Dans ce guide, nous vous proposons de clarifier les liens entre Data Engineering et IA Engineering, en montrant pourquoi leur synergie est essentielle à la réussite des projets en intelligence artificielle générative (GenAI). À travers une exploration des concepts clés de la GenAI, comme le RAG, les bases de données vectorielles, les agents, ou encore le LLMOps, il vise à rendre accessibles les fondamentaux techniques qui sous-tendent ces nouvelles architectures.
Depuis la fin de l’année 2022 et l’arrivée de ChatGPT, l’intelligence artificielle générative (GenAI) a profondément transformé le paysage technologique. Au cœur de cette révolution, les LLMs (Large Language Models), des modèles d’intelligence artificielle entraînés sur de vastes corpus de textes pour comprendre et générer du langage naturel, sont devenus les moteurs des nouvelles applications d’IA. Leur capacité à traiter, résumer, reformuler ou dialoguer avec des utilisateurs ouvre des opportunités immenses… mais repose sur un prérequis souvent négligé : la qualité des données.
Car derrière chaque application GenAI performante, se cache un travail fondamental de Data Engineering. Sans une architecture de données solide, fiable et bien pensée, les LLMs ne peuvent ni apprendre efficacement, ni répondre de manière pertinente. Le Data Engineering n’est pas un support technique secondaire, c’est la fondation même de l’AI Engineering moderne.
Pour commencer, posons les bases : qu’est-ce que le Data Engineering ?
Le Data Engineering constitue la colonne vertébrale technique de toute stratégie data moderne. Il regroupe l’ensemble des pratiques, outils et infrastructures qui permettent de collecter, transformer, stocker et rendre accessibles les données de manière fiable, scalable et exploitable , que ce soit pour l’analyse, les modèles d’IA ou les applications métier.
La Modern Data Platform incarne pleinement cette vision : un socle technologique modulaire, composé de briques interopérables (ingestion, stockage, transformation, activation, orchestration et gouvernance), conçu pour traiter la donnée comme un véritable actif stratégique et en maximiser la valeur à chaque étape du cycle de vie.
Tout commence par l’ingestion, c'est-à-dire la collecte de données issues de de sources variées: outils SaaS, APIs, base de données, applications métier etc. Ces données brutes sont ensuite stockées dans environnements adaptés, selon leur format et leur niveau de structuration, que ça soit dans une data warehouse, data lake ou système hybride.
Vient ensuite la transformation, étape clé pour nettoyer, standardiser et enrichir les données. C’est ce qui permet de passer d’un ensemble hétérogène de fichiers à une information claire, prête à être analysée. L’orchestration des traitements granit, quant à elle , que les pipelines tournent de façon fluide, et automatisée.
Mais rendre la données disponible ne suffit pas, encore faut-il l'activer, à travers des outils de visualisation, de reporting, ou même des modèles de machine learning intégrés directement dans les produits ou les workflows métier.
Enfin, l’ensemble repose sur une gouvernance solide : contrôler qui accède à quoi, garantir la sécurité, la conformité, et la qualité sur la durée.
Pour un aperçu détaillé de cette architecture et des outils associés, nous vous recommandons de lire l'article très complet de notre COO et Data Engineer, Matthieu Willot " Modern Data Platform & Stack : Les fondamentaux à connaître pour exploiter vos données avec efficacité"
Abordons maintenant l’IA Engineering : la partie visible de l’édifice
Si le Data Engineering pose les fondations, l’IA engineering se considère comme l’édifice visible: celui des modèles en production, intègre aux produits, aux services, et aux usages réels.
Si la Data Engineering pose les fondations, l’IA Engineering se considère comme la partie visible de l'iceberg : celui des modèles en production, intégré aux produits, aux services, et aux usages réels. Ce domaine va bien au-delà de l'entraînement de modèles. Il s'agit de les déployer dans un environnement complexe, de les faire fonctionner de manière fiable à grande échelle et surtout de les rendre utiles et exploitables par les utilisateurs finaux.
Concrètement, l’IA Engineering s’organise autour de plusieurs dimensions clés :
• Le déploiement des modèles :
Une fois le modèle entraîné, il faut le rendre accessible, sur un serveur, dans le cloud, via une API, etc. Ce processus demande de gérer des questions de versioning, de sécurité, de scalabilité, et souvent d’automatisation. Voici quelques exemples de modèle couramment déployées :
- LLMs comme Mistral 7B, Llama 3, ou Claude pour des cas d’usages en langage naturel (chatbots, résumé automatique, génération de contenu métier etc.)
- Modèles de computer vision pour la détection d’objets dans des images (ex: YOLO v8, SAM)
- Modèles de classification ou recommandations embarquées des systèmes temps réel (fraude, scoring, e-commerce, etc.)
• L’intégration des les applications métier :
Un modèle, aussi performant soit-il, n’a de valeur que s’il est bien intégré dans les flux métier. Cela peut se traduire par une recommandation affichée dans une application e-commerce, ou une alerte dans un outil de gestion des risques. Cette phase nécessite une collaboration étroite entre les équipes data, produit, UX et développement.
• Le serving à grande échelle :
C’est l’un des défis techniques majeurs de l’AI Engineering : comment faire en sorte qu’un modèle réponde en quelques millisecondes à des centaines, voire des milliers de requêtes simultanées ?
Assurer cette performance en production implique la mise en place de solutions d’inférence optimisées, basées sur :
- Des architectures distribuées capables de gérer la charge,
- Des systèmes de cache pour éviter les calculs redondants,
- L’optimisation des ressources matérielles (GPU/CPU)
Le serving ne se limite pas à exposer un modèle via une API ; il s’agit de garantir scalabilité, résilience et temps de réponse faible, tout en gardant un contrôle sur les coûts d'infrastructure.
• Le réentraînement des modèles
Déployer un modèle, ce n'est jamais une fin en soi. Avec le temps, les données évoluent, les comportements changent, et les modèles peuvent perdre en pertinence. Le ré-entraînement permet de les adapter en continu, en intégrant de nouveaux jeux de données, des retours utilisateurs ou des spécifiques apparus après la mise en production. Il peut s’agir d’un fine-tuning léger, d’un entraînement incrémental, ou d’une remise à plat complète du modèle. Cette étape est essentielle pour assurer la pertinence des résultats et la valeur métier des systèmes IA dans le temps.
Le rôle stratégique du Data Engineering dans l’IA Engineering
On dit souvent qu’un modèle ne vaut que par la qualité de ses données et cela s’applique d’autant plus aux modèles génératifs. Même les LLMs les plus avancés produisent des résultats approximatifs, voire inutilisables, s’ils ne sont pas alimentés par des données fiables, structurées et pertinentes.
Ce que l’on voit, ce sont les modèles et leurs réponses impressionnantes. Ce que l’on voit moins, ce sont les fondations data qui les rendent possibles. Pour fonctionner de manière efficace et utile, une IA a besoin de données :
- Propres, sans erreurs, ni doublons et logiques.
- Disponible rapidement et en continu.
- Pertinentes, c’est-à-dire en lien direct alignées avec les cas d’usage métiers.
C’est là précisément ce que le data engineering intervient, souvent dans l’ombre, mais toujours en amont.
Des pipelines bien pensés = Des IA qui tiennent la route !
Par conséquent, les pipelines de données sont l’épine dorsale d’un projet GenIA, ils doivent être :
- Fiables, capables de gérer les erreurs et interruptions rapidement.
- Scalables, pour suivre automatiquement la montée en charge.
- Faciles à maintenir, avec des bonnes pratiques de software engineering, DevOps.
Sans cette rigueur en data engineering, impossible de faire tourner des IA génératives en production avec les niveaux de qualité, de performance et de sécurité exigés aujourd’hui.
Quels sont les concepts clé de la Gen IA à maîtriser ?
Dans l’univers des applications basées sur les LLMs (Large Language Models) certaines notions reviennent souvent, les connaître c’est bien, mais comprendre comment ils fonctionnent et quand/comment les utiliser c’est mieux !
LLMs
Les LLMs ou Large Language Model, sont des modèles d’IA entraînés sur d’immenses volumes de texte, leur force, comprendre générer et manipuler du langage naturel avec une fluidité impressionnante.
RAG
Une technique qui permet à un LLM d’aller chercher de l’info dans une base externe avant de générer une réponse. Idéal pour éviter les hallucinations, et enrichir les réponses avec du contenu métier, Mais pour que ça marche, il faut un système de recherche sémantique bien alimenté, encore une fois un enjeu très important de Data Engineering, que l'on ne voit pas forcément en première ligne.
VectorDB
C’est une sorte de base de données mais pour les vecteurs, ces bases stockent des embeddings (vecteurs numériques) permettant de recherches intelligentes, basées sur la significations plutôt que les mot-clés, leur performance dépend fortement de la qualité des pipelines d’ingestion et d’indexation, ce qui constitue la base d’un projet de data eng.
Embeddings
Ils traduisent des contenus comme du texte ou des images en vecteurs numériques, pour en extraire du sens, Leur bonne gestion nécessite une solide compréhension des données sources et des méthodes de transformations.
Agents/Chains
Les agents sont des IA capables d'exécuter plusieurs actions pour résoudre un problème. les chaînes orchestrent les différentes étapes entre ces actions en faisant passer l’information d’un bloc à un autre (modèle, recherche, formatage…).
Model Completion Pattern
Le MCP est un cadre d’architecture pour structurer l’appel à un LLM de bout en bout: formulation de la requête, appel au modèle, post-traitement de la réponse, mise en cache, etc. Il agit comme une couche d’abstraction entre le modèle d’IA et son environnement d’exécution. Il permet au modèle de s’adapter finement à des cas d’usages bien précis
Ce pattern renforce la stabilité, la maintenabilité et la traçabilité des applications GenIA, en structurant chaque étape du traitement d’une requête de manière claire et modulaire.
“Use Case” concret : un bot GenAI personnalisé connecté à une plateforme de données sur AWS
Notre équipe a développé un bot GenIA, interne pour faciliter l’accès à la documentation interne de la boite, et automatiser certaines tâches répétitives, avec pour objectifs :
- Réduire le temps passé à chercher de l’information.
- Offrir une assistance continue aux consultants.
- Garantir un usage sécurisé et confidentiel des données sensibles.
Côté données, nous avons utilisé AWS comme un environnement Cloud, en mettant tous les documents dans Amazon S3, métadonnées cataloguées avec AWS Glue, et données structurées en format “Apache Iceberg”.
Du côté traitement, nous avons mis en place un pipeline d’ingestion pour récupérer les documents, en extraire les informations clés, puis les convertir en vecteurs numériques. Ces vecteurs sont ensuite indexés pour former une base de données vectorielle, qui sert de référentiel de connaissances à notre bot GenAI.
En ce qui concerne la partie génération de réponse, nous avons utilisé des LLMs capables de comprendre les requêtes et de s’appuyer sur la base vectorielle existante. Ce fonctionne de type RAG déjà mentionné précédemment, permet d’éviter les réponses approximatives en fournissant des réponses alignées par rapport au référentiel métier. Donc au final, nous avons pu développer un bot intelligent, rapide, fiable et sécurisé, qui aide les équipes techniques et métiers à retrouver l’information, en quelques secondes et libère un temps précieux pour les tâches à plus forte valeur ajoutée.
Outils et technos à connaître pour réussir à créer cette synergie :
Mettre en place une synergie entre Data et IA Engineering, ça commence par le bon outillage. Ce tableau résume les briques essentielles à connaître, en fonction de leur rôle dans la pipeline de traitement des données et leur valeur ajoutée pour les cas d’usage GenAI.
Donc en résumé de ce guide :
L’IA générative fascine, transforme et redéfinit les usages. Mais derrière chaque réponse fluide d’un LLM se cache un travail de l’ombre, précis et rigoureux : celui des Data Engineers. Ce sont eux qui rendent les données accessibles, fiables, structurées, sans cela, aucun modèle, aussi puissant soit-il, ne peut fonctionner efficacement.
Sans données, pas d’intelligence. Et sans architecture de données, pas d’industrialisation possible. Les modèles restent alors confinés aux notebooks, incapables de répondre à des enjeux métiers concrets. À l’inverse, avec une infrastructure data bien pensée, l’IA devient un levier d’action réel, intégré dans les produits, les services, et les processus quotidiens. Le futur de la GenAI dépend autant de l'algorithme que de la donnée. Et ce sont celles et ceux qui maîtrisent cette double compétence -comprendre les modèles et savoir les nourrir - qui auront une longueur d’avance.
Alors, que faire aujourd’hui ?
Tester, se former, expérimenter. C’est en explorant les outils, en comprenant les architectures, et en manipulant concrètement la donnée que l’on devient acteur de cette transformation. L’IA générative n’est pas une mode : c’est un changement de paradigme. Et ceux qui l’embrassent dès maintenant seront les architectes des solutions de demain.
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