L'IA casse la pile de données. La plupart des entreprises ont passé la dernière décennie à construire des piles de données sophistiquées. Les pipelines ETL déplacent les données vers des entrepôts. Les couches de transformation nettoient les données pour l'analyse. Les outils de BI font ressortir des insights pour les utilisateurs. Cette architecture fonctionnait pour l'analyse traditionnelle. Mais l'IA exige quelque chose de différent. Elle a besoin de boucles de rétroaction continues. Elle nécessite des embeddings en temps réel et une récupération de contexte. Considérez un client à un DAB retirant de l'argent de poche. L'agent IA sur son application mobile doit connaître cette transaction de 40 $ en quelques secondes. La précision et la rapidité des données ne sont pas optionnelles. Netflix a reconstruit toute son infrastructure de recommandation pour prendre en charge les mises à jour de modèles en temps réel1. Stripe a créé des pipelines unifiés où les données de paiement circulent vers les modèles de fraude en quelques millisecondes2. La pile moderne d'IA nécessite une architecture fondamentalement différente. Les données circulent depuis divers systèmes vers des bases de données vectorielles, où les embeddings et les données de haute dimension coexistent avec des données structurées traditionnelles. Les bases de données de contexte stockent le savoir institutionnel qui informe les décisions de l'IA. Les systèmes d'IA consomment ces données, puis entrent dans des boucles d'expérimentation. GEPA et DSPy permettent une optimisation évolutive à travers plusieurs dimensions de qualité. Les évaluations mesurent la performance. L'apprentissage par renforcement forme des agents à naviguer dans des environnements d'entreprise complexes. À la base de tout cela se trouve une couche d'observabilité. L'ensemble du système a besoin de données précises et rapides. C'est pourquoi l'observabilité des données fusionnera également avec l'observabilité de l'IA pour fournir aux ingénieurs de données et aux ingénieurs d'IA une compréhension de bout en bout de la santé de leurs pipelines. L'infrastructure de données et d'IA ne converge pas. Elles se sont déjà fusionnées. Références Blog technologique de Netflix. (2025, août). "Des faits et des métriques à l'apprentissage automatique des médias : Évolution de la fonction d'ingénierie des données chez Netflix." ↩︎ Stripe. (2025). "Comment nous l'avons construit : Stripe Radar." ↩︎