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GenAI et Data Engineering : comment l’IA générative redéfinit le métier ?
4
min -
Publié le
4
July
2025

GenAI et Data Engineering : comment l’IA générative redéfinit le métier ?

Webinar
07
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La GenAI redéfinit le Data Engineering. Le monde de la donnée est en constante évolution, et l'arrivée de l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI) marque un tournant majeur. Loin d'être une simple tendance, la GenAI est en train de transformer en profondeur les métiers de la data, et en particulier celui de Data Engineer. Chez Modeo, nous sommes convaincus que cette révolution est une opportunité unique d'améliorer nos pratiques et de créer des plateformes data encore plus performantes.

Matthieu Rousseau, notre CEO, a eu le plaisir de discuter de ce sujet passionnant lors de notre Modeo Data Talks avec Christophe Blefari (Aka Blef), co-fondateur de NaO, un expert reconnu qui a passé plus de dix ans à façonner le data engineering. Cet article vous offre un aperçu des points clés abordés et vous invite à plonger plus en profondeur en regardant le replay complet sur notre chaîne Youtube.

GenAI et Productivité : Un accélérateur sans précédent

L'un des impacts les plus immédiats de la GenAI sur le data engineering est le gain de productivité. Christophe le souligne : la GenAI agit comme un véritable multiplicateur, permettant aux équipes de produire du code plus rapidement et plus efficacement. Cette automatisation de tâches répétitives et chronophages libère un temps précieux pour les data engineers.

Mais à quoi ce temps sera-t-il dédié ? Plutôt que de se perdre dans des tâches fastidieuses, les data engineers peuvent désormais se concentrer sur des missions à plus forte valeur stratégique. Cela inclut une meilleure collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins réels et concevoir des solutions data qui répondent précisément aux enjeux business. Que vous soyez dans une petite structure agile ou une grande entreprise plus établie, cette capacité à s'impliquer davantage dans la stratégie est un atout majeur.

L'évolution du métier de Data Engineer : Vers plus de stratégie et moins de pénibilité

Le data engineering a toujours été un domaine exigeant, nécessitant une maîtrise d'une multitude de technologies et d'outils. Python, Spark, SQL, Terraform, cloud... les data engineers sont souvent des profils transversaux, jonglant entre différents environnements. C'est là que la GenAI devient une alliée de taille.

Pour les profils seniors, l'IA copilote est un outil puissant. Elle permet d'automatiser le "jonglage" entre les technologies, de rafraîchir rapidement la mémoire sur des syntaxes moins fréquentes, et de générer des portions de code complexes en un temps record. En bref, elle permet aux experts de se concentrer sur l'architecture et la conception, plutôt que sur la rédaction ligne par ligne.

Cette évolution ouvre également la porte à de nouvelles opportunités de carrière. Si l'Analytics Engineering a déjà redéfini certaines frontières, la GenAI vient dynamiser encore davantage le rôle du data engineer. La construction de modèles génératifs, la gestion des données pour alimenter ces modèles, l'orchestration des pipelines d'IA... toutes ces tâches nécessitent des compétences solides en data engineering et tracent la voie vers des rôles comme celui d'AI Engineer avec une forte composante data.

Lire notre article complémentaire sur la GenAI : le rôle stratégique du Data Engineering

Impact sur les briques de la Data Platform

Lors du webinar, nous avons exploré comment la GenAI va impacter les différentes briques d'une plateforme data :

  • Ingestion et Transformation : Ce sont les domaines où le code est le plus présent, et donc où les gains de productivité liés à la génération de code par l'IA sont les plus significatifs.
  • Orchestration : Imaginez des agents IA capables de décider quand et comment lancer des tâches, rendant vos DAGs Airflow plus efficients et intelligents.
  • Observabilité et Gouvernance : La GenAI promet une détection proactive des anomalies et une automatisation de la création de tests, améliorant considérablement la fiabilité de vos données.

Un point particulièrement intéressant concerne le self-service data et le Text-to-SQL. Bien que les projets de Text-to-SQL aient rencontré des défis par le passé, les modèles de langage actuels s'améliorent de jour en jour. L'avenir est probablement aux interfaces conversationnelles intégrées directement dans les outils de BI, permettant aux utilisateurs métiers de générer des visualisations et des tableaux de bord simplement en posant des questions en langage naturel.

Envie d'aller plus loin et de découvrir la démo de NaO ?

Pour comprendre en détail comment la GenAI va transformer le quotidien des data engineers, les défis à anticiper et les outils à maîtriser, nous vous invitons à regarder le replay complet de notre Modeo Data Talks !

Myriam Ramzi
Head of Innovation & Partnerships
Matthieu Rousseau
CEO and Data Engineer
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