Ingénierie des données

Qu'est-ce que c'est ?

L'ingénierie des données consiste à concevoir les pipelines qui collectent, transforment et centralisent vos données brutes. C'est la fondation indispensable avant toute intégration IA : sans données propres et accessibles, les LLM et modèles ML ne peuvent pas délivrer de résultats fiables.

Comment ça fonctionne ?

1. 1

   Audit des sources

   Cartographie de vos sources de données (bases SQL, APIs, fichiers, SaaS) et identification des problèmes de qualité, doublons et silos.

2. 2

   Architecture des pipelines

   Conception de l'architecture cible : choix du stack (dbt, Airflow, Prefect), modèle de données, stratégies d'ingestion et de transformation.

3. 3

   Développement et tests

   Développement des transformations dbt, des DAGs Airflow et des connecteurs. Tests unitaires et de non-régression sur les données.

4. 4

   Monitoring en production

   Déploiement avec alertes sur les erreurs de pipeline, tests de fraîcheur des données et documentation technique pour votre équipe.

5. 5

   Maintenance

   Accompagnement à la prise en main des pipelines, ajustements selon l'évolution des sources et support ponctuel pour les nouvelles intégrations.

Ce que ça couvre

• Pipelines de collecte et de transformation fiables, de zéro à la production
• Stack moderne : Python, dbt, Airflow
• De la connexion de nouvelles sources à la préparation de jeux de données pour l'entraînement de modèles

Projets associés

• Pipeline de traitement d'emails - Société Pretto

Questions fréquentes

Pourquoi structurer mes données avant d'intégrer l'IA ?

▾

Un LLM ou un modèle ML n'améliore pas des données de mauvaise qualité. Si vos données sont fragmentées dans plusieurs outils, non nettoyées ou sans définition commune, le modèle apprendra les incohérences. L'ingénierie des données en amont garantit que l'IA travaille sur une base fiable.

Quels outils utilisez-vous ?

▾

Python pour la collecte et la transformation, dbt pour les transformations SQL et la documentation du modèle de données, Airflow ou Prefect pour l'orchestration, et PostgreSQL ou BigQuery selon le contexte. La stack est choisie en fonction de votre existant et de vos contraintes.

Peut-on commencer avec des données très fragmentées ?

▾

Oui, c'est précisément le cas le plus courant. La première étape est toujours un audit pour évaluer la qualité et la structure existantes. On commence par les sources les plus critiques pour votre cas d'usage prioritaire, puis on étend progressivement.

Le pipeline ETL est-il maintenu après la livraison ?

▾

La livraison inclut une documentation technique complète et un transfert de compétences pour que votre équipe puisse faire évoluer les pipelines. Des missions de maintenance ponctuelle sont possibles selon les besoins.