répondre aux besoins complexes des entreprises.

    Le MLOps, ou Machine Learning Operations, se concentre sur l’automatisation du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique. Cela inclut le déploiement, la surveillance continue des performances et la reformation automatique des modèles en cas de dérive des données ou des métriques. Ces pratiques permettent de maintenir les modèles à jour et adaptés à l’évolution des besoins métiers, tout en réduisant les interventions manuelles.

    Le DataOps, quant à lui, vise à orchestrer les flux de données avec une attention particulière à la qualité et à la gouvernance. Inspiré du DevOps, il applique des méthodologies agiles pour garantir une intégration fluide et rapide entre les équipes data et IT. Cela permet d’assurer une gestion continue et proactive des pipelines de données, tout en minimisant les erreurs et en améliorant l’efficacité globale.

    Le FinOps se concentre sur l’optimisation financière des infrastructures cloud. Il permet de surveiller et d’ajuster en temps réel les coûts liés au stockage, au calcul et au traitement des données en fonction de leur utilisation réelle. Cette approche favorise un dialogue entre les équipes techniques et financières pour garantir que les ressources sont utilisées de manière rentable et alignées sur les objectifs stratégiques.

    La convergence des trois fait émerger des plateformes dites self-healing et self-optimizing. Ces systèmes intelligents sont capables de détecter automatiquement les anomalies, d’ajuster leurs paramètres pour corriger les problèmes identifiés et d’alerter les équipes uniquement en cas de dérives significatives. Par exemple, un pipeline DataOps peut redémarrer automatiquement après une défaillance, tandis qu’un modèle MLOps peut être re-entraîné sans intervention humaine grâce à un mécanisme d’auto-réparation.

    Cette convergence opérationnelle offre aux entreprises une meilleure résilience, une optimisation continue des coûts et une capacité accrue à s’adapter aux évolutions rapides du marché. Toutefois, elle nécessite une gouvernance solide pour garantir la transparence, la sécurité et l’efficacité dans un environnement technologique toujours plus complexe.

    IA générative : le copilote des architectes data

    L’IA générative ne se résume déjà plus au simple assistant conversationnel. Désormais intégrée au cœur des processus de gestion et d’analyse des données, elle transforme la manière dont les équipes conçoivent, interrogent et optimisent leurs environnements data.

    L’un de ses bénéfices les plus populaires réside dans la génération automatique de code, notamment SQL ou Spark. Grâce à des solutions comme Databricks Assistant ou Microsoft Fabric Copilot, les utilisateurs peuvent créer rapidement des requêtes complexes ou des scripts optimisés, tout en bénéficiant d’explications contextuelles et de corrections automatiques. Cela réduit considérablement le temps de développement et facilite la montée en compétence des équipes techniques.

    l’IA générative excelle aussi dans la détection automatisée d’anomalies. Elle identifie les incohérences dans les schémas ou les métriques, et peut proposer des actions correctives en temps réel. Par exemple, elle détecte un ralentissement dans un pipeline et recommande des ajustements pour en améliorer les performances ou réduire les coûts d’exécution. Ces capacités renforcent la résilience des systèmes et permettent une approche proactive face aux incidents.

    Autre innovation majeure : la capacité à interagir en langage naturel avec les plateformes data. Cette interface simplifie l’accès à l’information pour les utilisateurs non techniques et démocratise l’usage des outils analytiques dans l’ensemble de l’organisation. On passe ainsi d’une exploitation par des experts de la data à une consommation élargie de la donnée, plus fluide et accessible au plus grand nombre.

    Des solutions comme Snowflake Cortex, Databricks IQ ou Microsoft Fabric Copilot incarnent déjà cette nouvelle génération de plateformes intelligentes. Elles intègrent des fonctionnalités d’IA générative non seulement pour répondre aux besoins opérationnels, mais aussi pour anticiper, diagnostiquer et résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.

    Vers une architecture data auto-pilotée

    L’avenir des architectures data ne réside pas dans le seul choix d’outil, mais dans la capacité à construire un système intelligent, interopérable et évolutif. Les plateformes de demain devront s’auto-configurer, s’auto-optimiser et s’adapter en temps réel aux besoins métiers, tout en maintenant une supervision humaine.

    Trois fondamentaux technologiques soutiennent cette transformation :

    • l’automatisation avancée des pipelines et déploiements,
    • l’intégration native de l’IA pour la surveillance et l’optimisation continue,
    • une modularité architecturale permettant une évolutivité sans rupture.

    Mais cette autonomie croissante soulève aussi de nouveaux défis : gouvernance des systèmes auto-évolutifs, dérives potentielles des modèles en environnement dynamique, ou encore exigence de transparence pour les prises de décision critiques.

    À court terme, les architectures hybrides — humain + machine — resteront la norme. Le véritable enjeu est aujourd’hui de concevoir des architectures capables d’apprendre, de s’ajuster et d’évoluer avec agilité, tout en gardant l’humain au centre de la gouvernance.

    Chez Smartpoint, ESN pure player Data, nous accompagnons les DSI et les CDO dans cette évolution vers des architectures data intelligentes et durables. Grâce à notre expertise en ingénierie data, cloud, IA et gouvernance, nous aidons nos clients à concevoir des écosystèmes interopérables, automatisés et alignés sur leurs enjeux métiers. Qu’il s’agisse de moderniser une plateforme existante, de cadrer une trajectoire d’architecture ou d’industrialiser des usages IA, nos équipes interviennent de bout en bout, avec une approche pragmatique, modulaire et souveraine. Contactez nos experts.

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      Architecture

      Architecture Data : le modèle Médaillon, la solution à la dette technique ?

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      Entre les promesses non tenues des Data Lakes, les ETL vieillissants et les plateformes cloud sous-exploitées, de nombreuses entreprises subissent une forte dette technique : leur architecture data ne suit plus le rythme des demandes métiers. Le modèle Médaillon, popularisé par Databricks, s’impose comme une solution intéressante et structurante pour reprendre le contrôle sur le cycle de vie de la donnée.

      La modernisation des architectures data s’est souvent résumée à un empilement de technologies : ingestion par API, stockage S3, moteur Spark, outil BI, scripts SQL … Mais sans cadre structurant, cette complexité finit par générer l’effet inverse de celui recherché : une dette croissante, des pipelines data fragiles, une gouvernance floue, et des métiers désorientés.

      Dans une économie pilotée par les données, où chaque décision, chaque automatisation ou modèle d’IA doit s’appuyer sur des pipelines fiables, une dette data non maîtrisée est un véritable risque.

      Le modèle Médaillon, fondé sur une architecture en couches (Bronze, Silver, Gold), ne se contente pas de rationaliser les pipelines de données. Il impose une discipline d’ingénierie data à l’échelle de l’entreprise, une logique de valeur progressive de la donnée, et un socle gouverné, prêt pour la scalabilité et la conformité.

      Quelles sont les solutions pour les DSI ? Continuer à colmater son legacy avec des outils modernes mal intégrés ? Ou basculer vers une approche très structurée pour sortir durablement du cercle dette / dérive / refonte ?

      La promesse déçue des Data Lakes

      Les Data Lakes ont longtemps représenté une alternative moderne aux entrepôts de données traditionnels : ingestion massive, prise en charge de tout type de données, faible coût de stockage… mais sans réelle structuration, beaucoup se sont transformés en data swamps. Résultat : des pipelines de données complexes, une faible qualité de données, une gouvernance difficile, et des plateformes incapables de soutenir les technologies d’IA ou les ambitions des métiers.

      Face à l’empilement de solutions hétérogènes, à la dette technique croissante et à la pression des métiers, de plus en plus de DSI et de Responsables Data se trouvent dos au mur : repenser l’architecture data est une nécessité. En réponse, le modèle Médaillon apparait comme un cadre structurant, capable de redonner cohérence, fiabilité et gouvernance à l’ensemble du cycle de vie des données.

      Architecture Médaillon : une solution progressive et gouvernée

      L’architecture Médaillon repose sur le principe de raffinement successif de la donnée via trois couches distinctes :

      • Bronze : Données brutes, telles qu’ingérées.
      • Silver : Données nettoyées, normalisées et enrichies.
      • Gold : Données business-ready, prêtes pour la BI, l’IA ou les dashboards.

      Pensée pour les architectures Lakehouse comme Databricks, elle permet une mise en qualité progressive de la donnée, tout en assurant traçabilité, gouvernance et performance.

      Zoom sur les couches Médaillon

      L’architecture Médaillon repose sur une organisation des données en trois couches successives, Bronze, Silver et Gold  (raw → clean → curated), chacune apportant un niveau croissant de structuration, de qualité et de valeur métier.

      Bronze : données brutes traçables

      La couche Bronze constitue le point d’entrée des données dans le système. Elle stocke les données dans leur format d’origine, sans aucune transformation, selon une logique append-only. Ce mode de stockage garantit la traçabilité des données, tout en assurant la reproductibilité des traitements en cas de besoin. On y retrouve des données issues de sources très diverses : APIs, fichiers plats, logs applicatifs, objets connectés (IoT), etc. Cette couche est le socle d’historisation et de fiabilité.

      Silver : nettoyage, validation et enrichissement

      La couche Silver, c’est le cœur opérationnel de cette architecture Data. Elle traite les données brutes issues de Bronze pour les nettoyer, valider et enrichir selon les besoins métiers ou analytiques. Les opérations types comprennent le dédoublonnage, la standardisation des formats ainsi que les vérifications des règles métiers. C’est également lors de cette étape que les données sont structurées dans des schémas exploitables, prêtes à être croisées ou analysées. La couche Silver délivre des datasets fiables pour les data discovery, la BI ou la data science.

      Gold : données métiers optimisées

      La couche Gold représente le niveau de raffinement optimal : les données sont agrégées, enrichies et modélisées selon les besoins spécifiques des utilisateurs métiers. On y retrouve des indicateurs clés (KPIs) et les vues agrégées. Ces datasets sont pensés pour une consommation immédiate via des outils de BI, des tableaux de bord, ou des applications IA. C’est la couche la plus exposée du pipeline, celle qui transforme les données en actifs décisionnels.

      Pourquoi choisir la plateforme Databricks ?

      L’architecture Médaillon révèle toute sa valeur ajoutée tout son sens lorsqu’elle est intégrée dans une plateforme unifiée. Databricks, qui a popularisé ce modèle, offre l’une des implémentations les plus matures et les plus opérationnelles. L’ensemble de ses briques techniques a été conçu pour s’aligner nativement sur le schéma Bronze / Silver / Gold, tout en permettant une scalabilité cloud, une gouvernance fine et le développement de l’IA.

      1. Delta Lake, socle transactionnel

      Delta Lake est le moteur de stockage et de traitement unifié de Databricks. Il permet d’enregistrer les données dans un format transactionnel ACID, avec la gestion de versions, le time travel (retour à un état antérieur de la donnée), et le support natif du streaming comme du batch. Chaque couche du modèle Médaillon peut être ainsi versionnée, historisée et auditée.

      2. Delta Live Tables, automatisation des pipelines

      Delta Live Tables (DLT) permet de créer des pipelines de transformation déclaratifs, orchestrés automatiquement par la plateforme. L’enchaînement Bronze → Silver → Gold est modélisé comme un workflow vivant, observable, testé, monitoré, et réexécutable à la demande. Cette brique limite les erreurs humaines et standardise les pipelines data dans un environnement multi-équipe.

      3. Unity Catalog , centralisation de la gouvernance

      Unity Catalog est la solution de gouvernance des data products de Databricks. Il centralise la gestion des métadonnées, des schémas, des politiques d’accès (RBAC), et assure une traçabilité complète des usages. Il devient le backbone de la gouvernance dans des environnements multi-workspaces, multi-clusters ou multi-clouds.

      4. MLflow pour les modèles IA en production

      MLflow complète l’écosystème avec une solution native de gestion du cycle de vie des modèles IA : entraînement, suivi, déploiement, versioning… Les datasets Silver et Gold peuvent sont directement utilisés pour créer des features sets, entraîner des modèles ou réaliser des inférences. L’intégration avec Delta Lake garantit que les modèles consomment des données fiables, gouvernées et reproductibles.

      Databricks, c’est une chaîne de valeur data / IA cohérente, intégrée, et gouvernée de bout en bout. La plateforme permet de standardiser les pipelines Data, de réduire la dette technique, et de scaler les cas d’usage métiers et IA sur une infrastructure robuste.

      PlateformeModèle Médaillon natif ?C’est pour vous si :
      DatabricksOui (intégré nativement)Vous cherchez une solution unifiée Data + IA + gouvernance
      SnowflakeNon, mais possibleVous avez un stack SQL/dbt
      BigQuery
      Non, mais possible      		Vous êtes dans l’écosystème Google et voulez développer l’IA
      Azure Synapse
      Non, mais possible      		Vous êtes dans un environnement Microsoft / Power BI

      L’architecture Médaillon vs. ETL

      Il est intéressant de comparer Médaillon avec les autres approches de transformation des données :

      CritèreETL ClassiqueELTArchitecture Médaillon
      Type de donnéesStructurées uniquementStructuréesTous formats (JSON, CSV, IoT, etc.)
      FlexibilitéFaible (workflow rigide)Moyenne (transformations en SQL)Forte (multi-langages, multi-formats, modulaire)
      Temps réelNonParfois (ajouté a posteriori)Oui (streaming natif avec Spark)
      GouvernanceManuellePartielle (dépend de la plateforme)Complète avec métadonnées, lineage
      MaintenanceComplexe à maintenirVariable, dépend des outomsModulaire, versionnable, traçable

      Contrairement aux approches plus classiques, l’architecture Médaillon est nativement compatible avec le cloud, les workloads IA, la BI et répond aux contraintes réglementaires.

      Gouvernance, sécurité et qualité de données

      L’architecture Médaillon permet d’automatiser la gouvernance, couche par couche :

      • Bronze : gestion des sources, métadonnées techniques
      • Silver : logs de validation, transformation documentée
      • Gold : politiques d’accès RBAC, journalisation des consultations, KPIs traçables

      Elle offre un cadre de conformité natif avec le RGPD, grâce à une traçabilité fine, un contrôle granulaire des accès et une gestion encadrée des données personnelles sensibles.

      Architecture Médaillon et traitement temps réel

      L’architecture Médaillon n’est pas limitée aux traitements batch ou à des usages différés. Elle supporte aussi les pipelines temps réel, : ingestion continue transformation à la volée, exposition des data prêtes à l’usage.

      L’ingestion des données en temps réel peut être faite avec des technologies comme Apache Kafka, Azure Event Hubs ou Google Pub/Sub, qui alimentent directement la couche Bronze. Ces flux continus sont ensuite traités dans la couche Silver grâce à des moteurs comme Spark Structured Streaming, qui permettent de nettoyer, d’enrichir et de transformer les données.

      Enfin, la couche Gold agrège ces données en quasi temps réel pour produire des indicateurs métiers ou déclencher des actions automatisées. L’architecture Médaillon permet un raffinement progressif même dans un contexte streaming, tout en maintenant les principes de traçabilité et de gouvernance.

      Quelques cas d’usages : suivi logistique en temps réel (colis, flotte, IoT), pricing dynamique en fonction de la demande ou des stocks, détection de fraude sur des transactions.

      Stratégie de modernisation de votre SI Data

      La mise en place d’une architecture Médaillon s’inscrit souvent dans un projet plus large de modernisation du système d’information data.

      Plusieurs facteurs peuvent motiver cette décision.

      Parmi eux, on retrouve fréquemment les attentes croissances des métiers en matière de BI, d’IA ou de fiabilité des données. La migration vers des environnements cloud est également un accélérateur car une architecture Médaillon offre une infrastructure scalable et adaptée aux workloads data. L’adoption de plateformes unifiées, comme Databricks, a également un rôle central car elle fournit les briques prêtes à l’emploi pour concevoir des pipelines gouvernés et industrialisés.

      À l’inverse, certains facteurs peuvent freiner l’adoption d’une architecture Médaillon. C’est souvent le cas lorsque les données sont fortement silotées, peu documentées, ou réparties entre plusieurs systèmes hétérogènes. Les DSI avec un legacy particulièrement complexe, basé sur des ETL propriétaires, des bases cloisonnées ou des workflows complexes, ont également du mal à mettre en place des pipelines plus agiles. Enfin, le manque d’acculturation DataOps ou en gouvernance des données est également un frein.

      Vers une architecture Data moderne, distribuée et gouvernée

      L’architecture Médaillon est également un socle pour des approches data plus avancées, notamment dans des environnements distribués ou fortement orientés métiers.

      Elle est particulièrement adaptée à l’approche Data Mesh, où chaque domaine métier est propriétaire de ses propres pipelines de données. Grâce aux couches Bronze / Silver / Gold, chaque équipe peut concevoir, gouverner et exposer des Data Products industrialisés, versionnés et traçables, tout en respectant un cadre commun de gouvernance à l’échelle de l’organisation.

      L’architecture Médaillon facilite également la mise en œuvre d’une IA à l’échelle. Les données Silver, déjà nettoyées et enrichies, sont utilisées pour entraîner des modèles de machine learning. Quant à la couche Gold, elle est parfaitement adaptée au déploiement en production pour, par exemple, des prédictions en temps réel ou des systèmes de recommandation. L’intégration avec des outils comme MLflow (nativement supporté sur Databricks) permet d’assurer un pilotage complet du cycle de vie des modèles : de la phase d’expérimentation jusqu’au monitoring post-déploiement.

      Architecture Médaillon, le socle d’un SI data-first

      Adopter une architecture Médaillon, c’est prioriser la fiabilité des données, la gouvernance, la traçabilité et l’évolutivité. Alors que les entreprises cherchent à industrialiser leurs cas d’usage data, tout en maîtrisant les coûts, les risques et la conformité, l’architecture Médaillon s’impose. 

      Intégrée dans une plateforme comme Databricks, elle représente un véritable levier de transformation pour la BI, l’IA, le reporting réglementaire, et la migration cloud.

      Smartpoint vous accompagne sur toute la chaîne de valeur :

      • Cadrage de votre architecture data
      • Déploiement de Databricks et pipelines Médaillon
      • Mise en œuvre de Unity Catalog, DataOps, MLOps
      • Migration progressive de vos systèmes legacy
      • Formations et acculturation de vos équipes Data & Métiers

      Contactez-nous pour valoriser vos actifs data grâce à une architecture résiliente, agile… prête à supporter tous vos projets d’avenir.

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        IA

        Pas d’IA en entreprise sans AI-Ready Data.

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        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 :

        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 :

        Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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          Smartday IA : IA générative, LLM et vectorisation – prenez le contrôle !

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          SMARTDAY IA – LES INSIGHTS

          📍 Date & Lieu : 13 février 2025, George V – Paris

          Entre nécessaires innovations, adaptation organisationnelle, conduite du changement, quête de retours sur investissement tangibles et anticipation des réglementations, cet événement a mis en lumière des leviers clés pour tirer parti de l’IA tout en garantissant une adoption responsable, éthique et souveraine

          Remerciements

          • Guillaume Bizet, Head of Cloud Migration Factory & AI enthusiast, Société Générale
          • Aldrick Zappellini, Directeur Data & IA et Chief Data Officer, Groupe Crédit Agricole
          • Aurélien Barthe, Chief Data Officer, Direction Data et IA, MGEN
          • Anne Gradvohl, Head of Innovation, Groupe Vyv
          • Aurélie Vanheuverzwyn, Directrice exécutive – Data et Méthodes, Médiamétrie
          • Matthieu Gourvès, Directeur Practice IA, Smartpoint

          TRANSFORMATION DES DONNÉES EN SAVOIRS ACTIONNABLES

          L’IA est présentée comme un outil crucial pour transformer de grandes quantités de données en informations exploitables, ce qui est un enjeu majeur pour les entreprises. Il a été question également de stack technologique dont les LLM et les RAG, expliquant leur rôle dans le traitement et l’analyse des données.

          IMPACT DE L’IA GÉNÉRATIVE

          L’arrivée de l’IA générative a été décrite comme une “déflagration” qui a accéléré les processus d’adoption technologique. L’IA bouleverse les équilibres organisationnels, nécessitant une réévaluation des processus et une attention particulière à la souveraineté des données.

          RÉORGANISATION ET ADAPTATION

          Les entreprises ont dû s’adapter rapidement à l’IA générative, impliquant divers départements (RSSI, DPO, DSI, RH) pour aborder des sujets comme l’éthique, la sécurité et l’alignement stratégique. Cela a nécessité une collaboration interdisciplinaire pour gérer les impacts notamment sur les processus métiers.

          STRATÉGIE D’ADOPTION MAÎTRISÉE

          Une approche prudente et réfléchie est nécessaire pour intégrer l’IA, en s’assurant que l’adoption est maîtrisée et alignée avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.

          FORMATION ET CONDUITE DU CHANGEMENT

          L’importance de la formation et de l’accompagnement des équipes est soulignée, notamment pour les managers et les différents métiers.

          La conduite du changement est cruciale pour intégrer l’IA de manière efficace et pour gérer les impacts culturels et organisationnels. D’ailleurs, un intervenant a expliqué qu’une académie Data/IA a été créée pour développer les compétences avec déjà une première promotion. Il est à noter que des modules de formation adaptés aux différents niveaux et métiers sont en cours de développement.

          DESIGN STRATÉGIQUE

          Tout comme la formation à l’IA générative doit infuser dans les métiers, il est crucial de mettre l’utilisateur au cœur de chaque projet et de penser en termes de besoins plutôt que de solutions. Le design stratégique doit être intégré dans les directions offres et marketing et toutes les directions qui développent des offres, des services ; et pas seulement restée cantonnée dans les directions data ou digitales. C’est absolument nécessaire pour développer au sein des projets des expériences utilisateurs positives.

          DIVERSITÉ ET SOUVERAINETÉ

          L’événement a également abordé la nécessité de créer de la diversité dans l’écosystème technologique, souvent non européen, et de se concentrer sur la souveraineté des données, en particulier dans le contexte de la réindustrialisation. L’IA générative est en effet dominée par quelques acteurs majeurs, posant des enjeux de dépendance aux modèles propriétaires. Pour favoriser l’innovation européenne, des alternatives open-source et locales émergent, comme Deepseek (licence MIT), bien que les modèles réellement open-source restent limités aux Small Language Models (SLM).

          ENVIRONNEMENT ET FRUGALITÉ

          Les impacts environnementaux de l’IA, et en particulier de l’IA générative, sont également au cœur des préoccupations. Même s’il est impossible d’avoir des informations précises sur les coûts environnementaux d’entraînement et d’utilisation des LLM, des initiatives se développent : la mise en place de calculettes carbone, les démarches Green IT et FinOps pour superviser et optimiser les ressources, le Green Code pour minimiser l’impact environnemental dans les pratiques de développement, le choix d’instances cloud localisées dans des pays ayant un mix énergétique moins carboné. En effet, même au sein de l’UE, toutes les zones ne sont pas équivalentes en intensité carbone. La France dispose d’un mix énergétique de 5 à 10 fois moins carboné que l’Irlande ou l’Allemagne (source : Electricity Maps), mais AWS privilégie Francfort pour le déploiement initial de ses modèles, obligeant certaines entreprises à patienter pour une alternative moins carbonée.

          RETOUR SUR INVESTISSEMENT DE L’IA (ROI)

          Avant de déployer l’IA à grande échelle, il est essentiel de comprendre les besoins et de quantifier le retour sur investissement potentiel, bien que la littérature sur le sujet soit encore limitée.

          L’importance du cadrage de projets liés à l’IA a été soulignée dans plusieurs interventions.

          1. Durée et approfondissement du cadrage : Il est mentionné que dans de grandes organisations – comme une banque – un cadrage efficace ne peut pas être réalisé en une semaine. Un cadrage approfondi peut prendre deux à trois mois, mais il est crucial pour bien comprendre et exprimer les attentes métiers. Cela permet de s’assurer que l’IA générative est réellement nécessaire et que le problème à résoudre est bien identifié.
          2. Introspection et questionnement : Il est important d’intégrer un questionnement vaste et profond dès le début du projet. Cela implique de ne pas se précipiter dans l’utilisation de l’IA sans avoir bien compris les besoins réels et les contraintes organisationnelles.
          3. Méthodologie et suivi : Le cadrage doit inclure une méthodologie claire pour évaluer la valeur des projets, en tenant compte des aspects qualitatifs et quantitatifs. Il est essentiel de vérifier après la mise en production si les estimations faites lors du cadrage se réalisent en termes de productivité ou de bénéfices.
          4. Accompagnement des Chefs de Projet : Les chefs de projet doivent être équipés et accompagnés tout au long des phases du projet, de l’identification du cas d’usage au suivi post-industrialisation. Cela inclut l’utilisation de méthodes et d’outils adaptés à l’impact du projet.
          5. Conduite du changement : La conduite du changement est particulièrement importante pour les projets d’IA générative, en raison de leurs impacts sur les outils, l’organisation, la culture et les compétences. Un bon cadrage doit prévoir ces aspects pour assurer le succès du projet.

          IA ACT

          Enfin, l’AI Act été mentionné dans le contexte de la préparation et de l’adaptation des entreprises aux exigences réglementaires liées à l’intelligence artificielle. Les intervenants ont échangé sur la manière dont leurs organisations anticipent les exigences de l’AI Act, en mettant en place des démarches et des structures internes avant même l’arrivée des textes réglementaires, comme la création de Design Authorities pour la data et l’IA. Il a été question de la transcription des exigences de l’AI Act, avec une réflexion sur la manière de les intégrer dans un cadre normatif interne. Les intervenants ont souligné l’importance de ne pas simplement se conformer aux exigences minimales, mais d’ajouter leur propre vision pour un cadre plus robuste. Un point a été soulevé concernant la gestion des risques, notamment les risques élevés, où l’AI Act ne fournit que peu de directives. Les organisations ont donc pris l’initiative d’aller au-delà des exigences minimales pour assurer une meilleure gestion des risques.

          POUR CONCLURE

          L’IA générative s’impose comme un levier de transformation majeur dans toutes les entreprises, mais son adoption doit être encadrée par une gouvernance stricte, une approche éthique et une optimisation des ressources. La clé du succès réside dans une intégration progressive, sécurisée et alignée avec les besoins métiers.

          INSIGHTS_SMARTDAY IA_2025Télécharger

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            IA, Cloud et IoT – Les piliers technologiques des DSI

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            Les prévisions (ABI Research) pour les cinq prochaines années mettent en exergue des transformations profondes qui impacteront considérablement les stratégies des DSI et des Responsables Data. l’intelligence Artificielle et une gestion toujours plus poussées des données s’imposent comme des leviers majeurs en terme de compétitivité, nécessitant une approche proactive et structurée pour répondre aux défis d’un écosystème en mutation rapide.

            L’évolution à un rythme effréné des technologies redéfinit en profondeur les stratégies des DSI et des Responsables Data. À l’horizon 2025, trois piliers technologiques se distinguent comme étant les principaux leviers de transformation : l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, le Cloud et l’IoT. Ces innovations, bien que distinctes, convergent pour façonner un nouvel écosystème.

            1. Intelligence Artificielle et Machine Learning : De l’expérimentation à l’industrialisation

            L’IA générative et le Machine Learning sont en passe de devenir des composants essentiels des infrastructures IT. Selon ABI Research, les dépenses en modèles de langage à grande échelle (LLM) connaîtront une croissance annuelle de 35 %, révélant une adoption de plus en plus généralisée au sein des entreprises. Toutefois, la vision par ordinateur (Computer Vision) reste dominée par des modèles traditionnels, les modèles de vision à large échelle (LVM) peinant encore à démontrer un ROI convaincant.

            Pour les DSI, l’industrialisation de l’IA nécessitera une intégration hybride entre les modèles traditionnels et les approches basées sur l’IA générative. La maîtrise des coûts, la protection des données et la scalabilité des infrastructures seront des priorités absolues pour une adoption réussie.

            2. Le Cloud et la montée en puissance du modèle hybride

            Le Cloud va poursuivre son évolution vers des architectures hybrides et souveraines, permettant aux entreprises de concilier agilité, performance et conformité réglementaire. ABI Research prévoit que d’ici 2029, le volume de données industrielles dépassera 4 zettaoctets, accentuant encore davantage la nécessité d’un traitement efficace et sécurisé des données.

            Pour les DSI, l’adoption d’un cloud hybride est. un impératif pour assurer la flexibilité des ressources et une gouvernance des données renforcée. La mise en place de data fabrics permettra de standardiser et d’intégrer les données issues de multiples sources, favorisant des analyses avancées et une meilleure prise de décision.

            3. IoT et connectivité intelligente : Une explosion des cas d’usage

            L’Internet des Objets (IoT) s’impose comme un accélérateur d’innovation dans les environnements industriels et urbains. ABI Research prévoit que le marché des réseaux privés 5G pour l’IoT atteindra 75,9 milliards de dollars d’ici 2030, bien que sa croissance soit légèrement revue à la baisse par rapport aux prévisions initiales. Les dispositifs IoT de suivi des chaînes d’approvisionnement continuent également leur développement, répondant aux exigences accrues de traçabilité et d’optimisation logistique.

            Pour les DSI, l’essor de l’IoT impose de sécuriser les flux de données, d’intégrer des plateformes de gestion IoT robustes et d’optimiser la connectivité pour exploiter pleinement le potentiel des réseaux intelligents.

            IA, Cloud et IoT – Une convergence stratégique inéluctable

            L’IA, le Cloud et l’IoT ne sont plus des choix technologiques optionnels, mais des leviers stratégiques incontournables. Leur intégration dans l’écosystème IT permettra aux entreprises de gagner en résilience, en compétitivité et en efficacité opérationnelle.

            Pour les DSI, la capacité à orchestrer ces technologies de manière cohérente et à anticiper les défis liés à leur déploiement sera un facteur clé de différenciation. L’avenir appartient aux organisations qui sauront exploiter la puissance des données et des infrastructures intelligentes pour innover et se transformer durablement. Vous avez besoin de vous faire accompagner sur ces chantiers ? Contactez Smartpoint.

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            RH

            Index de l’égalité professionnelle femmes-hommes 2025

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            Smartpoint réaffirme son engagement en faveur de l’égalité professionnelle

            Paris, le 1 mars 2025 – Smartpoint, entreprise spécialisée en conseil et services en ingénierie de la data, publie aujourd’hui son Index de l’égalité professionnelle femmes-hommes pour l’année 2025, calculé sur les données de l’année 2024.

            L’égalité entre les femmes et les hommes est un pilier fondamental de notre politique RH. Nous avons à cœur de favoriser un environnement de travail inclusif et équitable, où chaque collaborateur et collaboratrice peut évoluer et être reconnu à sa juste valeur.

            Un score de 68/100 pour 2025

            Pour l’année 2024, Smartpoint obtient un score global de 68 points sur 100, réparti comme suit :

            • Écart de rémunération entre les femmes et les hommes : 1,2 % en faveur des hommes (38 points)
            • Écart dans les taux d’augmentations individuelles : 6,1 % en faveur des hommes (25 points)
            • Augmentations des salariées après un congé maternité : 0 point (aucune salariée concernée)
            • Présence du sexe sous-représenté parmi les 10 plus hautes rémunérations : 5 points

            Vers une amélioration continue

            Nous sommes conscients des progrès à réaliser et nous nous engageons à renforcer nos actions pour améliorer ces résultats. À ce titre, Smartpoint prévoit de mettre en place des mesures correctives afin de réduire les écarts constatés et d’assurer une meilleure égalité au sein de l’entreprise.

            Nos axes de travail incluent :

            • Une politique de rémunération plus transparente et équitable
            • Une attention renforcée à l’égalité dans les augmentations et promotions
            • Une meilleure prise en compte de l’évolution des carrières après un congé maternité
            • Un accompagnement spécifique pour favoriser la parité dans les postes à haute responsabilité

            Smartpoint réaffirme son engagement en faveur de l’égalité professionnelle et poursuit ses efforts pour garantir à toutes et tous un environnement de travail respectueux et équitable.

            Keep in touch !

            IA

            Quelle infrastructure cloud pour supporter l’IA ?

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            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.

            En bref.

            Adopter une infrastructure cloud robuste pour supporter l’IA est essentiel pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de ces dernières avancées technologiques. Cependant, la mise en place d’une telle infrastructure peut s’avérer complexe et nécessite une expertise pointue. C’est là que les experts Data et les consultants de Smartpoint entrent en jeu ! Riche de notre expérience dans le domaine du cloud et de l’IA, nous sommes à côtés à chaque étape.

            • Évaluation précise de vos besoins en ressources
            • Conception d’une architecture cloud optimisée pour l’IA
            • Implémentation de solutions de sécurité et de conformité
            • Formation de vos équipes aux nouvelles technologies

            Ne laissez pas la complexité technique ou le manque de compétence en interne freiner votre innovation ! Contactez-nous dès aujourd’hui pour un accompagnement sur mesure et donnez à votre entreprise les moyens de mettre en oeuvre ce qui se fait de mieux en matière d’IA et de cloud computing.

            Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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              IA générative, LLM et vectorisation – quelle adoption par les entreprises ?

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              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.

              IA GEN LLM vectorisation

              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.

              Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !

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                Stack technologique

                Modernisation du Core Banking, pourquoi choisir une solution cloud-native et quel éditeur choisir ?

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                Pourquoi moderniser son Core Banking  ?

                Alors que le secteur bancaire accélère la digitalisation de tous ses services et doit faire face à une concurrence accrue des néobanques et des fintechs, la capacité à innover rapidement tout en maintenant des opérations fiables et sécurisées est devenue un impératif stratégique. Les banques, qu’elles soient traditionnelles ou digitales, doivent répondre aux attentes croissantes des clients en termes de fluidité, de personnalisation et de rapidité des services.

                Or, les systèmes bancaires Legacy, souvent complexes et coûteux à maintenir, ne permettent pas cette agilité.

                La modernisation du core banking s’impose alors comme une priorité pour de nombreuses banques. Mais cette transformation, qui peut s’appuyer sur des solutions cloud-native et modulaires comme Temenos Transact, comporte des défis techniques et organisationnels que les DSI doivent surmonter. Chez Smartpoint, nous accompagnons nos clients dans cette transition en leur offrant une expertise et des solutions adaptées à leurs ambitions.

                L’Importance d’une Solution Modulaire et Cloud-Native

                Les systèmes bancaires actuels doivent être en mesure d’évoluer rapidement pour intégrer de nouveaux services, se conformer aux réglementations changeantes et gérer une complexité croissante. C’est ici qu’interviennent les architectures modulaires et cloud-native.

                Modularité pour plus d’agilité

                Les solutions comme Temenos Transact offrent une approche modulaire permettant aux banques de déployer uniquement les fonctionnalités dont elles ont besoin. Cette flexibilité réduit le « time-to-market » des nouveaux services, un avantage concurrentiel clé dans un environnement bancaire ultra-compétitif.

                Architecture Cloud-Native pour plus de performances

                L’adoption d’une infrastructure cloud-native garantit une meilleure scalabilité, des coûts opérationnels réduits et une résilience accrue face aux pannes. Avec la montée en puissance des architectures hybrides, cette approche permet aux banques de migrer progressivement leurs systèmes tout en assurant la continuité de leurs opérations

                Comparaison avec les solutions concurrentes en core banking system

                Si Temenos Transact s’impose comme une référence dans le domaine du core banking pour son équilibre entre modularité, scalabilité et innovation; d’autres solutions alternative sont intéressantes. Chez Smartpoint nous vous apportons un conseil sur mesure pour vous aider à choisir la bonne solution en fonction notamment de votre Legacy, votre stack technologique, votre organisation, votre budget, les compétences de vos équipes, etc.

                1. Mambu : Une solution SaaS performante, idéale pour les néobanques, mais parfois limitée en termes de modularité pour des infrastructures complexes.
                2. Finastra : Une offre robuste pour les grandes banques, mais qui peut s’avérer plus coûteuse et moins flexible dans certains cas.
                3. Avaloq : Fort dans le segment de la gestion de patrimoine, mais moins orienté vers la transformation cloud-native globale.
                CRITÈRESTEMENOS TRANSACTMAMBUFINASTRAAVALOQ
                PositionnementSolution complète pour les banques traditionnelles et digitales, avec une approche modulaire et cloud-native.Solution SaaS légère, idéale pour les néobanques et fintechs en quête de rapidité et simplicité.Plateforme robuste pour les grandes banques et institutions financières complexes.Spécialisée dans la gestion de patrimoine et les banques privées, avec un focus sur le front-to-back.
                Approche technologiqueCloud-native, architecture modulaire, intégration facile avec d’autres systèmes.Purement SaaS, API-first, architecture légère mais moins adaptée aux systèmes complexes.Hybride (on-premise ou cloud), mais moins avancée dans l’approche cloud-native que Temenos.Principalement on-premise avec des options cloud limitées, moins axée sur la modularité.
                ModularitéTrès élevée : possibilité de déployer uniquement les modules nécessaires (paiements, prêts, etc.).Bonne modularité pour des besoins simples, mais limitée pour des infrastructures complexes.Modularité correcte, mais intégration parfois plus lourde à gérer.Modularité plus faible : solution souvent adoptée dans son ensemble plutôt que par modules.
                ScalabilitéExcellente : adaptée aux banques de toute taille, avec une scalabilité dynamique grâce au cloud-native.Bonne pour les petites et moyennes structures ; peut montrer des limites pour les très grandes banques.Très bonne scalabilité pour les grandes institutions, mais au prix d’une complexité accrue.Bonne scalabilité dans le domaine de la gestion de patrimoine, mais moins flexible pour d’autres cas d’usage.
                Time-to-MarketRapide grâce à sa modularité et son intégration simplifiée.Très rapide pour des néobanques ou startups fintechs grâce à son approche SaaS clé-en-main.Plus lent en raison de la complexité des projets d’intégration dans de grandes structures.Moyen : adapté à des projets spécifiques comme la gestion patrimoniale, mais moins agile globalement.
                Coût total de possession (TCO)Optimisé grâce à l’infrastructure cloud-native et aux économies d’échelle possibles sur le long terme.Faible pour les petites structures ; coûts qui augmentent rapidement avec la montée en charge.Élevé : coûts initiaux importants pour l’acquisition et l’intégration ; ROI sur le long terme.Élevé : coûts initiaux importants et maintenance coûteuse (surtout en on-premise).
                PersonnalisationTrès élevée : permet une personnalisation fine des services bancaires selon les besoins clients.Limitée : conçue pour une adoption rapide avec peu de personnalisation avancée possible.Élevée : adaptée aux grandes banques nécessitant des solutions sur-mesure, mais complexe à implémenter.Moyenne : bonne personnalisation dans le domaine patrimonial, mais limitée ailleurs.
                Cas d’usage typesBanques traditionnelles cherchant à moderniser leur Core Banking ; néobanques souhaitant évoluer rapidement.Néobanques ou fintechs cherchant une solution rapide et économique pour démarrer leurs activités.Grandes banques ayant besoin d’une plateforme robuste couvrant tous les aspects bancaires complexes.Banques privées ou gestionnaires de patrimoine cherchant une solution spécialisée front-to-back.

                Pourquoi choisir Smartpoint pour moderniser votre core banking system ?

                Chez Smartpoint, nous comprenons les enjeux spécifiques des banques, qu’elles soient traditionnelles ou digitales. Notre expertise notamment sur les solutions Temenos, combinée à notre approche cloud-native, nous permet de :

                • Répondre aux attentes croissantes des clients grâce à des solutions innovantes et personnalisées.
                • Optimiser les performances et réduire les coûts en modernisant les systèmes existants.
                • Accompagner la transition vers le cloud en garantissant une migration sécurisée et sans interruption.
                • Offrir un support continu avec des services de MCO, de TMA et une documentation adaptée.

                La modernisation vers un Core Banking cloud-native est essentielle pour l’innovation et la compétitivité des banques. En choisissant le bon éditeur et la solution adaptée à vos besoins spécifiques, vous pouvez transformer vos opérations bancaires et offrir une meilleure expérience à vos clients.

                Prêt à franchir le pas vers un Core Banking moderne et agile ? Contactez dès aujourd’hui un expert en solutions cloud-natives pour évaluer vos besoins et identifier la meilleure solution pour votre institution financière.

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