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Data engineering et MLOps

Data engineering et MLOps

Nous connectons vos sources, modélisons vos données dans un data warehouse ou un lakehouse, et mettons en place les pipelines et l’outillage MLOps qui font tourner l’analytique et l’IA sans correctifs manuels.

Une prestation d’ingénierie sur mesure

Nous définissons cette prestation autour de votre processus, de vos systèmes et de vos critères d’acceptation. Le problème et ses contraintes précèdent le périmètre et le prix écrits. Une solution packagée répond à un autre mode d’achat : choisissez-la si ses livrables correspondent déjà au besoin.

01Le problème

Là où les choses coincent d’habitude

Pipelines, entrepôts de données et infrastructure ML qui gardent données et modèles à jour.

  • 01

    Des rapports qui se contredisent

    La finance et les ventes extraient le même indicateur de systèmes différents et obtiennent des chiffres différents.

  • 02

    Des pipelines qui tiennent avec des crons

    Un changement de schéma en amont, et le tableau de bord du lundi est vide.

  • 03

    Des modèles que personne ne sait réentraîner

    La personne qui a entraîné le modèle est partie, et les étapes pour le reconstruire n’existaient que dans sa tête.

02Compétences

Ce que nous livrons

  • 01

    Intégration des sources

    Connecteurs pour outils SaaS, bases de données, fichiers et flux d’événements, avec capture des changements quand c’est utile.

  • 02

    Conception de warehouse et de lakehouse

    Des modèles de données sur Snowflake, BigQuery, Postgres ou Databricks qui épousent les questions que se pose l’entreprise.

  • 03

    Orchestration des pipelines

    Pipelines planifiés et événementiels, avec tests, reprises automatiques et lignage.

  • 04

    Suivi de la qualité des données

    Contrôles de fraîcheur, de volume et de schéma qui alertent le responsable avant qu’un tableau de bord ne casse.

  • 05

    Pipelines et registres ML

    Entraînement reproductible, modèles versionnés et redéploiement en un clic.

  • 06

    Accompagnement BI

    Couches sémantiques et tableaux de bord que vos équipes utilisent sans ouvrir de ticket.

03Résultats

Ce qui change une fois en production

  • 01

    Des échanges traçables

    Des pipelines dont les sources, transformations et destinations ont des responsables identifiés.

  • 02

    Des pannes visibles

    Fraîcheur, validation et alertes distinguent des données en retard de données réellement absentes.

  • 03

    Des opérations reproductibles

    Jeux de données, configurations et traces de déploiement versionnés encadrent les changements de modèle.

04Approche

Comment nous le livrons

  1. 01

    Cartographier sources et consommateurs

    Identifier producteurs, utilisateurs et décisions qui dépendent de la fraîcheur de chaque jeu de données.

  2. 02

    Définir contrats et accès

    Convenir des schémas, attentes de qualité, durées de conservation et permissions avant le pipeline.

  3. 03

    Prévoir reprise et recalcul

    Implémenter traitement incrémental, reprises historiques, orchestration et validation malgré événements retardés ou dupliqués.

  4. 04

    Transférer l’exploitation

    Documenter lignage, alertes, déploiement et responsabilités pour que votre équipe maintienne le pipeline.

05Stack

Les outils que nous utilisons le plus

  • Snowflake
  • PostgreSQL
  • Python
  • Docker
  • Kubernetes
  • ClickHouse
  • Kafka
  • DynamoDB
  • BigQuery
  • Cassandra
  • TimescaleDB
  • MLflow

07FAQ

Questions fréquentes

Voir le guide tarifaire
Avons-nous besoin d’un data warehouse ?

Si plus de deux systèmes alimentent votre reporting ou votre IA, presque toujours. Nous le dimensionnons selon vos volumes, et beaucoup de clients démarrent sur Postgres managé ou BigQuery.

Pouvez-vous travailler avec notre outil de BI actuel ?

Oui. Nous modélisons les données une fois et les connectons à l’outil que vos équipes utilisent déjà.

Qui est propriétaire des pipelines après le lancement ?

Vous. Tout tourne dans votre cloud et vit dans vos dépôts, documenté, avec des procédures d’exploitation pour votre équipe ou la nôtre.

Comment le prix de la prestation est-il défini ?

Nous convenons d’un périmètre et d’un prix après examen du travail, des dépendances entre systèmes et des critères d’acceptation. Le guide tarifaire présente les fourchettes approuvées pour les prestations qu’il couvre. Une proposition écrite confirme les éléments inclus avant le développement.

Comment définir la première décision de livraison ?

Identifier producteurs, utilisateurs et décisions qui dépendent de la fraîcheur de chaque jeu de données. Convenir des schémas, attentes de qualité, durées de conservation et permissions avant le pipeline.

Que doivent couvrir les critères d’acceptation ?

Des pipelines dont les sources, transformations et destinations ont des responsables identifiés. Fraîcheur, validation et alertes distinguent des données en retard de données réellement absentes. Jeux de données, configurations et traces de déploiement versionnés encadrent les changements de modèle.

Préparation à l’IA

Vous ne savez pas par où commencer ?

Dix questions en trois minutes environ pour savoir quoi préparer avant de construire.

Data engineering et MLOps

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Pipelines, entrepôts de données et infrastructure ML qui gardent données et modèles à jour.