Auteur/autrice : Emmanuelle Parnois

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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    Communication financière

    Avis de projet d’apport partiel d’actif

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    SMARTPOINT GROUP, société par actions simplifiée au capital de 37.500 euros, ayant son siège social 17 rue Neuve Tolbiac 75013 PARIS, immatriculée au Registre du Commerce et des Sociétés de Paris sous le numéro 492 114 434 et SMARTPOINT, société par actions simplifiée au capital de 20.000 euros, ayant son siège social 17 rue Neuve Tolbiac 75013 PARIS, immatriculée au Registre du Commerce et des Sociétés de Paris sous le numéro 798 574 059 ont établi un projet d’apport partiel d’actif qu’elles ont décidé de soumettre au régime juridique des scissions en application de l’article L. 236-22 du Code de commerce.

    Aux termes de ce contrat d’apport, la Société SMARTPOINT GROUP, fait apport à la Société SMARTPOINT de la branche complète et autonome d’activité de conseil aux entreprises en matière informatique .

    L’actif net apporté sera d’un montant de 1 699 584,18 euros.

    En rémunération de l’actif net apporté, il sera attribué à la Société SMARTPOINT GROUP, 248 actions de 20 euros de nominal chacune, créées par la Société SMARTPOINT GROUP à titre d’une augmentation de capital d’un montant de 4 960 euros. La prime d’apport s’élèvera à 1 694 624 euros.

    Les créanciers des Sociétés SMARTPOINT GROUP et SMARTPOINT dont les créances sont antérieures au présent avis pourront former opposition dans les conditions et les délais prévus par les articles L. 236-14, R. 236-8 et R. 236-10 du code de commerce.

    Le projet de contrat d’apport a été établi en date du 29 novembre 2024 et a été déposé au Greffe du Tribunal de Commerce de Paris le 29 novembre 2024.

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    à la une

    Smartpoint reçoit la médaille d’or Ecovadis pour son engagement RSE et renforce son engagement en réalisant son bilan carbone

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    Smartpoint, Entreprise de Services Numériques (ESN) spécialisée en conseil et en ingénierie Data, est fière d’annoncer l’obtention de la médaille d’or Ecovadis 2024, une reconnaissance qui place l’entreprise parmi les 5 % les mieux notées au niveau mondial. Cette distinction vient couronner des années d’engagement concret et structuré en matière de responsabilité sociétale des entreprises (RSE).

    Un engagement RSE concret et évalué

    La médaille d’or Ecovadis repose sur une analyse approfondie des actions de Smartpoint dans quatre domaines stratégiques :

    • Environnement : Réduction de notre empreinte carbone, notamment à travers la réalisation du bilan carbone de toutes les activités et des initiatives ciblées de transition écologique.
    • Droits humains et pratiques sociales : Promotion de la diversité et de l’inclusion, avec des conditions de travail qui valorisent nos collaborateurs.
    • Éthique : Mise en place de processus garantissant une gouvernance transparente et conforme aux standards internationaux.
    • Achats responsables : Partenariats avec des fournisseurs engagés dans une démarche durable.

    Cette évaluation met en lumière notre détermination à combiner innovation et responsabilité, contribuant à la création de solutions numériques durables.

    La réalisation du bilan carbone

    En 2024, Smartpoint a franchi une étape majeure en réalisant son bilan carbone. Cela a permis d’identifier précisément les sources de ses émissions (prestations IT, infrastructures, équipements, hébergement cloud) et d’agir de manière proactive pour réduire l’impact environnemental de l’entreprise.

    Une ambition renforcée pour l’avenir

    Pour Yazid Nechi, Directeur Général de Smartpoint :

    « Recevoir la médaille d’or Ecovadis et réaliser notre bilan carbone témoignent de notre volonté d’aller au-delà des standards actuels. Nous souhaitons bâtir un avenir où performance économique et responsabilité sociétale sont intimement liées. »

    Avec cette reconnaissance, Smartpoint affirme sa position d’acteur exemplaire, en s’engageant pleinement dans la transition écologique et sociale. L’entreprise ambitionne d’intégrer des solutions toujours plus innovantes et durables pour répondre aux enjeux technologiques de demain.

    À propos d’Ecovadis
    Ecovadis est une organisation internationale qui évalue les entreprises selon 21 critères RSE, couvrant des thématiques telles que l’environnement, les droits humains, l’éthique et les achats responsables.

    À propos de Smartpoint
    Basée à Paris, Smartpoint est une ESN spécialisée en ingénierie des données et en conseil Data. Depuis sa création, l’entreprise accompagne ses clients dans la valorisation et l’exploitation de leurs données, tout en plaçant les enjeux sociétaux et environnementaux au cœur de son activité.

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    Architecture

    Data Mesh – Gouvernance Fédérée et Architectures Distribuées

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    Le Data Mesh est une approche innovante qui répond aux limitations des architectures de données traditionnelles, notamment en matière de scalabilité et d’adaptabilité. Contrairement aux modèles centralisés, le Data Mesh propose une décentralisation de la gestion des données tout en renforçant la gouvernance globale.

    Les fondamentaux du Data Mesh

    Le Data Mesh repose sur des principes fondamentaux qui redéfinissent la gestion des données au sein des organisations.

    Approche Domain-Driven Design (DDD) : Les données sont structurées et administrées par des équipes métiers responsables de leurs domaines spécifiques, alignant ainsi la gestion des données sur les besoins opérationnels.

    Gouvernance Fédérée : Plutôt que d’adopter un contrôle centralisé, le Data Mesh met en place des politiques et des standards globaux appliqués de manière cohérente par les équipes locales, assurant une gouvernance équilibrée entre standardisation et autonomie.

    Données en tant que Produit (Data as a Product) : Chaque domaine considère ses données comme un produit, intégrant des API claires, une documentation standardisée et des accords de niveau de service (SLA) pour leur consommation.

    Les caractéristiques essentielles d’un Data as a product incluent :

    • Découvrabilité : Les données doivent être facilement identifiables et accessibles par les utilisateurs potentiels.
    • Adressabilité : Chaque produit de données doit disposer d’une adresse unique permettant un accès direct.
    • Fiabilité : Les données doivent être précises, cohérentes et disponibles conformément aux SLA définis.
    • Auto-descriptif : Les métadonnées doivent fournir une compréhension claire du contenu et du contexte des données.
    • Interopérabilité : Les données doivent être compatibles avec d’autres produits de données, facilitant ainsi leur intégration.
    • Sécurité : Les données doivent être protégées contre les accès non autorisés et respecter les normes de conformité.

    Ces principes assurent une gestion décentralisée des données, tout en maintenant une cohérence et une qualité optimales à l’échelle du SI de l’entreprise.

    Différences clés avec les approches modulaires

    Bien que les architectures modulaires et les microservices soient mentionnés dans le guide de Smartpoint sur les architectures data modernes, le Data Mesh se distingue par une orientation centrée sur les utilisateurs métiers. Contrairement aux microservices qui se concentrent sur les aspects technologiques, le Data Mesh permet aux utilisateurs métiers d’accéder directement aux données, en fournissant des outils adaptés pour démocratiser leur exploitation. De plus, alors que les architectures modulaires adressent principalement la scalabilité technique, le Data Mesh répond également aux enjeux humains et organisationnels, offrant ainsi une approche plus holistique de la gestion des données.

    Enjeux et avantages du Data Mesh

    L’adoption du Data Mesh offre plusieurs avantages pour les architectures de données et les systèmes d’information.

    En décentralisant la gestion des données, les équipes métiers gagnent en autonomie en leur permettant d’accéder, de transformer et de partager des données sans dépendre d’un département IT centralisé. Cette indépendance accélère les projets Data et favorise une réactivité accrue aux besoins métiers par nature évolutifs.

    Le Data Mesh contribue en effet à la réduction des délais de mise en production. En décentralisant la propriété des données et en permettant aux équipes de travailler de façon plus indépendante, les organisations peuvent répondre plus rapidement aux attentes métiers et proposer de nouveaux produits et services plus rapidement sur le marché.

    De plus, la décentralisation réduit les goulots d’étranglement en allégeant la charge des équipes IT « centrales », ce qui améliore l’efficacité opérationnelle. La gouvernance flexible du Data Mesh, avec des standards définis globalement mais appliqués localement, permet une adaptation aux spécificités de chaque domaine, assurant ainsi une cohérence tout en respectant les particularités locales.

    Cette approche favorise également une amélioration de la qualité des données, car chaque domaine fonctionnel est le plus à même de comprendre et de garantir l’intégrité de ses propres données, ce qui conduit à une meilleure satisfaction des utilisateurs.

    Enfin, cette architecture s’intègre particulièrement bien dans des environnements distribués ou hybrides, tels que le multi-cloud, optimisant ainsi la scalabilité et la flexibilité des systèmes d’information.

    Les défis à relever pour mettre en œuvre un Data Mesh

    La mise en œuvre du Data Mesh présente plusieurs défis majeurs.

    Tout d’abord, la formation des équipes métiers est essentielle pour qu’elles comprennent et assument leurs responsabilités en matière de gouvernance et de sécurité des données. Cette transition nécessite un changement culturel significatif, car les équipes doivent apprendre à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement.

    Ensuite, l’intéropérabilité et la nécessaire standardisation peuvent poser des problématiques IT. Dans une architecture Data Mesh, les données sont gérées de manière décentralisée par différents domaines fonctionnels, ce qui peut entraîner des divergences dans les formats, les structures et les protocoles de communication des données, rendant leur intégration plus complexe que prévu. Pour assurer une interopérabilité efficace, il est essentiel de définir des standards communs et des interfaces claires permettant aux différents domaines de partager et de consommer les données de manière cohérente. Cela nécessite la mise en place de contrats de données explicites et l’utilisation de technologies facilitant l’échange de données entre systèmes hétérogènes.

    De plus, la diversité des pratiques et des outils utilisés par les différentes équipes peut conduire à une hétérogénéité des données, compliquant leur utilisation transversale. La standardisation vise à harmoniser les formats, les nomenclatures et les métadonnées pour garantir une compréhension et une utilisation uniformes des données à travers l’organisation. Cela implique l’élaboration de conventions de nommage, la définition de schémas de données communs et l’adoption de protocoles standardisés pour la publication et la consommation des données.

    Enfin, la complexité accrue de l’architecture décentralisée requiert une orchestration rigoureuse pour garantir la cohérence globale du système. Cela implique la mise en place de mécanismes de gouvernance fédérée et de plateformes de données en libre-service pour soutenir les équipes dans la gestion de leurs données en tant que produits.

    Ces défis soulignent l’importance d’une planification stratégique et d’un engagement organisationnel fort lors de l’adoption du Data Mesh. S’entourer d’équipes expertes en ingénierie de la data, telles que celles de Smartpoint, est essentiel pour gérer efficacement à travers ces complexités et assurer une mise en œuvre réussie.

    Les outils

    L’adoption du Data Mesh nécessite la mise en place d’outils et de plateformes conçus pour faciliter sa mise en œuvre. Parmi les solutions leaders dans ce domaine, Smartpoint recommande :

    • Databricks : Cette plateforme unifiée offre des solutions pour l’ingestion, le traitement et l’analyse des données, simplifiant ainsi la gestion des pipelines de données dans une architecture Data Mesh.
    • Snowflake : En tant que plateforme de données cloud-native, Snowflake permet le stockage, le partage et l’analyse des données à grande échelle, favorisant une approche décentralisée de la gestion des données.
    • Nextdata : Fondée par Zhamak Dehghani, à l’origine du concept de Data Mesh en 2019, cette entreprise développe des solutions visant à faciliter l’adoption du Data Mesh en fournissant des outils adaptés aux besoins des organisations.
    • Denodo : Une solution de virtualisation des données qui facilite la mise en œuvre d’une architecture Data Mesh. En offrant une vue unifiée des données provenant de sources disparates, la plateforme Denodo permet un accès simplifié et une gestion efficace des données dans un environnement décentralisé. Cette approche est particulièrement adaptée aux architectures Data Mesh, où la gouvernance fédérée et la responsabilisation des équipes métiers sont essentielles.
    • AWS Lake Formation : Ce service d’Amazon Web Services simplifie la création de datalake sécurisés, permettant aux équipes de gérer et de partager leurs données de manière autonome.
    • Microsoft Azure Synapse Analytics : Cette plateforme analytique intégrée combine l’entreposage de données et l’analyse de big data, offrant une solution complète pour les architectures Data Mesh.

    Ces outils, en facilitant la décentralisation et la gestion autonome des données, contribuent à l’essor du Data Mesh. À terme, cette architecture de données pourrait devenir un standard dans les environnements multi-cloud complexes, où l’agilité et l’autonomie sont essentielles pour répondre aux défis modernes de la gestion des données.

    Pour relever les défis liés à la mise en œuvre du Data Mesh et en tirer pleinement parti, il est souvent nécessaire de faire appel aux services d’experts en architectures data et en ingénierie des données. Chez Smartpoint, nos équipes spécialisées vous accompagnent dans la conception et la mise en place de cette architecture innovante, en adaptant les solutions à vos besoins spécifiques. N’hésitez pas à nous contacter et modernisons ensemble votre architecture data.

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      IA

      Agents autonomes, la V2 des chatbots et les solutions IA à suivre.

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

      Qu’est-ce qu’un agent autonome ?

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

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

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

      Quels avantages apportent les agents autonomes ?

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

      Quels défis accompagnent leur adoption ?

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

      Quelles perspectives pour les agents autonomes ?

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

      Quelles solutions technologiques pour concevoir des agents autonomes ?

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

      SoundHound AI et Amelia : des agents conversationnels avancés

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

      DRUID : une plateforme agile pour l’IA conversationnelle

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

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

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

      Microsoft Copilot Studio : création d’agents autonomes sur mesure

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

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

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

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

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

      Souces :

      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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        Outils Data

        AI over RPA : l’automatisation intelligente pour des processus plus complexes

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        L’automatisation des processus métier a longtemps reposé sur le Robotic Process Automation (RPA), une technologie qui a fait ses preuves pour les tâches répétitives et structurées. Cependant, le RPA traditionnel atteint rapidement ses limites dès que les processus impliquent des données non structurées ou nécessitent une prise de décision plus avancée. C’est là que l’IA entre en jeu, transformant le RPA en une solution d’automatisation intelligente, ou « AI over RPA ».

        Pourquoi AI over RPA ?

        L’intérêt de combiner l’IA avec le RPA n’est plus à prouver dans l’écosystème de l’automatisation. Une étude de Gartner prédit que d’ici 2024, 60 % des organisations qui ont mis en place des initiatives de RPA auront intégré des technologies d’IA pour les rendre plus performantes. En effet, alors que le RPA classique ne peut automatiser que des tâches basées sur des règles strictes, l’ajout de l’IA permet de traiter des processus complexes et de gérer des données non structurées. Selon une autre enquête menée par Deloitte, l’automatisation intelligente, combinant RPA et IA, pourrait permettre aux entreprises de réduire leurs coûts d’exploitation de 20 à 25 % dans les trois prochaines années.

        Une flexibilité accrue pour des données complexes

        Là où le RPA seul se limite à exécuter des tâches prédéfinies basées sur des règles, l’IA permet d’interpréter et d’analyser des données non structurées, comme des images, du texte ou même des vidéos. Par exemple, avec des technologies d’IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur, le RPA devient capable de traiter des documents, d’extraire des informations utiles et de répondre à des requêtes avec une compréhension contextuelle. Cela représente un gain de temps considérable dans des secteurs comme la banque et l’assurance, où les documents complexes, tels que les formulaires et les réclamations, sont courants.

        Des décisions en temps réel et un apprentissage continu

        En intégrant des modèles d’apprentissage automatique, AI over RPA permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur des analyses en temps réel. Par exemple, dans un contexte de service client, un chatbot piloté par AI over RPA peut analyser le profil d’un client et adapter ses réponses en fonction de l’historique des interactions. Cette capacité de personnalisation permet de fournir un service plus précis et de mieux satisfaire les attentes des clients.

        AI over RPA ne se contente pas d’exécuter les tâches, mais il apprend et s’améliore au fil du temps. Grâce aux données recueillies, les algorithmes de machine learning affinent leurs analyses et deviennent de plus en plus performants, offrant une automatisation de plus en plus intelligente. Selon une étude d’IDC, les entreprises ayant adopté AI over RPA ont pu augmenter leur productivité de 32 % en moyenne grâce à l’automatisation adaptative et intelligente.

        Les bénéfices pour les entreprises

        Pour les entreprises, cette approche hybride apporte plusieurs avantages stratégiques :

        • Flexibilité accrue : Là où le RPA classique nécessitait une reconfiguration manuelle pour chaque changement de processus, AI over RPA s’adapte automatiquement aux nouveaux types de données et aux exigences en évolution.
        • Réduction des coûts et des erreurs : L’automatisation intelligente réduit non seulement les coûts en optimisant les ressources, mais elle diminue aussi les risques d’erreurs humaines dans les processus critiques.
        • Amélioration de l’expérience client : Avec l’IA, le RPA peut fournir des réponses plus pertinentes et personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction client. Selon Forrester, les entreprises qui investissent dans AI over RPA constatent une amélioration de 15 à 25 % de la satisfaction client en moyenne.

        Quels outils choisir pour l’implémentation d’AI over RPA ?

        Lorsqu’il s’agit de choisir des solutions d’AI over RPA, plusieurs acteurs dominent le marché avec des offres intégrant à la fois RPA et IA. Parmi les leaders, UiPath propose une plateforme robuste et évolutive avec des fonctionnalités d’automatisation intelligentes, notamment le traitement du langage naturel et l’analyse de documents. Elle permet aux entreprises de combiner facilement les robots RPA et les algorithmes d’IA, offrant une excellente flexibilité pour automatiser des processus complexes.

        Automation Anywhere est une autre solution de premier plan, particulièrement appréciée pour son architecture cloud-native et ses fonctionnalités d’apprentissage automatique intégrées. Cette plateforme fournit des outils spécifiques pour traiter les données non structurées, tout en simplifiant l’analyse des workflows et la prise de décision en temps réel.

        SS&C Blue Prism, initialement positionnée sur le RPA classique, a évolué pour intégrer l’intelligence artificielle et le machine learning dans son offre. Sa plateforme « Connected-RPA » permet de créer des chaînes de travail intelligentes et est particulièrement appréciée des grandes entreprises pour sa sécurité et sa scalabilité.

        En dehors ces solutions, d’autres acteurs ont également des outils intéressants. Microsoft Power Automate, par exemple, offre une intégration fluide avec l’écosystème Microsoft et se distingue par sa capacité à traiter des tâches d’automatisation intelligentes via Azure AI et ses modèles de machine learning. Pour les entreprises déjà engagées dans l’environnement Microsoft, Power Automate peut être une option intéressante en termes de coûts et de synergies.

        Enfin, IBM Watson Orchestrate est une solution qui gagne en popularité, notamment pour les projets nécessitant une IA avancée pour l’analyse de données non structurées. En s’appuyant sur l’écosystème IBM Watson, cette plateforme permet aux entreprises d’automatiser des processus complexes nécessitant des capacités analytiques poussées.

        L’avenir de l’automatisation passe par AI over RPA !

        AI over RPA représente l’avenir de l’automatisation intelligente en entreprise. Il permet non seulement de surmonter les limites du RPA traditionnel, mais aussi de fournir une solution agile, évolutive et capable de répondre aux besoins des organisations modernes. Dans un monde où la gestion des données et l’efficacité opérationnelle sont des priorités, AI over RPA s’impose comme un levier de compétitivité majeur pour les entreprises qui souhaitent rester à la pointe de l’innovation.

        Sources :

        1. Gartner – « 60% of Organizations Will Supplement RPA with AI Capabilities by 2024 »
        2. Deloitte – « Global RPA Survey: Unlocking the potential of automation »
        3. IDC – « The Impact of AI and Machine Learning on Business Productivity »
        4. Forrester – « How AI-Driven RPA Enhances Customer Experience »

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        Architectures Data modernes, le guide ultime – Édition 2024

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        le Guide Architecture Data 2024 !

        Ce Guide Architecture Data 2024 a été conçu pour offrir aux architectes de données et aux décideurs une vue d’ensemble des meilleures pratiques en matière d’architecture de données.
        Il propose des recommandations concrètes et des insights basés sur notre expertise en tant que Pure Player de la Data.

        Au sommaire de ces 80 pages sur les architectures data modernes

        1. Architectures de données modulaires
        2. Datalake vs. Datawarehouse
        3. Architecture traitement des données en temps réel
        4. Évolutivité et scalabilité
        5. Governance-by-Design

        6. Architectures Cloud natives
        7. IA et architecture de Données.
        8. Cadres de sécurité des Données
        9. Architectures Microservices et Event-Driven
        10. Interopérabilité et APIsation

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        AIOps, l’avenir des opérations IT grâce à l’intelligence artificielle

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        L’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) est en train de révolutionner la gestion des opérations informatiques en utilisant l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour automatiser la détection, l’analyse et la résolution des incidents IT. Dans un contexte où les environnements IT deviennent de plus en plus complexes, l’AIOps permettent d’ores et déjà d’optimiser les performances des systèmes et de réduire drastiquement la charge des équipes IT.

        L’AIOps, ou Artificial Intelligence for IT Operations, connaît une croissance rapide à l’échelle mondiale, tirée par le besoin croissant d’automatiser et d’optimiser la gestion des infrastructures IT complexes. En 2023, le marché mondial de l’AIOps est estimé entre 25 et 27 milliards USD et devrait atteindre entre 79 et 112 milliards USD d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel moyen (CAGR) situé entre 18 % et 37 %. Par ailleurs, les applications d’analyse en temps réel et de gestion des performances applicatives (APM) sont les plus adoptées par les entreprises, avec l’analyse en temps réel représentant environ 35 % du marché actuel.

        Quels sont les avantages de l’AIOps pour les DSI ?

        1. Détection proactive et réduction des interruptions

        L’un des avantages majeurs des solutions AIOps est leur capacité à détecter les anomalies en amont des incidents. En analysant des volumes massifs de données et en identifiant les comportements inhabituels, les solutions AIOps permettent aux équipes IT de repérer les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques. Cette détection préventive réduit les interruptions de service, améliore la disponibilité des applications, et limite l’impact sur les utilisateurs.

        2. Réduction des délais de résolution (MTTR)

        Grâce aux capacités de diagnostic automatisé et d’analyse des causes racines, les solutions AIOps permettent de réduire le Mean Time to Resolve (MTTR) des incidents. En fournissant des recommandations basées sur l’analyse des données historiques et des algorithmes de machine learning, les équipes IT peuvent identifier la source des problèmes plus rapidement et prendre les mesures correctives appropriées. Cela augmente l’efficacité opérationnelle et garantit une réactivité accrue face aux incidents.

        3. Automatisation des tâches répétitives

        Les solutions AIOps intègrent des fonctionnalités d’automatisation qui permettent de déléguer les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée aux machines. Par exemple, des tâches comme le redémarrage de serveurs, la gestion des configurations ou la réponse aux alertes basiques peuvent être automatisées. Cela libère les équipes IT pour des activités plus stratégiques et réduit les risques d’erreurs humaines dans les processus de routine.

        4. Amélioration de l’expérience utilisateur

        En assurant une surveillance continue et en intervenant proactivement pour prévenir les incidents, l’AIOps contribue à maintenir une expérience utilisateur fluide et fiable. Les utilisateurs finaux sont moins impactés par les pannes et les ralentissements de services, ce qui améliore leur satisfaction et renforce la confiance dans les services IT de l’entreprise.

        5. Réduction du bruit d’alerte et hiérarchisation des incidents

        Dans les environnements IT complexes, le bruit d’alerte (ou « alert noise ») est un problème majeur, avec des équipes souvent submergées par des notifications redondantes ou non critiques. Les solutions AIOps, telles que Moogsoft ou Digitate ignio™, réduisent le bruit d’alerte en corrélant les événements similaires et en hiérarchisant les alertes selon leur gravité. Cela aide les équipes IT à se concentrer sur les incidents réellement critiques et à éviter les distractions causées par les alertes moins pertinentes.

        6. Analyse prédictive et intelligence contextuelle

        Les solutions AIOps utilisent des algorithmes de machine learning pour identifier des tendances et des schémas cachés dans les données IT. Ces informations permettent d’anticiper les incidents potentiels en fonction des comportements passés, offrant ainsi une gestion prédictive des opérations IT. Par exemple, les plateformes comme IBM Watson AIOps et Dynatrace sont capables d’identifier les schémas de dégradation de performance pour prévenir des interruptions futures.

        7. Intégration multi-cloud et flexibilité des environnements

        Les solutions AIOps sont conçues pour s’adapter aux environnements multi-cloud et hybrides, ce qui permet aux entreprises de surveiller l’ensemble de leur infrastructure IT sans interruption, quel que soit le type de plateforme ou de fournisseur utilisé. Cette flexibilité est cruciale dans un monde où les entreprises adoptent des architectures IT de plus en plus diversifiées, avec des applications réparties entre plusieurs clouds publics, privés et locaux.

        8. Optimisation des coûts IT

        En automatisant la gestion des opérations et en réduisant le temps passé sur la résolution d’incidents, les solutions AIOps contribuent à réduire les coûts opérationnels. De plus, en prévenant les interruptions et en limitant les pannes, elles diminuent les pertes financières liées aux interruptions de service. Les entreprises peuvent ainsi optimiser l’allocation de leurs ressources et réduire les dépenses tout en maintenant un haut niveau de performance.

        9. Amélioration de la résilience et de la sécurité

        Les solutions AIOps, en surveillant en continu l’infrastructure IT, détectent rapidement les comportements suspects ou les menaces potentielles, ce qui renforce la cybersécurité et la résilience des systèmes. En intégrant la détection des anomalies et l’automatisation des réponses aux menaces, l’AIOps peut prévenir les failles de sécurité avant qu’elles ne deviennent des incidents majeurs.

        10. Adaptation en temps réel aux besoins de l’entreprise

        Enfin, les solutions AIOps sont évolutives et adaptatives. Elles ajustent en temps réel leurs modèles de machine learning en fonction des changements dans l’infrastructure IT, garantissant ainsi que les analyses et les recommandations restent pertinentes. Cela permet aux entreprises de rester agiles et de réagir rapidement face aux évolutions technologiques et aux nouvelles exigences opérationnelles.

        Quelles solutions d’AIOps ?

        Plusieurs solutions existent dans le domaine de l’AIOps, chacune avec ses propres avantages et spécialités. Voici notre sélection chez Smartpoint.

        1. Splunk : Centralisation des données et analyse en temps réel

        Splunk est reconnu pour sa capacité à traiter et à analyser d’immenses volumes de données en temps réel. Sa plateforme de gestion des logs et des métriques est devenue un atout majeur pour les équipes IT qui souhaitent :

        • Détecter et anticiper les incidents grâce à une surveillance proactive qui analyse en temps réel les données de l’ensemble de l’infrastructure IT.
        • Identifier les anomalies à l’aide de modèles d’apprentissage automatique qui établissent une norme de comportement et détectent les écarts.
        • Gagner en réactivité en centralisant toutes les données IT en un seul endroit, permettant aux équipes d’identifier rapidement les causes profondes des problèmes.

        Grâce à ses capacités de visualisation et à une interface intuitive, Splunk aide les DSI à obtenir une vision globale et contextuelle de leur infrastructure, facilitant des interventions précises et rapides.

        2. Dynatrace : Observabilité complète et IA intégrée

        Dynatrace est particulièrement apprécié pour sa capacité d’observabilité full-stack et de surveillance des environnements IT complexes, notamment ceux basés sur le cloud et les microservices. Les fonctionnalités clés de Dynatrace incluent :

        • Une analyse automatisée des dépendances entre applications, ce qui permet de diagnostiquer rapidement les problèmes en cas de panne dans un environnement multi-niveaux.
        • Une IA intégrée nommée Davis, qui analyse les données en continu, détecte les anomalies et fournit une analyse des causes racines en temps réel, offrant ainsi une résolution rapide des incidents.
        • Une vue unifiée qui couvre l’ensemble de l’infrastructure : applications, microservices, conteneurs et réseaux.

        Avec Dynatrace, les DSI bénéficient d’une solution complète pour surveiller en permanence leur infrastructure IT et réagir de manière proactive aux incidents, réduisant ainsi les interruptions de service et optimisant l’expérience utilisateur.

        3. IBM Watson AIOps : Intelligence avancée et multi-cloud

        IBM Watson AIOps est une solution de gestion des opérations IT basée sur l’intelligence artificielle, conçue pour détecter et résoudre les incidents en temps réel dans des environnements multi-cloud et hybrides. Les principales fonctionnalités d’IBM Watson AIOps sont :

        • L’analyse des logs et des alertes pour détecter des schémas et identifier les causes racines, facilitant ainsi une résolution proactive des problèmes.
        • L’intégration fluide avec des environnements multi-cloud et hybrides, ce qui en fait un outil idéal pour les entreprises avec des infrastructures IT diversifiées.
        • Des recommandations basées sur l’analyse de données historiques, ce qui permet d’améliorer la résilience et la rapidité de réponse face aux incidents.

        IBM Watson AIOps offre une approche orientée sur la prévention des incidents, ce qui permet aux DSI d’anticiper et de résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent les opérations.

        4. Digitate ignio™ : Automatisation intelligente et gestion proactive

        Digitate ignio™ se concentre sur l’automatisation intelligente et la gestion proactive des opérations IT.

        • L’automatisation des tâches IT répétitives telles que le redémarrage de serveurs ou le déploiement de correctifs, réduisant la charge de travail des équipes et limitant les erreurs humaines.
        • La détection proactive des incidents grâce au machine learning, en identifiant les problèmes avant qu’ils ne se transforment en incidents, permettant ainsi une résolution anticipée.
        • L’analyse des causes racines et l’intelligence contextuelle qui permet de comprendre les interconnexions des systèmes et d’identifier la source initiale des incidents.
        • La réduction du bruit d’alerte en regroupant et en corrélant les alertes, permettant une gestion des incidents plus efficace et ciblée.

        Digitate ignio™ offre une gestion complète des opérations IT en automatisant les tâches, en réduisant le nombre de fausses alertes et en optimisant les ressources humaines pour des interventions plus stratégiques.

        L’AIOps, avec des solutions comme Splunk, Dynatrace, IBM Watson AIOps et Digitate ignio™, permettent une gestion des opérations IT plus automatisée, proactive et intelligente. En intégrant l’IA et le machine learning, ces plateformes permettent aux entreprises de réduire les temps de résolution, d’améliorer la disponibilité des systèmes et de se concentrer sur l’optimisation des performances IT. Grâce à l’AIOps, les entreprises peuvent bénéficier d’une infrastructure plus résiliente, réduire leurs coûts et offrir une expérience utilisateur de meilleure qualité. En adoptant ces technologies, les entreprises prennent une longueur d’avance dans un monde où les environnements IT sont de plus en plus complexes et exigeants.

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        Quelles tendances data en cette fin d’année ? le TOP 3 selon Smartpoint, le spécialiste en ingénierie de la data.

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        En cette fin d’année 2024, le paysage technologique continue d’évoluer à une vitesse fulgurante, porté par des avancées majeures dans l’intelligence artificielle, les architectures de données modulaires et la cybersécurité. Ces innovations transforment la manière dont les entreprises gèrent, exploitent et sécurisent leurs données. Smartpoint, expert en ingénierie de la data depuis sa création, vous présente les trois tendances clés à suivre pour rester à la pointe de ces évolutions.

        1) Développement assisté par l’IA

        Le développement logiciel connaît une transformation majeure avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA). L’IA générative et le machine learning (ML) sont désormais utilisés pour assister les ingénieurs dans la création, le test et la livraison d’applications. Selon Gartner, d’ici 2028, 75 % des ingénieurs logiciels en entreprise utiliseront des assistants de codage IA, contre moins de 10 % en 2023. Cette tendance reflète l’énorme potentiel de l’IA pour automatiser des tâches complexes, améliorer la productivité, et réduire les erreurs dans les processus de développement​.

        Il en est de même dans l’écosystème Data !

        Citons pour exemple Snowflake qui exploite l’IA et le machine learning pour offrir une exploitation automatisée des données via des outils comme Snowpark, qui permet de développer et exécuter des modèles de machine learning directement dans le cloud. Les utilisateurs peuvent ingérer et analyser des données à grande échelle tout en intégrant des modèles prédictifs et génératifs pour des insights avancés​.

        Informatica, avec CLAIRE Engine, son moteur d’IA intégré dans Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC), automatise l’ingestion et la gestion des données tout en utilisant des algorithmes de machine learning pour optimiser l’orchestration et la qualité des données. Cela permet de tirer parti de l’IA pour automatiser des processus complexes et accélérer l’exploration de données

        Enfin, connu pour sa plateforme Lakehouse, Databricks combine data lakes et data warehouses, et intègre des capacités avancées d’IA générative et de machine learning via MLflow. La plateforme permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’IA directement sur les données, facilitant l’exploitation rapide et automatisée pour des analyses prédictives et des cas d’usage d’IA générative

        2) Architectures de données modulaires pour plus de flexibilité pour des besoins évolutifs

        Les architectures de données modulaires permettent une adaptabilité rapide aux changements des besoins métiers et technologiques. Ces architectures se composent de modules indépendants qui peuvent être développés, déployés, et mis à jour de manière autonome, offrant ainsi une flexibilité accrue. Un exemple courant est l’architecture microservices, où chaque service gère un aspect spécifique des données (comme la gestion des utilisateurs ou l’analyse des transactions), facilitant l’évolution et l’évolutivité de l’ensemble du système. Un autre exemple est l’architecture orientée événements (Event-Driven Architecture), utilisée dans des systèmes nécessitant une réponse en temps réel, où les composants modulaires réagissent aux événements au lieu de suivre un flux de données linéaire.

        Enfin, les plateformes dites Data Mesh décentralisent la gestion des données en permettant à chaque domaine de traiter ses propres données comme un produit. Ces approches modulaires répondent à des besoins croissants en termes de traitement distribué, de résilience, et d’optimisation des flux de données complexes​.

        Pour exemples, citons AWS Lambda et Google Cloud Functions qui utilisent des architectures orientées événements et microservices pour permettre aux développeurs de créer des applications réactives en temps réel. Chaque fonction Lambda ou Cloud Function peut être déclenchée par un événement spécifique (comme l’arrivée de nouvelles données ou une modification dans un système), permettant une gestion modulaire des processus métiers complexes.

        3) Cybersécurité et intégration dans la gestion des données

        En cette rentrée 2024, la protection des données et l’intégration efficace des systèmes sont plus que jamais aux cœur des préoccupations des entreprises. Les éditeurs de solutions Data intègrent de plus en plus l’IA et le machine learning pour renforcer la sécurité tout en facilitant l’exploitation des données. Par exemple, IBM Watsonx propose des outils de surveillance et d’analyse des données en temps réel, permettant de détecter et prévenir les cybermenaces, tout en assurant une intégration fluide avec les infrastructures existantes​.

        Fivetran quant à lui se concentre sur l’automatisation de l’ingestion des données tout en offrant des fonctionnalités avancées de cybersécurité. Cela permet une protection des données continue tout au long des processus d’intégration, tout en restant compétitif en termes de coûts et de simplicité de déploiement​.

        Citons également Elastic, avec sa solution Elastic Stack (ELK), qui se positionne comme un leader dans l’ingestion, le stockage et la restitution des données en temps réel. Elastic intègre des fonctionnalités avancées de machine learning pour détecter les anomalies dans les flux de données, renforcer la sécurité et offrir une visibilité complète des environnements IT. Cette approche proactive permet non seulement de protéger les données mais aussi d’améliorer l’intégration avec les systèmes existants.

        Vous souhaitez intégrer ces avancées technologiques au sein de vos systèmes d’information ou explorer les opportunités qu’elles peuvent offrir à votre organisation ? Faites appel à Smartpoint pour transformer vos défis en solutions concrètes et innovantes. Contactez-nous dès maintenant pour en savoir plus sur la manière dont nos experts peuvent vous accompagner dans cette démarche.

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          Stack technologique

          IA et ingénierie de la Data, quelles avancées technologiques ?

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

          GenAI et ingénierie Data, ce n’est pas encore pour maintenant.

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

          Le Manque de précision dans les prédictions

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

          Le défi d’interprétabilité

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

          Les Limites dans le traitement des données structurées

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

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

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

          Les problèmes de coût et de ressources

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

          L’IA dans le processus de gestion des données, une réalité.

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

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

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

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

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

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

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