Comment l'IA s'intègre dans les modern data platform : Notre tour d'horizon des éditeurs

Microsoft Fabric : L’approche hub unifié

La vision Microsoft

Microsoft Fabric est conçu comme un hub unique pour l’ensemble du cycle de vie de la donnée, intégrant ingestion, transformation, modélisation, visualisation et désormais services IA.

L’IA s’y déploie via :

• Copilot in Fabric, qui assiste dans la création de code, rapports et analyses
• Connexion native à Azure OpenAI Service depuis les notebooks et pipelines
• Azure AI Services accessibles pour enrichir les données (vision, speech, language)
• Notebooks Spark permettant d’utiliser des bibliothèques ML (dont SynapseML)

Pour qui c’est idéal

📌 Idéal si vous êtes déjà dans l’écosystème Microsoft (Power BI, Azure, Synapse) et cherchez une approche cohérente, intégrée, orientée usages métier.

⚠️ À noter : L’arrivée des Fabric data-agent renforce l’intégration de l’AI foundry d’Azure avec les données d’entreprise présentes dans Fabric.

L’avis terrain de nos experts

Copilot dans Fabric, c’est surtout marketing.

Les promesses sont là : génération de rapports, requêtes en langage naturel, automatisation des flux.

Mais dans la pratique :

• Les suggestions sont souvent peu pertinentes
• Des instabilités fréquentes dans les notebooks ou Power Query
• L’IA manque de contexte réel et produit des erreurs
• Le temps passé à corriger dépasse souvent le gain de productivité promis

À ce stade, c’est davantage un outil de démonstration qu’une solution fiable pour la production. Le potentiel est intéressant, mais l’outil n’est pas encore mature pour des scénarios avancés ou critiques.

Google Cloud Platform : L’IA native

L’approche Google

GCP a fait le choix d’intégrer l’intelligence artificielle au cœur de ses services analytiques, et non comme une couche additionnelle. Son approche vise à rendre accessible l’IA dans les flux de données existants, tout en conservant les standards d’échelle, de performance et de gouvernance propres au cloud Google.

👉 En clair : Si vous utilisez BigQuery, vous êtes déjà dans un environnement IA-ready.

L’IA se déploie via :

• BigQuery ML, pour créer des modèles en SQL sans extraction de données
• Vertex AI, plateforme complète pour entraîner, déployer et surveiller des modèles (dont des LLM)
• BigQuery Vector Search, pour les cas d’usage de type recherche sémantique ou RAG

Pour qui c’est idéal

📌 Idéal si vous cherchez une intégration fluide entre analytique, IA générative et gouvernance, sans pipeline complexe.

⚠️ À noter : Le MLOps reste exigeant sans accompagnement, et les coûts Vertex AI doivent être finement suivis.

L’avis terrain de nos experts

L’approche « IA-native » de GCP est pertinente et bien alignée avec les besoins des équipes IA. L’intégration directe dans BigQuery via BigQuery ML et Vector Search élimine le besoin de sortir les données ou de multiplier les outils, ce qui réduit la complexité technique et limite les risques de gouvernance.

Ce qui fonctionne bien :

• Accessibilité : BigQuery ML constitue une véritable porte d’entrée simple et efficace dans le machine learning pour les data analysts.
• Unification : Vertex AI centralise entraînement, déploiement, MLOps, et monitoring, avec des capacités de fine-tuning LLM de plus en plus matures.
• Recherche avancée : BigQuery Vector Search ouvre la voie à des cas d’usage RAG et recherche sémantique directement depuis la couche analytique, un avantage significatif en contexte GenAI.

Ce qu’il faut surveiller :

• Coûts : Sans garde-fous, les coûts (compute, entraînement, stockage) peuvent rapidement exploser, particulièrement sur Vertex AI avec des LLM.

Nos recommandations

• Exploration rapide ou POC : BigQuery ML – rapide, SQL-friendly, idéal pour commencer
• Projet IA pour l’industrialisation : Vertex AI moyennant une équipe DATA/IA bien structurée et experte
• GenAI et/ou recherche : BigQuery + Vector Search

Databricks : L’unification complète

La vision Databricks

Databricks mise sur l’unification complète : données, ML, IA générative et gouvernance dans un seul environnement. L’approche vise à casser les silos entre data engineers, data scientists et analystes.

L’IA s’y déploie via :

• Mosaic AI, suite complète pour développer et déployer des modèles (incluant des LLM fine-tunés)
• Unity Catalog, qui gouverne données ET modèles dans un référentiel unique avec lineage complet
• Databricks Assistant, IA intégrée pour aider au développement et à l’analyse
• Vector Search natif pour les applications RAG et recherche sémantique
• AutoML pour démocratiser la création de modèles sans expertise approfondie

Pour qui c’est idéal

📌 Idéal si vous avez des équipes data science matures et cherchez un environnement complet du notebook au déploiement production, avec une gouvernance unifiée.

⚠️ À noter : Plateforme puissante mais avec une courbe d’apprentissage importante. L’approche « tout Databricks » peut créer un vendor lock-in significatif.

L’avis terrain de nos experts

✅ Points positifs

Assistant IA intégré et gratuit

• Bien intégré dans l’écosystème : peu invasif, accessible à tous
• Génère de petits bouts de code et corrige des erreurs dans le contexte du notebook
• Prise en main rapide et ludique

Courbe d’apprentissage initiale relativement basse

• On peut être opérationnel avec un minimum de motivation
• Documentation et parcours de montée en compétence complets (migration pandas → Spark facile et distribuée)

Implémentation ML/IA familière

• Expérience proche d’un environnement local : mêmes bonnes pratiques et configurations (si on les applique)
• Liberté totale : la plateforme n’impose pas de garde-fous, ce qui laisse place à la créativité

Richesse fonctionnelle côté data science

• Évolue rapidement : agents IA, fonctionnalités modernes, etc.
• GENIE (dataviz et exploration de donnée en langage naturel) produit un effet « waouh » immédiat et facilite l’exploration pour les métiers curieux

Développement d’applications front intégrées

• Apps simples (type Streamlit) offrant un excellent time-to-value et apps plus avancées (Dash, bientôt Node.js)
• Sécurité unifiée via Unity Catalog : même plateforme pour data, IA et front

✖️ Points négatifs

Assistant IA limité

• Pas « miraculeux » : ne remplace pas un expert et reste cantonné à de petites tâches
• Pas d’accès direct aux données ; il n’a que le contexte notebook. C’est positif pour la sécurité, mais limitant pour des requêtes avancées

Plateforme complexe pour les personnes vraiment non-tech/data

• Malgré les efforts d’UX, le côté « tout-en-un » peut sembler écrasant pour les métiers non data
• Les utilisateurs peu familiers des outils modernes peuvent se perdre (c’est néanmoins la plateforme qui fait le plus d’efforts et évolue très vite)

Liberté sans garde-fous

• Possibilité de « mal faire » aussi facilement que de « bien faire » : absence de bonnes pratiques imposées
• Approche qui ne guide pas l’utilisateur

GENIE reste perfectible après l’effet découverte

• Impact limité au-delà de l’effet « waouh » : ne remplace pas une véritable analyse

Complexité croissante pour l’expertise

• Devenir expert nécessite un investissement important : la progression reste exigeante une fois le socle franchi

En résumé

Assistant IA pratique et gratuit, mais basique. ML et IA bien intégrés. Plateforme parmi les plus rapides à évoluer sur le marché et sans réel obstacle pour les initiés ; l’interopérabilité dans un même notebook (SQL, Python, Scala) rend le développement agréable pour les équipes tech comme data. Développe de plus en plus de fonctions orientées métier, un atout majeur pour l’avenir.

Notre recommandation

Nous encourageons vivement les tests !

Il est possible d’explorer réellement la plateforme gratuitement grâce à la Free Edition de Databricks (les seuls à proposer cette approche actuellement).

Côté IA, l’expérience est proche d’un environnement local… mais en mieux : vos data scientists s’y retrouveront, et pour les cas d’usage intensifs, le calcul distribué apportera des bénéfices significatifs.

C’est aujourd’hui la plateforme où IA, données et sécurité coexistent le mieux sur le marché (attention néanmoins aux coûts, qui peuvent rapidement devenir importants sans surveillance).

Snowflake : La démocratisation par le SQL

L’approche Snowflake

Snowflake démocratise l’accès à l’IA en l’intégrant directement dans l’environnement SQL familier aux analystes. L’objectif : rendre l’IA utilisable sans expertise data science approfondie.

L’IA s’y déploie via :

• Snowflake Cortex, fonctions IA natives (sentiment analysis, résumé, traduction, prédictions) appelables directement en SQL
• Document AI pour extraire et analyser des données depuis des documents non structurés (PDF, images)
• Snowpark ML, framework Python pour développer des modèles sans quitter Snowflake
• Snowflake Native Apps avec modèles pré-entraînés disponibles sur le marketplace
• Container Services pour déployer des modèles custom dans Snowflake
• Copilot, l’assistant IA de Snowflake intégré directement dans l’UI. Il permet de générer, compléter et améliorer des requêtes SQL, mais aussi de répondre à des questions ouvertes tant sur les données que sur les features et concepts Snowflake

Pour qui c’est idéal

📌 Idéal si vos équipes sont principalement orientées SQL/BI et vous voulez introduire l’IA progressivement sans révolutionner vos pratiques.

⚠️ À noter : Approche simple mais peut être limitée pour des cas d’usage IA très spécifiques. Les coûts de compute peuvent exploser avec Cortex sur de gros volumes.

L’avis terrain de nos experts

En proposant des solutions répondant à divers besoins : analyse documentaire, fonctions LLM, pipeline ML… le tout sans changer d’environnement, Snowflake facilite l’accès à l’IA. Plus besoin d’utiliser des outils tiers, d’extraire ses données, ou d’être expert : tout le monde peut s’essayer à l’IA dans un environnement scalable.

Points à retenir

• Interopérabilité : La combinaison des Container Services et SnowparkML permet d’avoir des cas d’usage plus personnalisés et des architectures hybrides.
• Gouvernance et sécurité : La traçabilité, conformité et la protection des données sont facilitées car toutes les fonctionnalités IA s’exécutent directement dans Snowflake.
• Accessibilité : Des profils non experts peuvent interagir avec des modèles IA via des interfaces facilitées, des requêtes en langage naturel, ou de la génération de requêtes SQL.

Points d’attention

• Coûts : Ils peuvent augmenter rapidement sans un monitoring régulier.
• Fonctionnalités pas encore matures : Plusieurs briques sont encore en preview et sont soumises à des évolutions futures. Leur stabilité et leur pertinence peuvent en être impactées.
• Dépendance à l’écosystème Snowflake : Si cela peut être bénéfique, il faut être vigilant à penser son architecture de manière plus modulaire si l’on ne veut pas s’enfermer.
• Nécessité d’une connaissance des données : Liée au fait que les fonctionnalités soient encore en grande partie en preview, il faut être familier avec les données pour s’assurer de la cohérence des réponses des différents modules.

Amazon AWS : L’écosystème le plus large

L’approche AWS

AWS propose l’écosystème le plus large mais aussi le plus éclaté. L’IA n’est pas intégrée dans un service unique mais disponible via plusieurs briques spécialisées qu’il faut assembler.

L’IA s’y déploie via :

• Amazon SageMaker, plateforme end-to-end pour le ML (Studio pour le dev, Pipeline pour l’automatisation, Feature Store intégré)
• Amazon Bedrock, service managé donnant accès aux LLM (Claude, Llama, Titan, Cohere) via API
• Amazon Q, assistant IA pour le code et l’analyse de données
• Services spécialisés : Comprehend (NLP), Rekognition (vision), Forecast (séries temporelles), Personalize (recommandations)
• Intégration avec l’écosystème data AWS : EMR, Glue, Athena, Redshift ML

Pour qui c’est idéal

📌 Idéal si vous avez des besoins très variés, des équipes capables d’architecturer une solution sur mesure, et si vous êtes déjà fortement investi dans l’écosystème AWS.

⚠️ À noter : Nécessite une expertise architecture significative pour intégrer correctement les différents services. La complexité peut rapidement devenir un frein, et les coûts peuvent être difficiles à prévoir.

L’avis terrain de nos experts

L’implémentation de l’intelligence artificielle dans AWS repose sur une offre complète et bien intégrée.

✅ Les forces d’AWS sur l’IA

• Large éventail de services IA/ML (SageMaker, Bedrock, Rekognition, etc.) adaptés à tous les niveaux de maturité et à un éventail d’use cases très large (Assistant code, ML, LLM…)
• Intégration native avec les services AWS (S3, Lambda, Glue…) facilitant la mise en production
• AWS propose des outils performants pour le déploiement à grande échelle et la gestion du cycle de vie des modèles
• Support de modèles open source et foundation models via Amazon Bedrock

✖️ Points négatifs

• Courbe d’apprentissage parfois complexe, notamment pour SageMaker en environnement demandant la maîtrise de plusieurs services AWS pour pouvoir obtenir les résultats attendus
• Coûts potentiellement élevés pour les entraînements ou traitements intensifs si mal optimisés ⇒ Ce point demande d’avoir une approche FinOps optimisée pour limiter une surfacturation
• Dépendance à l’écosystème AWS pouvant limiter l’interopérabilité avec d’autres clouds
• Certains services mis en avant par AWS pour l’IA manquent encore de maturité et sont en l’état difficilement industrialisables, il est nécessaire d’avoir une phase de test poussé

Conclusion

L’IA est parfaitement intégrée sur AWS avec une multitude de services qui permettent de faire globalement tout ce qu’on veut en 2025 de manière parfaitement intégrée. Le vrai problème est la courbe d’apprentissage sur la plateforme AWS qui est à mon goût assez compliquée à prendre en main comparé à Azure ou GCP. Sans une maîtrise parfaite de la plateforme, il est très compliqué de mettre en place des services IA efficaces et à un coût raisonnable.

Sans parler de la partie industrialisation qui peut devenir un parcours du combatant car AWS n’est pas très « User friendly ».

Points de vigilance universels

Quelle que soit la plateforme choisie, gardez en tête que :

• Les coûts cachés sont nombreux : formation équipes, compute IA, accompagnement expert
• La maturité est très variable : beaucoup de fonctionnalités sont encore en preview
• Les prérequis organisationnels sont cruciaux : gouvernance data, qualité, sécurité doivent être au point
• L’IA amplifie vos forces ET vos faiblesses : si vos données ne sont pas au point, l’IA ne fera pas de miracle

Ces technologies évoluent très rapidement. Ce qui est vrai aujourd’hui peut changer demain. Chaque contexte d’entreprise est unique. Ces choix stratégiques se prennent avec une vision d’ensemble et une connaissance terrain des réalités de production.

Besoin d’accompagnement ?

Chez Thélio, nous aidons nos clients à naviguer ces choix complexes. Que ce soit pour des études d’architecture, le déploiement de plateformes data & IA, l’optimisation DataOps/FinOps, ou l’industrialisation de vos projets AI Product et Data Science.

Notre approche reste la même : une analyse pragmatique basée sur votre contexte spécifique.

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