Les ingénieurs en données sont confrontés à une charge de travail croissante malgré l’adoption d’outils d’IA
L’IA était censée alléger la charge. Automatiser les tâches ennuyeuses. Optimiser les pipelines. Éliminer les étapes répétitives. Mais voici la réalité : 77 % des cadres supérieurs de la technologie affirment que la charge de travail de l’ingénierie des données s’alourdit, au lieu de s’alléger. C’est un défaut dans la façon dont nous mettons en œuvre la technologie.
Les équipes utilisent les outils d’IA comme des patchworks. L’un pour l’ingestion des données, l’autre pour le traitement, le troisième pour l’analyse. Chaque outil facilite une tâche. Mais ensemble ? Ils créent de la fragmentation, de la complexité et davantage de frais généraux opérationnels. Au lieu de simplifier la pile, nous multiplions les efforts nécessaires pour la gérer. C’est ce qui crée le paradoxe : en faire plus pour en faire moins.
Chris Child, vice-président des produits pour l’ingénierie des données chez Snowflake, l’a dit clairement. Lorsque les ingénieurs de données travaillent sur des systèmes déconnectés, il y a plus d’infrastructures à gérer, plus de risques et plus de possibilités d’échec. C’est comme essayer de gérer une ville avec cinq réseaux électriques distincts qui ne se parlent pas. Vous passez plus de temps à gérer les systèmes qu’à servir les résultats.
L’IA est puissante. Mais sans un plan pour consolider les outils et minimiser la résistance opérationnelle, les entreprises finissent par créer des goulets d’étranglement là où il devrait y avoir des percées. Ce n’est pas de l’innovation, c’est de l’inefficacité à grande échelle.
La portée du travail d’ingénierie des données évolue rapidement en raison de l’intégration de l’IA
Il y a deux ans, l’ingénieur en données moyen consacrait moins d’un cinquième de son temps à des tâches liées à l’IA. Aujourd’hui ? Trente-sept pour cent. Dans les deux prochaines années, ce pourcentage devrait atteindre 61 %. Qu’est-ce qui change ?
Il ne s’agit pas d’écrire davantage de scripts SQL ou de régler les grappes. Ces tâches commencent à être reléguées à l’arrière-plan. À leur place, les ingénieurs conçoivent des pipelines de transformation alimentés par de grands modèles de langage. Ils définissent des règles de gouvernance pour s’assurer que ces modèles fonctionnent en toute sécurité. Cette transition fait passer le rôle de l’ingénieur en charge des données à celui d’architecte système, du support réactif à un facilitateur d’affaires proactif.
Pensez à la manière dont les directeurs financiers obtenaient autrefois des prévisions financières. Il fallait extraire les chiffres des contrats et les associer à des données structurées sur les recettes. Souvent, il fallait des heures aux équipes juridiques pour préparer les données non structurées. Aujourd’hui, les ingénieurs qui utilisent des outils comme Snowflake Openflow peuvent extraire des PDF du stockage dans le cloud, les fusionner avec des documents financiers et les injecter directement dans un modèle d’IA, dans un contexte en temps réel, sans aucune saisie manuelle.
Chris Child a souligné ce changement. La valeur n’est pas seulement dans la vitesse. Elle réside dans l’évolution du travail lui-même. Les ingénieurs ne sont plus de simples codeurs, ils sont les gardiens de la confiance, de la gouvernance et du contexte dans l’ensemble des données de l’organisation. Cela exige un nouvel état d’esprit. Il ne s’agit pas de réparer des scripts cassés. Il s’agit de construire des systèmes qui fournissent des résultats fiables, à grande échelle, pour les décisions critiques de l’entreprise.
Les dirigeants doivent voir cela pour ce que c’est : un changement dans les capacités de base qui devrait élever l’ingénierie des données au sein de l’organisation, et non la maintenir enfouie dans les opérations. C’est l’équipe qui pose les fondations de votre IA. Reconnaissez-le et le retour sur investissement suivra. Ignorez-la et vous aurez du mal à évoluer.
La fragmentation des outils compromet les gains d’efficacité promis par l’IA
L’automatisation n’est pas le problème. C’est l’exécution qui l’est.
Les outils d’IA tiennent leurs promesses, la productivité au niveau des tâches est en hausse. Selon la même enquête du MIT Technology Review Insights et de Snowflake, 74 % des organisations font état d’une augmentation du volume de production et 77 % constatent des gains de qualité. Mais c’est là que les choses commencent à se gâter : trop d’outils, pas assez d’intégration.
Les organisations déploient des outils d’IA en silos. Les ingénieurs créent rapidement des prototypes, c’est vrai. Mais le passage de ces prototypes à la production devient un problème lorsque les outils concernés ne fonctionnent pas ensemble. L’intégration nécessite des efforts manuels, la gouvernance est incohérente et la surveillance devient réactive au lieu d’être intégrée.
Chris Child, vice-président des produits pour l’ingénierie des données chez Snowflake, a clairement exposé le défi à relever : un prototypage rapide entraîne des frictions liées à la mise à l’échelle. Lorsque vous assemblez des outils pour obtenir une démonstration fonctionnelle, vous sautez souvent des étapes essentielles comme le contrôle d’accès et la gouvernance des données. Puis, lorsqu’il est temps de déployer à grande échelle, vous découvrez que le système n’est pas prêt pour la production. Cela retarde les déploiements, épuise les ressources et tue l’élan.
C’est là que les dirigeants doivent intervenir. La prolifération des outils ne se corrige pas d’elle-même. Les DSI et les directeurs techniques doivent investir dans des plateformes qui réduisent la charge opérationnelle, et non qui l’augmentent. Les plateformes qui sont interopérables, qui prennent en charge la gouvernance dès le départ et qui éliminent les infrastructures redondantes doivent être prioritaires. Toute autre solution ne fait qu’ajouter du travail à des équipes d’ingénieurs déjà surchargées.
Si vous voulez une IA évolutive, arrêtez de rafistoler les outils et commencez à consolider les systèmes qui ont été conçus pour être évolutifs.
Les entreprises disposent d’une fenêtre limitée, d’environ 12 mois, pour déployer l’IA agentique de manière responsable.
L’IA agentique n’est pas compliquée à comprendre. Il s’agit de systèmes capables de prendre des décisions et d’agir sans intervention humaine. S’ils sont bien mis en œuvre, ils déchargent les tâches répétitives et libèrent du temps pour le travail stratégique. Dans le cas contraire, ils peuvent faire planter les systèmes, exposer des données sensibles ou prendre des décisions non contrôlées qui se répercutent sur vos processus d’entreprise.
Selon des données récentes, 54 % des organisations prévoient de déployer l’IA agentique au cours des 12 prochains mois, et 20 % l’ont déjà fait. Cela crée à la fois une pression et une opportunité. La pression est d’aller vite. L’opportunité est d’agir intelligemment.
Chris Child a mis en garde contre le fait que, sans exigences fondamentales, l’IA agentique devient un handicap. Plus précisément, deux choses : la gouvernance et la surveillance. Les agents d’IA doivent hériter des restrictions d’accès et suivre une ligne de données définie. De plus, les humains ont toujours besoin d’une visibilité sur chaque action entreprise, en particulier lorsque les agents commencent à interagir avec les données de production.
Si vous sautez ces étapes, vous risquez des erreurs introuvables, des ruptures de qualité des données ou, pire encore, des failles de sécurité. Un déploiement réussi de l’IA agentique commence par l’automatisation des tâches à faible risque avec des limites claires. Détection de la dérive des schémas. Débogage des transformations. Il s’agit de flux de travail gérables et à haut rendement qui aident les organisations à faire confiance aux systèmes autonomes.
Les dirigeants doivent donner le ton. Il ne s’agit pas d’un territoire à déléguer sans surveillance. Poussez au déploiement précoce, oui, mais uniquement dans le cadre d’architectures gouvernées, observables et sécurisées. Le calendrier est serré, tout comme la marge d’erreur.
Le manque d’alignement stratégique au sein de la direction affaiblit les efforts de mise en œuvre de l’IA
Il y a actuellement un décalage critique qui freine l’élan au sein des organisations qui prétendent être à la pointe de l’IA.
Les Chief Data Officers et les Chief AI Officers sont alignés. Ils savent que les ingénieurs des données sont essentiels à la mise à l’échelle des systèmes d’IA. Les données le confirment : 80 % des CDO et 82 % des CAIO affirment que les ingénieurs de données font partie intégrante de la réussite de l’entreprise. C’est l’alignement sur la réalité. Mais seuls 55 % des DSI sont du même avis. C’est un problème.
Ce décalage coûte aux entreprises du temps, des ressources et des progrès. Lorsque les dirigeants au niveau de l’infrastructure ne voient pas la valeur stratégique de l’ingénierie des données, il en résulte un sous-investissement, moins de ressources, moins de visibilité et une influence minimale au cours des cycles de planification clés. Les équipes chargées de mettre en place une IA évolutive et gouvernée n’obtiennent pas l’autorité ou le soutien dont elles ont besoin. En conséquence, l’IA reste bloquée dans les premiers stades des projets pilotes.
Chris Child, vice-président des produits pour l’ingénierie des données chez Snowflake, a clairement mis le doigt sur le problème. Les CDO et CAIO travaillent côte à côte avec les équipes d’ingénierie des données. Ils voient la portée, l’orchestration, la gouvernance et le travail de transformation qui permet l’IA à grande échelle. Les DSI, quant à eux, se concentrent souvent sur des piles technologiques plus larges et ne s’engagent pas directement avec ces équipes. Ils passent à côté du travail d’architecture stratégique en cours.
Combler cet écart de perception n’est pas facultatif. Les cadres supérieurs responsables de l’infrastructure et de l’IA doivent s’aligner sur un fait central : l’ingénierie des données n’est pas un support d’arrière-plan. Il s’agit d’une architecture centrale. Elle a besoin d’un investissement direct, d’une stratégie interfonctionnelle et d’un accès aux tables de décision. Sinon, les projets d’IA resteront fragmentés et n’évolueront pas lorsque le conseil d’administration demandera : « Pourquoi n’avons-nous pas agi plus vite ? »
Le sens des affaires est devenu aussi important que les compétences techniques pour les ingénieurs en données.
L’ingénierie des données ne consiste plus seulement à écrire du code ou à accélérer le fonctionnement des pipelines. La nature du rôle évolue rapidement. Aujourd’hui, la compétence qui distingue les ingénieurs à fort impact des autres n’est plus seulement technique, c’est l’intelligence économique.
Chris Child a souligné que les ingénieurs qui comprennent ce qui importe aux utilisateurs internes, ce qui motive les décisions, les priorités et la valeur, ont un avantage certain. Ils ne se contentent pas de répondre à des questions techniques. Ils construisent des systèmes qui résolvent des problèmes réels et évolutifs. Ils n’attendent pas les spécifications. Ils anticipent les besoins, choisissent les bonnes mesures et fournissent des informations sur lesquelles les dirigeants peuvent agir.
La discipline se rapproche ainsi du cœur de l’entreprise. Les ingénieurs qui ont le sens des affaires font des choix plus pertinents en matière d’architecture, d’automatisation et d’outillage. Ils conçoivent des flux de données dans un but précis, alignés sur des résultats spécifiques. Pour les dirigeants, cela signifie un retour sur investissement mesurable, une adoption plus rapide et un impact réel sur le chiffre d’affaires, la productivité ou l’intelligence client.
Pour les entreprises disposant d’équipes d’ingénieurs plus importantes, la question immédiate est de savoir s’il faut former le personnel existant, embaucher de nouveaux profils ou restructurer. Il n’existe pas de modèle universel. Mais le principe est clair : il faut d’abord donner la priorité à la compréhension de la fonction commerciale. Les certifications et les cadres sont utiles, mais une compréhension profonde de l’importance du travail changera les résultats plus rapidement.
Il ne s’agit pas seulement d’une question de personnes. C’est une question de leadership. Les organisations qui intègrent cette force dans leur culture d’ingénierie donneront le ton. Tous les autres les rattraperont.
Pour résoudre le paradoxe de la productivité, il faut consolider les outils et réorienter stratégiquement les fonctions d’ingénierie des données.
L’IA a généré des gains réels, mais la façon dont les organisations la mettent en œuvre crée des frictions. Il est facile de mesurer la rapidité d’exécution des tâches. Ce qui est plus difficile à suivre, mais tout aussi critique, c’est le ralentissement causé par des outils fragmentés, une gouvernance limitée et des priorités mal alignées. C’est le cœur du paradoxe de la productivité : l’efficacité individuelle est en hausse, mais la vélocité de l’équipe est en baisse.
Pour résoudre ce problème, il ne suffit pas d’ajouter des outils d’intelligence artificielle. Il faut ralentir suffisamment pour s’aligner sur la bonne architecture. Cela signifie consolider les piles d’outils, éliminer les systèmes redondants, réduire la complexité opérationnelle et concentrer l’énergie de l’ingénierie sur la création de valeur, et pas seulement sur la gestion de l’infrastructure.
Chris Child, vice-président des produits pour l’ingénierie des données chez Snowflake, l’a dit clairement : les organisations doivent choisir des outils qui augmentent la productivité et réduisent simultanément la charge opérationnelle. Dans le cas contraire, les équipes restent bloquées à gérer du code collant et des flux de travail fragmentés au lieu de produire un impact. Vous n’obtiendrez pas de résultats à grande échelle de la part des ingénieurs s’ils doivent lutter chaque jour contre des problèmes d’interopérabilité et de conformité.
Le timing est également serré. D’ici deux ans, les ingénieurs devraient consacrer 61 % de leur temps à des projets d’IA. Dans le même temps, 54 % des organisations déclarent qu’elles prévoient de déployer des systèmes d’IA agentique dans les 12 mois à venir. Aucune de ces transitions n’est possible si les ingénieurs sont encore accaparés par des tâches à faible effet de levier.
Pour les dirigeants, la décision est simple. Si l’IA fait partie de votre stratégie de base, traitez l’ingénierie des données comme un partenaire stratégique. Donnez la priorité aux plateformes consolidées plutôt qu’aux solutions ponctuelles. Intégrez très tôt la gouvernance dans votre architecture. Faites passer les ingénieurs d’un rôle de maintenance à un rôle de conception et d’exécution de systèmes.
Les équipes qui y parviendront progresseront rapidement. Celles qui continueront à exploiter des piles complexes et décousues verront leurs pilotes décrocher et d’autres leur passer devant.
Le bilan
L’IA n’est pas une solution magique, c’est un levier. Mais l’effet de levier sans la bonne structure crée de la lenteur, pas de la vélocité. Si vos équipes automatisent des tâches mais sont toujours noyées dans le chaos de l’intégration, les lacunes de la gouvernance et les priorités changeantes, vous n’avez pas résolu le problème de fond. Vous l’avez simplement déplacé.
Les ingénieurs en données ne se contentent pas d’écrire du code. Ils construisent l’architecture dont dépend votre stratégie d’IA. Attendre pour donner la priorité à leurs flux de travail, à leurs outils et à leur influence est un risque que vous ne pouvez pas vous permettre, d’autant plus que 61 % de leur temps devrait être consacré à l’IA au cours des deux prochaines années.
Ce n’est pas le moment de réduire la complexité. C’est le moment d’accroître la clarté. Rationalisez les outils. Intégrez la gouvernance dans vos systèmes. Alignez votre leadership sur le rôle stratégique que jouent les ingénieurs de données. Vos résultats en matière d’IA dépendent de la rapidité et de la qualité de leur exécution.
Bougez délibérément. Consolidez maintenant. Et donnez à vos équipes l’espace nécessaire pour diriger, et pas seulement pour fournir.
