Plateformes data : bien les concevoir sans les surcomplexifier
Le 2 juillet 2025
Je ne suis ni architecte data, ni ingénieur data. Mais j’ai dirigé des équipes qui comptaient les deux. Et depuis quatre ans, en accompagnant des dizaines d’organisations, j’ai vu la même histoire se répéter :
Comment concevoir une plateforme data qui crée de la valeur métier… sans sombrer dans la complexité ?
Retour en arrière : l’âge d’or du data warehouse
Il y a une dizaine d’années, l’entrepôt de données était la star incontestée. On rêvait d’un référentiel unique de vérité pour piloter l’entreprise.
Mais dans la pratique ? Un entrepôt central, entouré de silos départementaux. Tout semblait organisé… mais beaucoup trop lent. Pour obtenir un KPI ou une nouvelle source, il fallait patienter des mois. Résultat : les métiers ont bâti leurs propres solutions dans l’ombre.
L’avalanche de technologies
Puis sont arrivés les data lakes, puis les lakehouses, promettant le meilleur des deux mondes. On a parlé de data mesh, de data fabric, de gouvernance distribuée…
Et puis l’IA générative a tout bousculé. LLMs, modèles de fondation, agents IA, frameworks « agentiques »… Et une nouvelle injonction est née : “Modern Data Platform for the AI Era”.
Une cacophonie étourdissante
Les newsletters, posts LinkedIn, webinaires et “guides ultimes” se sont multipliés. Tous affirment avoir la meilleure approche. Et dans des domaines comme la gouvernance de l’IA, la fragmentation des outils est vertigineuse : privacy, observabilité, MLOps, infrastructure…
Si vous ne doutez pas un minimum de vos choix technos, c’est que vous ne regardez pas assez bien.
Mais quand la technologie devient une fin en soi, on perd de vue l’essentiel : résoudre des problèmes métier grâce à la donnée.
Se recentrer sur l’essentiel
Un bon écosystème data doit servir trois objectifs :
Des produits data qui créent de la valeur
Tableaux de bord, maintenance prédictive, copilotes IA… Peu importe la forme, tant qu’ils génèrent un impact business réel.
Des fondations fiables
Gouvernance, qualité, traçabilité, sécurité, confidentialité, culture data. Sans elles, toute ambition IA est vouée à l’échec.
Une plateforme qui ne devient pas un problème
Elle doit être scalable, flexible et durable. Elle doit accompagner les usages métier, pas les ralentir.
Ce qu’il faut vraiment à une plateforme data moderne
- Temps réel & streaming : pipelines à faible latence, architectures événementielles, modèles IA live.
- MLOps de bout en bout : de la préparation des features à l’apprentissage continu.
- Support des embeddings & bases vectorielles : pour les moteurs sémantiques et les LLMs.
- Gouvernance & observabilité intégrées : qualité, sécurité, accessibilité par design.
- Scalabilité & maîtrise des coûts : cloud-native, élastique, mais sans dérapage budgétaire.
Ce que dit Gartner
Le rapport Gartner de mai 2025 est clair : les outils spécialisés pullulent et créent une fragmentation contre-productive. Le mot d’ordre : convergence.
« Les organisations sont submergées de solutions de data management. Les fournisseurs doivent unifier leurs capacités en plateformes intégrées ou risquent de perdre leurs clients. »
Traduction : la plateforme idéale n’est plus une juxtaposition d’outils mais un écosystème unifié, cohérent, interopérable et évolutif.
Et si l’IA devenait la solution ?
Ironiquement, c’est l’IA qui simplifie aujourd’hui la complexité des plateformes :
- Génération automatique de pipelines d’ingestion
- Découverte intelligente des métadonnées
- Suivi automatisé de la qualité et de la traçabilité
- Détection d’anomalies
- Recommandations en gouvernance (droits d’accès, schéma…)
Ces avancées rendent la plateforme plus efficace et accessible à des profils variés — analystes, opérationnels, non-techs. Et elles accélèrent l’adoption à l’échelle de l’entreprise.
Conseil simple (mais pas simpliste)
Commencez par les problèmes métier
Quel est le besoin concret ? Quelle valeur veut-on générer ? L’important, c’est d’identifier les cas d’usage qui comptent aujourd’hui et demain.
Construisez des fondations solides
Gouvernance, qualité, confidentialité, MDM, culture data. Conçues non seulement pour aujourd’hui, mais aussi pour la complexité à venir.
Pensez la plateforme après — mais bien
La plateforme ne vient pas en premier, mais elle est critique. Elle doit être pensée pour servir la stratégie et les fondations, avec souplesse et évolutivité.
Notre méthode chez Apgar
Notre approche s’appuie sur la méthodologie Apgar Pathfinder, un cadre structurant mêlant vision stratégique et mise en œuvre terrain.
Elle se compose de trois parcours :
- Parcours valeur métier : identifier les produits data & IA qui ont un impact mesurable.
- Parcours fondations : bâtir les socles de gouvernance, qualité, privacy, gestion des données.
- Parcours plateforme : concevoir une architecture data qui soutient et aligne le tout.
Ce n’est pas une démarche linéaire. C’est un processus itératif, co-construit, qui commence toujours par le contexte métier réel. On évalue l’existant, on identifie les manques, on bâtit une roadmap claire. Avec un seul objectif : rendre l’écosystème scalable, évolutif et aligné avec vos ambitions.
Et comme chaque organisation est unique, notre approche est agnostique : nous adaptons les solutions à votre maturité, vos enjeux, vos partenaires technologiques.
En résumé
Il ne s’agit pas ici de trancher entre acheter, construire ou assembler votre plateforme data.
La vérité, c’est que cela dépend : de votre contexte, de vos défis, de votre maturité et de vos ambitions.
Mais une chose est sûre :
- Commencez par la valeur métier.
- Bâtissez la confiance grâce à des fondations data solides.
- Et activez tout cela avec une plateforme adaptée, conçue non seulement pour aujourd’hui, mais aussi pour demain.
Si vous réussissez cela, la plateforme devient un levier.
Le reste ? Du bruit.
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