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Article de blog

6 minutes de lecture

Penser en usine : comment industrialiser les pipelines pour livrer à la demande

Penser en usine : comment industrialiser les pipelines pour livrer à la demande

Pendant longtemps, les pipelines de données ont été construits manuellement, projet après projet, dans une logique artisanale. Si cette méthode fonctionnait à petite échelle, elle révèle aujourd’hui ses limites dans un contexte où la volumétrie des données explose, les besoins métiers se multiplient, et la gouvernance devient critique.

Une autre voie s’impose peu à peu : penser en usine. Cette approche systémique ne vise pas à assembler des flux à l’unité, mais à concevoir un environnement industrialisé capable de les générer dynamiquement en réponse aux besoins métier.

Les limites de l’approche artisanale

Une complexité croissante

Chaque nouveau pipeline conçu manuellement ajoute une brique à un édifice de plus en plus fragile :

  • Flux redondants ou contradictoires

  • Documentation lacunaire

  • Hétérogénéité des technologies utilisées

  • Intégration difficile dans les outils de gouvernance

Résultat : une dette technique importante, des retards de livraison, et une agilité diminuée.

Des coûts et des risques non maîtrisés

Construire à la main implique :

  • Une forte mobilisation des équipes data

  • Un risque accru d’erreurs

  • Des processus de validation et de documentation chronophages

Cette méthode freine l’innovation et complexifie les opérations au quotidien.

Vers une nouvelle ingénierie : l’usine à pipelines

Un changement de paradigme

Il ne s’agit plus de construire des pipelines à l’unité, mais de mettre en place un système capable de les produire automatiquement à partir de manifestes métiers.

Ces manifestes formalisent les besoins fonctionnels :

  • Sources de données

  • Transformations à appliquer

  • Règles de qualité

  • Déclencheurs d’exécution

  • Destinations des données

Ils deviennent la matière première de l’industrialisation.

Une vision systémique et orchestrée

L’usine à pipelines repose sur un écosystème maîtrisé combinant :

  • Frameworks comme DBT pour les transformations

  • Langages déclaratifs pour modéliser les processus

  • Infrastructure-as-Code pour le déploiement

  • APIs pour l’intégration

  • Outils d’automatisation pour la génération des pipelines

Cette approche ne repose pas sur une automatisation aveugle, mais sur une orchestration intelligente pensée par les équipes data.

La puissance des manifestes métiers

Une base unique pour le dialogue métier-technique

Les manifestes métiers servent de langage commun entre les équipes fonctionnelles et techniques. En les standardisant, on gagne en clarté, traçabilité et rapidité.

Ils incluent des éléments précis :

  • Fréquence des traitements

  • Règles de transformation

  • Contraintes de supervision

  • Obligations de documentation

Un levier pour la gouvernance native

Chaque manifeste alimente automatiquement les outils de :

  • Data lineage

  • Supervision

  • Documentation

La gouvernance devient intégrée nativement à chaque pipeline.

Les piliers de l’usine à pipelines

L’idéation métier

Tout commence par la formalisation des cas d’usage. À travers des ateliers dédiés, les besoins sont exprimés de manière exhaustive.

La génération automatique

Les manifestes sont traduits par des moteurs d’automatisation en pipelines exécutables. Chaque mise à jour du manifeste entraîne la régénération du flux, garantissant alignement et cohérence.

L’orchestration hybride

Un système orchestré s’appuie sur :

  • DBT pour les transformations

  • Python pour les scripts dynamiques

  • Text2SQL pour les requêtes générées en langage naturel

  • APIs pour les interactions système

Ce framework hybride et modulaire garantit une haute interopérabilité.

Les bénéfices immédiats de l’industrialisation

Gain de temps et agilité

Les pipelines peuvent être déployés en quelques clics à partir de besoins exprimés. Les équipes data sont libérées des tâches répétitives.

Réduction du TCO

  • Moins de ressources mobilisées

  • Pipelines éphémères déployés à la demande

  • Moins de redondances, plus de réutilisabilité

Qualité et conformité renforcées

L’intégration native dans les systèmes de gouvernance assure une :

  • Traçabilité complète

  • Conformité réglementaire facilitée

  • Supervision en temps réel

Amélioration de l’expérience utilisateur

Les outils comme Indexima permettent une optimisation automatique des requêtes, accélérant les analyses et fluidifiant la prise de décision.

Le rôle stratégique du Data Engineer

L’automatisation ne remplace pas le data engineer. Elle le repositionne :

  • En tant qu’architecte de l’usine

  • En tant que garant de la qualité du code généré

  • En tant que superviseur des processus de transformation

Le data engineer devient le chef d’orchestre de cette nouvelle ingénierie.

De l’approche projet à l’approche produit

Keyrus propose une rupture méthodologique :

  • Abandon de la logique projet (trop lente, trop rigide)

  • Adoption d’une logique produit, centrée sur l’usage métier

  • Génération des pipelines à partir des manifestes, dans une boucle d’amélioration continue

Une méthodologie éprouvée sur le terrain

Avec plus de 40 projets d’IA générative déployés, Keyrus démontre que cette approche n’est pas théorique. Elle est :

  • Scalable

  • Automatisée

  • Gouvernée

  • Soutenable à long terme

Industrialiser sans compromis

Industrialiser ne signifie pas sacrifier la rigueur. Grâce à une orchestration intelligente et à une structuration par manifestes, il est possible de livrer à la demande, tout en maintenant :

  • La qualité des données

  • La conformité

  • L’alignement métier

Pour aller plus loin : téléchargez l’eBook complet

Vous souhaitez comprendre plus en profondeur cette approche, voir des exemples concrets de mise en œuvre, ou évaluer comment adapter cette logique à votre organisation ?

Découvrez l’eBook exclusif de Keyrus : (R)évolution du data engineering – La marche vers l’auto-engineering

👉 Téléchargement gratuit

Vous y trouverez :

  • La méthodologie complète de l’usine à pipelines

  • Des cas d’usage détaillés

  • Des conseils concrets pour transformer votre data engineering

  • Une vision claire sur la gouvernance, le TCO et la scalabilité

Un guide indispensable pour toute organisation data-driven souhaitant passer à l’échelle.

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