80 % d’un modèle DBT industrialisé automatiquement : comment l'IA change notre manière de lancer un projet data
Chez Thélio, ce sont les projets menés avec nos clients qui nous ont permis de tester l’intégration de l’IA dans des environnements data complexes et d’en tirer des convictions solides.
Le résultat ? Un framework DBT+IA propriétaire qui automatise 80% du développement de modèles data et génère 5000 lignes de code en 10 minutes. Voici le retour d’expérience complet de cette innovation née de nos missions clients.
L’origine : apprendre en faisant
Pourquoi ce framework ?
Ce sont les projets menés avec nos clients qui nous ont permis de tester l’intégration de l’IA dans des environnements data complexes et d’en tirer des convictions solides.
Ces expériences nous ont appris :
- Comment définir des bonnes pratiques claires pour structurer le développement et la transformation de données
- Quels sont les points de vigilance pour maintenir la qualité et la performance tout en utilisant l’IA
- Comment capitaliser sur les enseignements d’un projet pour accélérer le suivant
La naissance du framework
De là est née l’idée de créer un framework DBT avec des templates par couche (bronze, silver, gold) intégrant :
- Des formats attendus précis
- Des règles de gestion standardisées
- Des typages et des transformations standardisés
L’objectif était simple : permettre à l’IA de produire du code exploitable immédiatement, sans les itérations habituelles de correction et d’optimisation.
Mise en œuvre dans deux environnements clients
Les contextes d’application
Ce framework a ensuite été appliqué chez deux clients avec des profils très différents :
- Entreprise du secteur : Éditeur de logiciels SaaS
- Entreprise du secteur : Industrie & Équipement électrique
Ces deux environnements nous ont permis de valider la robustesse et l’adaptabilité de notre approche dans des contextes métier et techniques variés.
La mise en œuvre technique
Dans ces contextes, l’IA (Claude 4 Sonnet) a permis de :
- Générer automatiquement les modèles DBT à partir de règles prédéfinies
- Automatiser la création des couches bronze/silver
- Accélérer considérablement la phase initiale de développement, souvent la plus longue à mettre en place
Le choix de Claude 4 Sonnet s’est imposé pour sa capacité à traiter des contextes longs et à comprendre des structures complexes, deux prérequis essentiels pour générer du code DBT de qualité industrielle.
Résultats concrets et mesurables
Les chiffres qui parlent
Les résultats obtenus dépassent nos attentes initiales :
- 80% des modèles DBT (~300 colonnes) industrialisés automatiquement
- 14 tables traitées → plus de 5000 lignes de code générées en 10 minutes
- Un démarrage de projet largement réduit, avec un code conforme aux standards dès le premier jour
Ces métriques ne sont pas des estimations mais des mesures réelles effectuées lors de nos missions clients. Elles démontrent l’impact concret de l’IA sur la productivité des équipes data.
L’impact business
Au-delà des chiffres techniques, les bénéfices business sont significatifs :
✅ Réduction du time-to-value : La plateforme data est opérationnelle plus rapidement, permettant aux métiers d’accéder plus tôt à leurs données transformées.
✅ Moins de charge initiale pour les équipes : L’IA prend en charge la mécanique répétitive, laissant plus de temps aux tâches à forte valeur métier comme l’analyse des besoins et l’optimisation des performances.
✅ Qualité et cohérence : Le code généré respecte les formats et les règles définis, même en contexte multi-équipes ou multi-sites.
✅ Approche reproductible : Le framework est applicable à d’autres projets avec le même niveau de qualité et d’efficacité.
Les facteurs clés de succès
1. Précision des attentes
Plus les règles, formats et résultats attendus sont clairement définis (modèle de référence, règles de l’art), plus l’IA produit un code exploitable immédiatement et sans retouches lourdes.
Cette leçon s’est révélée cruciale : l’IA n’est pas magique, elle est excellente pour appliquer des règles précises à grande échelle. La qualité de l’output dépend directement de la qualité de l’input et du cadrage.
Concrètement, cela signifie :
- Documenter précisément les conventions de nommage
- Définir les standards de transformation par couche
- Formaliser les règles de gestion métier
- Créer des modèles de référence explicites
2. Approche POC → Industrialisation
Commencer par un test sur un échantillon réduit (opérations massives ciblées sur une journée), valider les résultats, puis passer à l’industrialisation à grande échelle.
Cette approche progressive nous a permis d’identifier rapidement les points de friction et d’ajuster le framework avant la montée en charge. Elle évite les déceptions liées à des attentes trop élevées en phase initiale.
Notre méthodologie éprouvée :
- Phase pilote : Test sur 2-3 tables représentatives
- Validation : Contrôle qualité, performance et conformité
- Ajustement : Optimisation des templates et règles
- Industrialisation : Déploiement sur l’ensemble du périmètre
3. Ciblage des bons cas d’usage
Concentrer l’IA sur des tâches répétitives et chronophages à fort volume (typage, création de modèles standards, conversions de formats…).
L’IA excelle dans la répétition intelligente mais n’est pas adaptée à tous les cas d’usage. Nous avons identifié les zones à forte valeur ajoutée :
Cas d’usage optimaux :
- Génération des couches bronze (ingestion standardisée)
- Création des modèles silver (transformations récurrentes)
- Typage automatique des colonnes selon les conventions
- Documentation automatique des modèles et transformations
Ce que cela change pour nos clients
Transformation des modes de travail
- Pour les équipes data : Libération du temps consacré aux tâches répétitives, recentrage sur l’analyse et l’optimisation, montée en compétence accélérée sur les bonnes pratiques.
- Pour les métiers : Accès plus rapide aux données transformées, possibilité de démarrer l’analyse business plus tôt dans le projet, réduction du time-to-insight.
- Pour la DSI : Industrialisation facilitée, standards garantis, réduction des risques de dérive qualité, optimisation des coûts de développement.
Évolution du rôle du consultant
Notre rôle évolue significativement avec ce framework. Plutôt que d’être dans l’exécution pure, nous nous concentrons sur :
- La définition des standards et des règles métier
- L’optimisation de l’architecture data
- L’innovation continue du framework selon les retours terrain
Cette évolution nous permet d’apporter une valeur ajoutée plus forte à nos clients, en nous concentrant sur les aspects stratégiques et l’expertise métier.
Conclusion
Ce retour d’expérience démontre que l’intégration réussie de l’IA dans les projets data ne relève pas de la théorie mais de l’expérimentation rigoureuse en conditions réelles.
Les résultats obtenus illustrent le potentiel concret de ces technologies quand elles sont correctement encadrées.
La clé du succès réside dans l’approche : partir des besoins terrain, tester de manière itérative, capitaliser sur les apprentissages et industrialiser progressivement.
C’est cette méthode pragmatique qui permet de transformer l’expérimentation en avantage concurrentiel durable.
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