Intelligent Data platform : comment booster l'ingénierie de données avec l'IA ?

Explorez comment l'IA redéfinit l’ingénierie des données à travers les plateformes de données intelligentes, et offre ainsi des perspectives inédites sur la manière dont les entreprises exploitent le potentiel des données pour accélérer l'innovation, optimiser les performances et rester compétitives dans un monde numérique en constante évolution.

Qu'est-ce qu'une Data Platform traditionnelle ? 

Pour comprendre le concept d'une Intelligent data platform, explorons d'abord ce qu'est une Data Platform traditionnelle. Ces plateformes sont conçues pour centraliser et gérer les données au sein d'une organisation, afin de faciliter leur collecte, leur stockage, leur analyse et leur utilisation pour des applications diverses telles que la Business Intelligence, les référentiels de données ou encore l’analyse prédictive. 

Les Data Platforms traditionnelles intègrent des données provenant de diverses sources internes et externes, les structurent et les rendent accessibles pour des analyses approfondies. Leur objectif principal est de permettre aux entreprises de faciliter l'accès à la donnée en se basant sur des données fiables et exploitables.

L'apport de l'Intelligence Artificielle dans les Data Platforms

L'intégration de l'Intelligence Artificielle dans les Data Platforms marque une évolution significative en matière de gestion et d'exploitation des données au sein des entreprises. L'IA ne se contente pas d'optimiser, elle transforme les fonctionnalités traditionnelles des Data Platforms, ouvrant la voie à de nouveaux paradigmes d'utilisation et de valorisation des données.

En effet, alors que les premières générations de Data Platforms se concentraient principalement sur des fonctions basiques telles que la collecte, le stockage et la visualisation des données, l'intégration de l'IA augmente ce processus. Elle enrichit chaque étape de la chaîne de valeur des données en introduisant des capacités avancées comme l'analyse prédictive, la recommandation personnalisée et l'automatisation intelligente des processus. Ainsi, l'Intelligence Artificielle transforme radicalement les Data Platforms, les rendant non seulement plus robustes mais également plus intelligentes. Ces avancées font des plateformes de données de véritables moteurs d'innovation et de compétitivité.

En optimisant chaque étape de la chaîne de valeur de la donnée, de l'identification à l'analyse, une Intelligent data platform offre aux entreprises la capacité de tirer le meilleur parti de leurs données. Elle facilite non seulement la collecte et la mise en qualité des données, mais aussi leur transformation, leur analyse et leur gouvernance, favorisant ainsi une prise de décision plus rapide et plus éclairée. Tous les métiers et rôles liés aux données sont ainsi réinventés.

Développement augmenté

Les Data Platforms modernes intègrent désormais des agents d’Intelligence Artificielle, tels que Copilot dans Fabric, conçus pour accompagner et assister les data engineers dans la création et l’optimisation des flux de données.

Un exemple concret de cette intégration peut être illustré par la chaîne de déploiement, notamment à travers les tests en CI/CD.

Le processus de CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) consiste à automatiser les étapes de développement, de test et de déploiement d'applications pour assurer des mises à jour rapides et fiables. L'IA améliore ce processus en réalisant une auto-réparation durant les tests. Lors du déploiement du code, des tests automatisés identifient et corrigent les anomalies sans interrompre le pipeline, assurant une transition fluide de l'environnement de développement à la production.

Identification et collecte de la donnée

Une Intelligent data platform améliore considérablement l'efficacité des métiers de la data dès la première étape de la chaîne de valeur : l'identification et la collecte de données. Les Data Analysts réduisent ainsi le temps consacré à la collecte laborieuse des données, au bénéfice de missions à forte valeur ajoutée, telles que l’analyse des données, leur exploitation, définir un plan d’actions etc. Des outils sophistiqués automatisent ces processus, en récupérant efficacement des données de sources publiques variées. Cette automatisation offre l’opportunité aux analystes de se concentrer sur l'interprétation et l'analyse des données.

Fiabilisation de la qualité des données 

Ensuite, l'IDP assure que la data suit un processus de gouvernance et de fiabilisation, et qu’elle est prête pour une analyse approfondie. L'IA est capable de mettre à jour des bibliothèques de code obsolètes, de résoudre des conflits entre elles, et de détecter de problèmes de qualité que les méthodes traditionnelles pourraient ne pas identifier. De plus, elle peut générer des données synthétiques pour combler les lacunes. On parle alors de data augmentation.

Transformation et traitement des données

La Data Platform intelligente simplifie la génération de traitement de code dans plusieurs contextes :

• pour la création de nouveaux traitements,
• pour les migrations technologiques afin de surmonter l'obsolescence des technologies existantes,
• pour l'analyse de données par des utilisateurs moins familiers avec le langage SQL. L'IDP facilite la génération de requêtes pour rendre l'extraction des données plus accessible.

Cette approche trouve tout son sens dans des cas spécifiques, comme la transformation de données non structurées.

Les données structurées sont organisées dans des formats prédéfinis, comme des bases de données relationnelles, tandis que les données non structurées ne suivent pas de schéma spécifique, tels que des textes, des images et des vidéos. L'IA, intégrée à la Data Platform, facilite la transformation de données non structurées en données structurées. Par exemple, elle est capable d’extraire des informations spécifiques de rapports ou effectuer du web scraping pour collecter et restructurer des données pertinentes à partir de sites web. Cette capacité s'étend également à la vidéo, où l'IA est en mesure d’analyser le contenu visuel pour extraire des informations clés.

De plus, l'IA est capable d’extraire et de classer des métadonnées à partir de documents techniques, associant ces informations à des actifs ou produits spécifiques, ce qui améliore l'analyse et la gestion des données par les data scientists. Par exemple, elle identifie automatiquement le contenu pertinent d'un document technique afin de le classer en fonction des produits ou services concernés.

Analyse et visualisation des données

L'IDP intervient ensuite pour optimiser l'analyse et la visualisation des données. Des outils comme Power BI de Microsoft offrent des visualisations intelligentes à partir des jeux de données fournis. Grâce à l’utilisation de langages naturels via des agents IA, les experts sont en mesure de demander des analyses spécifiques, telles que la tendance de l'évolution du chiffre d'affaires sur les dernières années, et de générer des graphiques automatiquement en réponse, mais également réaliser des projections sur les tendances. Cette évolution améliore l'efficacité de l'analyse et facilite la compréhension des tendances et des informations clés.

Documentation et refactoring

Par ailleurs, l'IDP améliore le refactoring - soit la génération et la réécriture du code - qui intervient durant les phases de modernisation. Cette Data Platform génère une documentation recontextualisée et personnalisée selon les besoins et les profils des utilisateurs, qu'ils soient juniors ou seniors. Ce processus évite les dettes techniques et assure la consistance des informations délivrée aux équipes. Il garantit par ailleurs que les informations sont les plus récentes et les plus pertinentes, ce qui augmente encore l'efficacité et la précision des analyses.

Gouvernance des données

Enfin, l'IDP améliore la gouvernance des données en analysant leur obsolescence, en s’assurant notamment de la bonne application des règles métiers et en garantissant la conformité aux réglemenrations en vigueur. Par exemple, elle identifie les données nécessitant une mise en conformité manuelle et détecte également les contenus inappropriés pour certains publics.

Observabilité

L'observabilité dans une Data Platform garantit que les données restent fiables, disponibles et sécurisées. Elle aide à repérer rapidement les anomalies, à résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact, et à respecter les règles en matière de protection des données. En surveillant en continu les pipelines, elle prévient les interruptions, améliore les performances et garantit une utilisation fluide et conforme de la plateforme.
Pour mieux comprendre cette approche, voici quelques exemples de cas d'usages :

Finops et prévisions de coûts

En matière de Finops, l'IA est utilisée pour projeter des coûts futurs et identifier des axes d'amélioration, favorisant ainsi une gestion financière plus précise et efficace. Les modèles d'IA sont capables d’analyser des données financières historiques pour prédire les tendances futures et proposer des axes pour optimiser les coûts.

Gestion du data drift

Le data drift (ou dérive des données) désigne le phénomène où les données utilisées par un modèle de machine learning changent au fil du temps, ce qui peut altérer la performance du modèle. Le data drift est problématique car un modèle de machine learning, entraîné sur un ensemble de données statiques, peut ne plus être pertinent ou précis si les données évoluent. Pour maintenir la performance du modèle, il est essentiel de détecter, mesurer et corriger le data drift par des techniques telles que le ré-entraînement régulier du modèle avec des données actualisées, l'automatisation de la détection de dérive, et l'ajustement continu des algorithmes utilisés.

Les modèles d'IA facilitent ainsi ce processus en automatisant la surveillance : ils anticipent un data drift, collectent les nouvelles données tout en mettant de côté les données inactives... Ils assurent ainsi une précision constante.

L'IA offre une opportunité pour les entreprises d'améliorer la productivité et l'efficacité de leurs Data Platforms, et de se différencier dans un environnement compétitif. L'IA enrichit également les compétences des professionnels de la data et contribue à créer des "humains augmentés". 
 
Adopter une Intelligent Data Platform favorise ainsi l’amélioration de la qualité des données, accélère leur disponibilité et facilite le développement de nouveaux produits et services plus rapidement. Le time to market est également optimisé, ce qui aide les entreprises à réagir plus vite aux besoins du marché et à créer de la valeur plus efficacement. L'IDP devient ainsi un levier stratégique pour soutenir le développement d’une entreprise.

Arthur Lecras, Consultant Data
Elodie Kunz, Practice Leader Data
Victorien Goudeau, Ingénieur Full Stack
Anas Nasir, Lead Data Scientist
Guillaume Wattellier, Service Line Manager Data & IA