Présentation générale
L’intelligence artificielle ne peut produire de valeur réelle que si elle repose sur une infrastructure de données robuste, cohérente, bien gouvernée et pleinement maîtrisée. C’est pourquoi l’ingénierie des données data engineering constitue un pilier fondamental de l’approche NeuriaLabs.
Nous intervenons sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis sa collecte multi-sources jusqu’à sa structuration dans des environnements de stockage optimisés, en passant par la transformation, la normalisation, le contrôle de qualité, et la mise à disposition sécurisée de jeux de données exploitables par les modèles d’IA, les analystes métiers ou les outils de visualisation.
Nos équipes d’ingénieurs données conçoivent et opèrent des pipelines de traitement complexes, capables d’absorber des volumétries massives, en temps réel ou en batch, avec un haut degré d’automatisation, de résilience et de traçabilité. Ces pipelines alimentent des data lakes ou data warehouses hybrides, modulaires et interopérables, s’intégrant aux systèmes d’information existants.
Collecte et ingestion de données
Nous mettons en place des mécanismes d’ingestion continue, performants et adaptatifs, permettant de capturer des données issues de sources multiples :
• Bases de données relationnelles ou NoSQL
(PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra, etc.)
• APIs d’applications métiers
(ERP, CRM, plateformes web, outils internes)
• Flux temps réel (streaming)
(Kafka, Flink, Pub/Sub, WebSockets)
• Sources externes
(open data, données partenaires, web scraping, flux RSS)
• Données non structurées
(documents, fichiers log, images, sons, vidéos)
Nos pipelines sont conçus pour intégrer des mécanismes de bufferisation, de reprise sur incident, de contrôle de qualité en amont, et permettent une ingestion continue sans interruption des flux métiers.
Transformation, nettoyage et normalisation
Une donnée brute est, par nature, hétérogène, lacunaire, redondante ou bruitée. Nous développons des systèmes automatisés de préparation intelligente des données, fondés sur des règles métier, des modèles statistiques ou des logiques d’apprentissage automatique supervisé et non supervisé.
Les étapes classiques incluent :
• Le nettoyage (suppression des doublons, traitement des valeurs manquantes, gestion des incohérences typographiques ou sémantiques)
• La normalisation (unification des formats, codifications standardisées, harmonisation des unités)
• L’enrichissement (croisement avec d’autres sources, ajout de données dérivées, encodage de variables catégorielles)
• La validation (détection de ruptures, contrôle de distribution statistique, règles métier spécifiques)
• La transformation (agrégation, découpage temporel, pivot de structure, anonymisation, pseudonymisation)
Nous utilisons pour cela des outils tels que Apache Spark, Airflow, dbt, Pandas, Dagster, combinés à des environnements de tests automatisés garantissant la fiabilité des pipelines sur la durée.
Stockage, structuration et data lakes
Nous concevons des architectures de stockage avancées, adaptées aux besoins de scalabilité, de gouvernance, d’accessibilité et de sécurité des données IA.
Nos solutions incluent :
• Data lakes : espaces de stockage centralisés, capables d’accueillir des données brutes de toute nature (structured, semi-structured, unstructured), sur des infrastructures distribuées (AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage, HDFS). Ces espaces sont organisés par couche (raw, cleansed, curated, enriched), avec une gestion fine des droits d’accès et des métadonnées.
• Data warehouses : structures relationnelles optimisées pour les requêtes analytiques complexes (BigQuery, Redshift, Snowflake, Azure Synapse), interfacées avec des outils de BI, des notebooks ou des moteurs de modélisation.
• Hybrid data platforms : architectures combinant temps réel et batch, SQL et NoSQL, on-premise et cloud, avec des outils de fédération de requêtes (Presto, Trino, Dremio) et des catalogues de données unifiés.
L’ensemble est conçu selon les principes DataOps, avec versioning, monitoring, documentation automatique, et déploiement continu via CI/CD.
4. Gouvernance, sécurité et traçabilité
Dans tout projet IA, la maîtrise des données est indissociable de leur gouvernance responsable. C’est pourquoi nous intégrons systématiquement dans nos architectures :
• Des catalogues de données (DataHub, Amundsen, Atlan) permettant la documentation, la recherche et la classification automatique des jeux de données
• Des mécanismes de contrôle d’accès basés sur des politiques RBAC, ABAC ou OAuth2
• Des outils de lineage et d’auditabilité retraçant l’origine, les transformations, et les usages de chaque donnée exposée
• Des dispositifs de conformité RGPD et sectorielle, intégrant anonymisation, suppression à la demande, conservation limitée et documentation du traitement
Approche NeuriaLabs
Notre approche en matière d’ingénierie des données repose sur cinq engagements structurants :
1. Architecture résiliente, scalable et modulaire, adaptée aux exigences métier les plus contraignantes
2. Transparence complète des traitements, avec documentation automatisée et supervision en temps réel
3. Interopérabilité avec les écosystèmes clients, sans imposition technologique
4. Capacité à industrialiser la donnée au service des modèles IA, sans rupture de continuité entre la source, le traitement, le stockage et la consommation
5. Respect rigoureux des normes de sécurité, de souveraineté et de confidentialité des données
