Data Engineering
Le data engineering est la discipline qui conçoit et maintient les pipelines techniques permettant de collecter, transformer et stocker les données d'une entreprise dans un format exploitable, avant qu'elles ne servent au reporting, à l'analyse ou à l'entraînement de modèles d'IA. C'est un travail d'infrastructure de données, préalable à tout usage avancé de ces données.
Ce travail devient visible dès qu'un projet d'IA générative ou de reporting doit s'appuyer sur des données réelles : un assistant qui doit répondre avec le catalogue produit à jour, par exemple, suppose que ce catalogue soit centralisé, structuré et synchronisé depuis les différents systèmes qui le modifient (ERP, e-commerce, CRM). Sans ce travail, chaque nouvelle fonctionnalité IA doit repartir de données dispersées et incohérentes.
L'erreur fréquente est de sous-estimer ce chantier et de vouloir démarrer directement un projet d'IA générative sur des données brutes, dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux. Le résultat est un projet qui bute rapidement sur des données incomplètes ou incohérentes. Un audit rapide des sources de données disponibles, avant de cadrer le projet d'IA, évite ce genre de blocage en cours de route.
