{"id":798467,"date":"2025-12-16T14:25:07","date_gmt":"2025-12-16T13:25:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.devoteam.com\/?post_type=expert-view&#038;p=798467"},"modified":"2025-12-16T15:05:06","modified_gmt":"2025-12-16T14:05:06","slug":"data-ia-world-tour-2025-databricks","status":"publish","type":"expert-view","link":"https:\/\/devoteam.info\/fr\/expert-view\/data-ia-world-tour-2025-databricks\/","title":{"rendered":"Data+IA World Tour 2025 : Databricks acc\u00e9l\u00e8re la transformation data des entreprises fran\u00e7aises"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le 2 D\u00e9cembre 2025, Databricks r\u00e9unissait l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me fran\u00e7ais de la data et de l&rsquo;IA pour une journ\u00e9e plac\u00e9e sous le signe de la transformation. Au programme : plus de 40 sessions, des t\u00e9moignages clients de Decathlon et STMicroelectronics, et les derni\u00e8res innovations produit de la plateforme, du Lakehouse au Lakebase, en passant par Agent Bricks et l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entre strat\u00e9gies de gouvernance, d\u00e9mocratisation de l&rsquo;IA et t\u00e9moignages terrain, cette \u00e9dition 2025 a confirm\u00e9 une tendance. La data n&rsquo;est plus un sujet technique, mais un levier de comp\u00e9titivit\u00e9 strat\u00e9gique qui transforme radicalement les organisations.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Sommaire<\/h2><ul><li><a href=\"#h-devoteam-et-databricks-une-expertise-reconnue-au-service-de-la-transformation-data-et-ia\" data-level=\"2\">Devoteam et Databricks : Une expertise reconnue au service de la transformation data et IA<\/a><\/li><li><a href=\"#h-databricks-data-ia-world-tour-2025\" data-level=\"2\">Databricks Data+IA World Tour 2025<\/a><\/li><li><a href=\"#h-la-vision-produit-du-lakehouse-a-la-data-intelligence-platform\" data-level=\"2\">La vision produit : du Lakehouse \u00e0 la Data Intelligence Platform<\/a><\/li><li><a href=\"#h-stmicroelectronics-transformer-la-data-en-avantage-competitif\" data-level=\"2\">STMicroelectronics : transformer la data en avantage comp\u00e9titif<\/a><\/li><li><a href=\"#h-lakeflow-lakebase-et-la-democratisation-de-l-ia\" data-level=\"2\">Lakeflow, Lakebase et la d\u00e9mocratisation de l&rsquo;IA<\/a><\/li><li><a href=\"#h-decathlon-la-data-au-service-de-la-democratisation-du-sport\" data-level=\"2\">Decathlon : la data au service de la d\u00e9mocratisation du sport<\/a><\/li><li><a href=\"#h-sport-et-data-l-equilibre-entre-mesure-et-intuition\" data-level=\"2\">Sport et data : l&rsquo;\u00e9quilibre entre mesure et intuition<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-devoteam-et-databricks-une-expertise-reconnue-au-service-de-la-transformation-data-et-ia\">Devoteam et Databricks : Une expertise reconnue au service de la transformation data et IA<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Devoteam s&rsquo;est affirm\u00e9 comme <a href=\"https:\/\/devoteam.info\/fr\/partenaire-conseil-databricks-de-devoteam\/\">un partenaire de r\u00e9f\u00e9rence de Databricks en France<\/a>, fort d&rsquo;une \u00e9quipe d&rsquo;experts 100% d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la plateforme. Accompagnant une quinzaine de grands comptes fran\u00e7ais issus des secteurs industriel et des services, Devoteam intervient sur l&rsquo;ensemble du cycle de vie des projets Databricks : de l&rsquo;int\u00e9gration initiale de la plateforme data et la migration cloud, jusqu&rsquo;au d\u00e9ploiement \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de cas d&rsquo;usage analytics et IA avanc\u00e9s, en passant par la gouvernance des donn\u00e9es via Unity Catalog.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette expertise technique de haut niveau s&rsquo;inscrit dans l&rsquo;ADN m\u00eame de Devoteam : allier comp\u00e9tences technologiques pointues et capacit\u00e9 d&rsquo;accompagnement sur mesure pour transformer les ambitions data des entreprises en solutions op\u00e9rationnelles. C&rsquo;est cette double comp\u00e9tence, ma\u00eetrise approfondie de Databricks et connaissance m\u00e9tier sectorielle, qui permet \u00e0 Devoteam de d\u00e9velopper des solutions innovantes comme Cyberlake, qui exploite la puissance de Databricks pour r\u00e9pondre aux enjeux critiques de cybers\u00e9curit\u00e9 des organisations.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-cyberlake-une-solution-de-cybersecurite-innovante-sur-databricks\">Cyberlake : Une solution de cybers\u00e9curit\u00e9 innovante sur Databricks<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cyberlake est une solution d\u00e9velopp\u00e9e par Devoteam qui combine l&rsquo;expertise cybers\u00e9curit\u00e9 de Devoteam avec la puissance de la plateforme Databricks. L&rsquo;objectif est double :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Am\u00e9liorer la posture de s\u00e9curit\u00e9 des clients<\/li>\n\n\n\n<li>R\u00e9duire drastiquement le co\u00fbt total de possession (TCO) des solutions de cybers\u00e9curit\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Face \u00e0 l&rsquo;augmentation exponentielle de la surface d&rsquo;attaque des entreprises dans le cloud et \u00e0 l&rsquo;intensification des risques g\u00e9opolitiques, Cyberlake propose une alternative \u00e9conomique aux solutions propri\u00e9taires traditionnelles (Splunk, Palo Alto, Checkpoint). Le stockage sur Databricks co\u00fbte entre 50 et 100 fois moins cher que sur Splunk, tout en offrant des capacit\u00e9s d&rsquo;IA et de machine learning impossibles \u00e0 d\u00e9ployer sur les plateformes cyber classiques.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-un-pipeline-intelligent-qui-exploite-toute-la-chaine-databricks\">Un pipeline intelligent qui exploite toute la cha\u00eene Databricks<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cyberlake utilise l&rsquo;ensemble des composants de la plateforme Databricks :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ingestion et stockage des logs (notamment via le connecteur Splunk)<\/li>\n\n\n\n<li>Transformation et orchestration des workflows<\/li>\n\n\n\n<li>Machine learning pour entra\u00eener des mod\u00e8les sp\u00e9cifiques au client<\/li>\n\n\n\n<li>IA g\u00e9n\u00e9rative pour la vectorisation et l&rsquo;analyse s\u00e9mantique<\/li>\n\n\n\n<li>MLflow pour g\u00e9rer le cycle de vie des mod\u00e8les, GenAI SQL pour les requ\u00eates en langage naturel<\/li>\n\n\n\n<li>AI\/BI pour les rapports.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le processus se d\u00e9roule en trois \u00e9tapes :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Classification des logs suspects via machine learning<\/li>\n\n\n\n<li>Vectorisation et comparaison avec les sc\u00e9narios d&rsquo;attaque r\u00e9f\u00e9renc\u00e9s (MITRE ATT&amp;CK, Sigma, VirusTotal)<\/li>\n\n\n\n<li>g\u00e9n\u00e9ration automatique de plans d&rsquo;action gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les LLM fine-tun\u00e9s pour la cybers\u00e9curit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette approche d\u00e9tecte les attaques connues. Mais elle permet aussi d&rsquo;anticiper les attaques zero-day gr\u00e2ce au pattern matching s\u00e9mantique de l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative. Devoteam se positionne comme un partenaire essentiel de Databricks sur ce sujet, \u00e9tant le seul int\u00e9grateur \u00e0 disposer de la double comp\u00e9tence cybers\u00e9curit\u00e9 et data, avec des projets en cours chez des clients majeurs du secteur industriel fran\u00e7ais.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-databricks-data-ia-world-tour-2025\"><strong>Databricks Data+IA World Tour 2025<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Guillaume Brandebourg, Country Manager France de Databricks, a ouvert le Data+IA World Tour en soulignant l&rsquo;engagement de l&rsquo;entreprise sur le territoire fran\u00e7ais avec plus de 250 emplois directs cr\u00e9\u00e9s et un \u00e9cosyst\u00e8me dynamique regroupant grandes entreprises, startups et scale-ups.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Plac\u00e9e sous le signe de la curiosit\u00e9, cette journ\u00e9e proposait plus de 40 sessions et t\u00e9moignages clients, avec notamment des interventions de Didier Mama (Chief Digital Officer de Decathlon), Jean-Luc Decaux (CIO de STMicroelectronics) et Yannick Nyanga, ancien international de rugby, sur les liens entre sport et data.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-2-1024x768.jpg\" alt=\"Data+IA World Tour\" class=\"wp-image-798767\" srcset=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-2-1024x768.jpg 1024w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-2-300x225.jpg 300w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-2-768x576.jpg 768w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-2-1536x1152.jpg 1536w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-2.jpg 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-une-croissance-soutenue-en-europe\">Une croissance soutenue en Europe<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Samuel Bonamigo, General Manager EMEA, a partag\u00e9 quelques chiffres illustrant la dynamique de Databricks. Plus de 2000 employ\u00e9s en Europe, dont des \u00e9quipes Produits et R&amp;D bas\u00e9es \u00e0 Amsterdam, Berlin et Belgrade, et plus de 300 000 utilisateurs actifs mensuels sur la plateforme&#8230;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Databricks mise fortement sur son \u00e9cosyst\u00e8me de partenaires (ESN, ISV, partenaires Data) et sur la formation via la Databricks Academy et des partenariats avec des \u00e9coles d&rsquo;ing\u00e9nieurs europ\u00e9ennes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-des-partenariats-strategiques-majeurs\">Des partenariats strat\u00e9giques majeurs<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Plusieurs annonces ont \u00e9t\u00e9 mises en avant :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Le partenariat avec London Stock Exchange pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es financi\u00e8res<\/li>\n\n\n\n<li>La collaboration strat\u00e9gique avec SAP d\u00e9bouchant sur Business Data Cloud<\/li>\n\n\n\n<li>Un accord avec OpenAI permettant d&rsquo;acc\u00e9der aux meilleures technologies (GPT-5, Anthropic, Google Gemini) directement depuis la plateforme.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-gouvernance-et-securite-au-coeur-de-l-offre\">Gouvernance et s\u00e9curit\u00e9 au c\u0153ur de l&rsquo;offre<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Samuel Bonamigo a insist\u00e9 sur l&rsquo;importance de la gouvernance et de la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;\u00e8re de l&rsquo;IA :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00ab\u00a0<em>Pas de donn\u00e9es gouvern\u00e9es, pas de donn\u00e9es s\u00e9curis\u00e9es, pas d&rsquo;IA\u00a0\u00bb. <\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unity Catalog, solution 100% Open Source de Databricks, r\u00e9pond \u00e0 ces enjeux et positionne l&rsquo;entreprise en leader selon le Magic Quadrant de Gartner.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-vision-produit-du-lakehouse-a-la-data-intelligence-platform\">La vision produit : du Lakehouse \u00e0 la Data Intelligence Platform<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">David Meyer, Senior Vice-President Product chez Databricks, a pr\u00e9sent\u00e9 la vision strat\u00e9gique de l&rsquo;entreprise et l&rsquo;\u00e9volution de sa plateforme depuis 2019.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-le-defi-de-la-fragmentation-des-donnees\">Le d\u00e9fi de la fragmentation des donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">David Meyer a soulign\u00e9 un constat partag\u00e9 par la plupart des organisations. Malgr\u00e9 le potentiel transformateur de l&rsquo;IA, sa mise en production reste difficile. Les entreprises jonglent avec de multiples silos d&rsquo;information. Entrep\u00f4ts de donn\u00e9es on-premise et cloud, syst\u00e8mes de machine learning distincts, applications SaaS&#8230; Chacun stockant les donn\u00e9es dans des formats propri\u00e9taires avec leurs propres politiques de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-l-architecture-lakehouse-une-rupture-conceptuelle\">L&rsquo;architecture Lakehouse : une rupture conceptuelle<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Face \u00e0 cette complexit\u00e9, Databricks a introduit en 2019 le concept de <a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/aws\/en\/query-federation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lakehouse<\/a>, initialement accueilli avec scepticisme par l&rsquo;industrie. Le principe : centraliser toutes les donn\u00e9es dans un stockage objet \u00e0 bas co\u00fbt, dans des formats ouverts (Delta Lake, Iceberg), et unifier la gouvernance dans une couche unique.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette approche permet d&rsquo;utiliser les donn\u00e9es sans copie entre diff\u00e9rentes modalit\u00e9s (analytics, IA, science des donn\u00e9es) tout en maintenant une gouvernance coh\u00e9rente.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-unity-catalog-au-dela-de-la-gouvernance-traditionnelle\">Unity Catalog : au-del\u00e0 de la gouvernance traditionnelle<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.databricks.com\/product\/unity-catalog\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Unity Catalog<\/a>, pr\u00e9sent\u00e9 comme l&rsquo;investissement le plus strat\u00e9gique de Databricks, va bien au-del\u00e0 des catalogues de donn\u00e9es classiques. Alors que ces derniers se limitent aux donn\u00e9es structur\u00e9es (tables, colonnes), Unity Catalog gouverne l&rsquo;ensemble du cycle de vie : donn\u00e9es, mod\u00e8les de machine learning construits \u00e0 partir de ces donn\u00e9es et agents utilisant ces mod\u00e8les. Cette approche permet de tracer la lign\u00e9e compl\u00e8te. Un changement de donn\u00e9es peut impacter un mod\u00e8le, qui lui-m\u00eame affecte la performance d&rsquo;un agent, tout en appliquant les contr\u00f4les de co\u00fbts et la surveillance de la qualit\u00e9 de mani\u00e8re transversale.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-agent-bricks-simplifier-la-production-d-agents-ia\">Agent Bricks : simplifier la production d&rsquo;agents IA<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agent Bricks, la nouvelle couche d&rsquo;agents composables de la plateforme inclut :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Multi-Agent Supervisor<\/strong> : permet d&rsquo;orchestrer des agents provenant de diff\u00e9rents syst\u00e8mes et protocoles (MCP)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Knowledge Assistant<\/strong> : pour interroger en langage naturel l&rsquo;ensemble de la documentation d&rsquo;entreprise<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Genie<\/strong> : agent d\u00e9di\u00e9 aux analystes de donn\u00e9es pour interroger les donn\u00e9es structur\u00e9es<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Data Science Agent<\/strong> : capable de g\u00e9n\u00e9rer automatiquement des notebooks d&rsquo;analyse (forecasting, d\u00e9tection de fraude)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Document Processing<\/strong> : extraction fiable de donn\u00e9es depuis des PDF et autres documents<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-llm-judges-l-auto-amelioration-continue\">LLM Judges : l&rsquo;auto-am\u00e9lioration continue<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">David Meyer a introduit le concept de LLM judges, pierre angulaire d&rsquo;Agent Bricks. Partant du principe qu&rsquo;il est plus facile d&rsquo;\u00e9valuer une r\u00e9ponse de qualit\u00e9 que d&rsquo;en produire une (comme reconna\u00eetre un chef-d&rsquo;\u0153uvre est plus facile que de le peindre), le syst\u00e8me utilise des LLM peu co\u00fbteux pour scorer automatiquement chaque r\u00e9ponse des agents.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette \u00e9valuation continue permet d&rsquo;optimiser automatiquement le syst\u00e8me. Re-segmentation des index vectoriels, s\u00e9lection des meilleurs mod\u00e8les pour chaque t\u00e2che, am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 tout en r\u00e9duisant les co\u00fbts&#8230; Les r\u00e9sultats sont probants. Chez AstraZeneca, sur 400 000 documents d&rsquo;essais cliniques, Agent Bricks a atteint une qualit\u00e9 sup\u00e9rieure \u00e0 GPT-4o Mini pour un co\u00fbt nettement inf\u00e9rieur.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le principe central d&rsquo;Agent Bricks est de s\u00e9parer la d\u00e9finition m\u00e9tier, contr\u00f4l\u00e9e par l&rsquo;utilisateur dans un langage business simple, de la complexit\u00e9 technique IA sous-jacente, g\u00e9r\u00e9e automatiquement par la plateforme. Les agents s&rsquo;am\u00e9liorent ainsi avec chaque utilisation, sans intervention suppl\u00e9mentaire des \u00e9quipes techniques.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-stmicroelectronics-transformer-la-data-en-avantage-competitif\">STMicroelectronics : transformer la data en avantage comp\u00e9titif<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jean-Luc Decolle, CIO de STMicroelectronics, a illustr\u00e9 comment le g\u00e9ant des semi-conducteurs a fait de la data un levier strat\u00e9gique de diff\u00e9renciation.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-un-leader-europeen-des-semi-conducteurs\">Un leader europ\u00e9en des semi-conducteurs<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">STMicroelectronics emploie 50 000 personnes dans le monde, dont 9 000 ing\u00e9nieurs en R&amp;D. Elle compte 200 000 clients avec le plus grand portefeuille produits de semi-conducteurs au monde (13 milliards d&rsquo;euros de CA en 2023). En tant qu&rsquo;IDM (Integrated Design Manufacturer), l&rsquo;entreprise ma\u00eetrise toute la cha\u00eene de valeur avec 14 sites de production, dont deux usines de pointe \u00e0 Crolles et Agrate.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ST est pr\u00e9sente sur quatre march\u00e9s majeurs : automobile, industriel\/IoT, Personal Computing et communication satellite. L&rsquo;entreprise fabrique notamment les capteurs d&rsquo;imagerie des iPhone \u00e0 Crolles.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-3-1024x682.jpg\" alt=\"Data+IA World Tour\" class=\"wp-image-798679\" srcset=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-3-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-3-300x200.jpg 300w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-3-768x512.jpg 768w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-3-1536x1023.jpg 1536w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-3.jpg 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-d-une-approche-automation-a-une-culture-data-driven\">D&rsquo;une approche automation \u00e0 une culture data-driven<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Initialement, la data servait \u00e0 automatiser et contr\u00f4ler une industrie fonctionnant 24\/7. Mais apr\u00e8s cette phase d&rsquo;automatisation, ST a r\u00e9alis\u00e9 que les derniers gains de comp\u00e9titivit\u00e9 se cachaient dans la data elle-m\u00eame.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le constat est sans appel : \u00ab\u00a0<em>Si vous avez de la data silot\u00e9e,vous ne pouvez pas r\u00e9ussir<\/em>\u00ab\u00a0, explique-t-il. L&rsquo;entreprise est pass\u00e9e d&rsquo;une approche \u00ab\u00a0Automation Driven\u00a0\u00bb \u00e0 une culture \u00ab\u00a0Fact Database Driven Decision Making\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-des-impacts-business-concrets\">Des impacts business concrets<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La complexit\u00e9 des op\u00e9rations illustre l&rsquo;enjeu : cr\u00e9er un chip d&rsquo;un millim\u00e8tre carr\u00e9 avec 600 millions de transistors n\u00e9cessite 40 semaines. En d\u00e9silotant les donn\u00e9es du Manufacturing, de la R&amp;D, des ventes et des analyses de march\u00e9, ST obtient des r\u00e9sultats tangibles :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Am\u00e9lioration du rendement en temps r\u00e9el dans les usines<\/li>\n\n\n\n<li>Ajustement dynamique des tol\u00e9rances pendant la fabrication<\/li>\n\n\n\n<li>Gains de productivit\u00e9 quotidiens via l&rsquo;utilisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e de prompts dans tous les d\u00e9partements<\/li>\n\n\n\n<li>Acc\u00e9l\u00e9ration de l&rsquo;innovation : lib\u00e9rer 10% du temps d&rsquo;un ing\u00e9nieur Design permet d&rsquo;introduire un produit suppl\u00e9mentaire par an<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-une-transformation-radicale-pas-incrementale\">Une transformation radicale, pas incr\u00e9mentale<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour Jean-Luc Decolle, l&rsquo;approche traditionnelle par projets ROIstes successifs est inadapt\u00e9e \u00e0 la vitesse d&rsquo;\u00e9volution technologique actuelle. ST a op\u00e9r\u00e9 une transformation \u00ab\u00a0Greenfield\u00a0\u00bb compl\u00e8te. Elle a abandonn\u00e9 les silos et les POC dispers\u00e9s pour une gouvernance centrale de l&rsquo;IA avec Unity Catalog et une d\u00e9mocratisation de l&rsquo;acc\u00e8s aux donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le message est clair : \u00ab\u00a0<em>Il n&rsquo;y a plus de projet IT. Il y a un projet \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019entreprise.<\/em>\u00a0\u00bb Cette transformation centralis\u00e9e s&rsquo;appuie sur un Demand Management Process unique arbitrant tous les projets au niveau de l&rsquo;entreprise.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-quatre-niveaux-de-maturite-data\">Quatre niveaux de maturit\u00e9 data<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sur ce \u00ab\u00a0Single Data Hub\u00a0\u00bb haute fid\u00e9lit\u00e9, ST a structur\u00e9 l&rsquo;exploitation des donn\u00e9es selon quatre niveaux progressifs : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Reporting basique avec source de v\u00e9rit\u00e9 unique<\/li>\n\n\n\n<li>Reporting avanc\u00e9 avec corr\u00e9lations<\/li>\n\n\n\n<li>Data analytics autonome<\/li>\n\n\n\n<li>Analyse approfondie \u00ab\u00a0AI Driven\u00a0\u00bb avec LLM et agents conversationnels.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-un-ecosysteme-de-partenaires-strategiques\">Un \u00e9cosyst\u00e8me de partenaires strat\u00e9giques<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ST s&rsquo;appuie sur un \u00e9cosyst\u00e8me resserr\u00e9 &#8211; Microsoft, Confluent, ServiceNow et Databricks &#8211; pour construire une architecture bas\u00e9e sur des Product Data. Cette approche permet de d\u00e9commissionner progressivement les applications Legacy et de concentrer les processus \u00e0 forte valeur.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette transformation n\u00e9cessite du temps : deux ans pour mettre en place l&rsquo;operating model, cr\u00e9er des convictions et d\u00e9passer les r\u00e9sistances.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En conclusion, Jean-Luc Decolle a utilis\u00e9 une m\u00e9taphore maritime. Il encourage l&rsquo;audience \u00e0 franchir le \u00ab\u00a0Cap des Temp\u00eates\u00a0\u00bb de la r\u00e9volution data pour atteindre le \u00ab\u00a0Cap de Bonne Esp\u00e9rance\u00a0\u00bb de la comp\u00e9titivit\u00e9. Son conseil : privil\u00e9gier le saut transformationnel plut\u00f4t que l&rsquo;approche s\u00e9quentielle, trop lente face \u00e0 la vitesse d&rsquo;\u00e9volution du march\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-lakeflow-lakebase-et-la-democratisation-de-l-ia\">Lakeflow, Lakebase et la d\u00e9mocratisation de l&rsquo;IA<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">David Meyer a poursuivi sa pr\u00e9sentation en d\u00e9taillant l&rsquo;\u00e9volution de la plateforme Databricks et ses innovations les plus r\u00e9centes pour simplifier l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 la data et \u00e0 l&rsquo;IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-lakeflow-de-spark-a-l-etl-simplifie\"><strong>Lakeflow : de Spark \u00e0 l&rsquo;ETL simplifi\u00e9<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">David Meyer a rappel\u00e9 les origines de Databricks : \u00ab\u00a0<em>Pendant les premi\u00e8res ann\u00e9es, jusqu&rsquo;en 2017-2018, nous \u00e9tions principalement une entreprise ETL.<\/em>\u00a0\u00bb L&rsquo;entreprise s&rsquo;est construite autour de Spark, cr\u00e9\u00e9 dans l&rsquo;AMPLab de Berkeley par les fondateurs de Databricks. Aujourd&rsquo;hui, Spark est l&rsquo;un des trois plus grands projets open source au monde (avec Linux et Kubernetes).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Malgr\u00e9 ce succ\u00e8s, Spark n\u00e9cessitait une expertise technique importante. Il n&rsquo;\u00e9tait pas optimis\u00e9 pour extraire facilement les donn\u00e9es des bases de donn\u00e9es et applications SaaS. Databricks a r\u00e9cemment contribu\u00e9 son framework de pipelines d\u00e9claratifs (anciennement Delta Live Tables) \u00e0 Apache Spark, le rendant pleinement open source et accessible \u00e0 tous.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lakeflow regroupe aujourd&rsquo;hui quatre composantes cl\u00e9s :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Connect<\/strong> : connexion \u00e0 tous les syst\u00e8mes de donn\u00e9es (SaaS, fichiers, bases de donn\u00e9es)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Jobs<\/strong> : orchestration de l&rsquo;ETL \u00e0 grande \u00e9chelle (Databricks lance plus de 40 millions de machines par jour dans le cloud)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Spark Declarative Pipelines<\/strong> : pipelines de transformation simplifi\u00e9s<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Designer<\/strong> : interface visuelle avec IA int\u00e9gr\u00e9e<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Designer permet notamment de d\u00e9crire en langage naturel les transformations souhait\u00e9es. Ou m\u00eame de fournir une image (GIF ou PNG) de la structure de table d\u00e9sir\u00e9e, le syst\u00e8me g\u00e9n\u00e9rant automatiquement le code SQL correspondant.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-du-lakehouse-au-lakebase-une-revolution-pour-l-ia\"><strong>Du Lakehouse au Lakebase : une r\u00e9volution pour l&rsquo;IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">David Meyer a introduit un nouveau concept qu&rsquo;il consid\u00e8re comme potentiellement plus transformateur encore que le Lakehouse : le <strong>Lakebase<\/strong>. \u00ab\u00a0<em>Si un Lakehouse est un data warehouse r\u00e9sidant dans votre lac sans copie, alors un Lakebase est une base de donn\u00e9es r\u00e9sidant dans votre lac sans copie.<\/em>\u00ab\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette innovation s&rsquo;attaque \u00e0 un probl\u00e8me majeur. Les bases de donn\u00e9es traditionnelles, bien qu&rsquo;ayant consid\u00e9rablement \u00e9volu\u00e9 depuis les ann\u00e9es 70, conservent une mentalit\u00e9 on-premise inadapt\u00e9e au d\u00e9veloppement moderne d&rsquo;IA. David Meyer l&rsquo;affirme sans d\u00e9tour : \u00ab\u00a0<em>Vos d\u00e9veloppeurs d\u00e9testent vos bases de donn\u00e9es. Ils ne vous le disent pas parce qu&rsquo;ils ne veulent pas vous f\u00e2cher, mais cloner une base de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle prend des heures, pas des minutes.<\/em>\u00ab\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le Lakebase repose sur Postgres, compl\u00e8tement r\u00e9architectur\u00e9 pour s\u00e9parer calcul et stockage. Les donn\u00e9es sont stock\u00e9es directement dans le lac sous forme de fichiers open source, permettant :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cr\u00e9ation instantan\u00e9e<\/strong> : toute taille de base disponible en moins d&rsquo;une seconde<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Clonage instantan\u00e9<\/strong> : copies disponibles en moins d&rsquo;une seconde<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Co\u00fbt de stockage blob<\/strong> quand la base n&rsquo;est pas utilis\u00e9e<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hydratation instantan\u00e9e<\/strong> d\u00e8s la premi\u00e8re requ\u00eate<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-des-copies-pour-le-vibecoding\">Des copies pour le vibecoding<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette architecture change radicalement le d\u00e9veloppement d&rsquo;applications IA. David Meyer cite l&rsquo;exemple de Neon, entreprise r\u00e9cemment acquise par Databricks : plus de 80% de ses bases de donn\u00e9es sont cr\u00e9\u00e9es par des agents IA. \u00ab\u00a0<em>Quand vous faites du Vibecoding, le code est parfois mauvais et peut corrompre vos donn\u00e9es. Vous devez travailler sur une copie.<\/em>\u00a0\u00bb Avec le Lakebase, il devient possible de cr\u00e9er mille clones pour un co\u00fbt n\u00e9gligeable. 1000 agents peuvent ainsi travailler en parall\u00e8le, puis on fusionne les branches r\u00e9ussies comme on le ferait avec du code.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les donn\u00e9es circulent d\u00e9sormais sans friction. N&rsquo;importe quel sch\u00e9ma d&rsquo;Unity Catalog peut \u00eatre expos\u00e9 via une interface Postgres avec des lectures en 9 millisecondes. Et inversement, les donn\u00e9es op\u00e9rationnelles sont disponibles en temps r\u00e9el dans Unity Catalog, avec la m\u00eame gouvernance et les m\u00eames politiques d&rsquo;acc\u00e8s.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-databricks-apps-de-l-idee-a-la-production\"><strong>Databricks Apps : de l&rsquo;id\u00e9e \u00e0 la production<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour d\u00e9mocratiser l&rsquo;acc\u00e8s aux agents IA d\u00e9velopp\u00e9s, Databricks a lanc\u00e9 Databricks Apps. Apps permet de construire des applications personnalis\u00e9es directement dans la plateforme. David Meyer souligne un probl\u00e8me r\u00e9current : \u00ab\u00a0<em>Vous d\u00e9veloppez votre app en Vibecoding, vous \u00eates content, puis l&rsquo;IT vous dit qu&rsquo;il faut l&rsquo;int\u00e9grer au SSO, \u00e0 l&rsquo;authentification multifacteur, aux politiques VPC&#8230; et votre g\u00e9nie ne passe jamais en production.<\/em>\u00ab\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Databricks Apps r\u00e9sout ce probl\u00e8me en int\u00e9grant nativement s\u00e9curit\u00e9, gouvernance, audit et conformit\u00e9. Les d\u00e9veloppeurs peuvent utiliser n&rsquo;importe quel framework Python ou Node. Et Databricks travaille avec les principales plateformes de Vibecoding (Lovable, Replit, GitHub Copilot) pour permettre un d\u00e9ploiement en un clic.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C&rsquo;est le produit \u00e0 la croissance la plus rapide jamais lanc\u00e9 par Databricks. Preuve s&rsquo;il en est de la demande pour une approche simplifi\u00e9e du d\u00e9ploiement d&rsquo;applications IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ai-bi-et-genie-l-analyse-pour-tous\"><strong>AI\/BI et Genie : l&rsquo;analyse pour tous<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La vision de Databricks sur la Business Intelligence : un outil disponible pour tous sans frais de licence utilisateur, avec l&rsquo;IA au c\u0153ur de l&rsquo;exp\u00e9rience. Les utilisateurs peuvent d\u00e9marrer avec une phrase en langage naturel (anglais, fran\u00e7ais, portugais&#8230;) qui g\u00e9n\u00e9rera automatiquement un tableau de bord.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La diff\u00e9rence majeure avec les solutions BI traditionnelles dot\u00e9es d&rsquo;IA r\u00e9side dans la profondeur d&rsquo;acc\u00e8s aux donn\u00e9es. \u00ab\u00a0<em>Si votre BI est sur une couche s\u00e9par\u00e9e, l&rsquo;IA int\u00e9gr\u00e9e est limit\u00e9e \u00e0 ce qui se trouve dans cette couche BI. Avec l&rsquo;IA int\u00e9gr\u00e9e profond\u00e9ment dans le moteur, vous pouvez acc\u00e9der \u00e0 des milliards de lignes et poser n&rsquo;importe quelle question<\/em>.\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Genie<\/strong>, l&rsquo;agent conversationnel de Databricks, est pleinement int\u00e9gr\u00e9 via API \u00e0 tous les syst\u00e8mes m\u00e9tier.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-decathlon-la-data-au-service-de-la-democratisation-du-sport\"><strong>Decathlon : la data au service de la d\u00e9mocratisation du sport<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Didier Mama, responsable Data et IA chez Decathlon, a partag\u00e9 le parcours de transformation data de l&rsquo;enseigne pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e des Fran\u00e7ais, qui depuis 50 ans rend le sport accessible \u00e0 tous.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-une-architecture-repensee-pour-l-ere-de-l-ia\"><strong>Une architecture repens\u00e9e pour l&rsquo;\u00e8re de l&rsquo;IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Decathlon utilise Databricks depuis 2020, dans le cadre d&rsquo;un projet lanc\u00e9 par le CEO et le CIO baptis\u00e9 \u00ab\u00a0Edge of Access\u00a0\u00bb. L&rsquo;objectif : cr\u00e9er de la valeur avec la data et acc\u00e9l\u00e9rer sur l&rsquo;IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c0 l&rsquo;\u00e9poque, le paysage technique \u00e9tait complexe : un Data Warehouse Redshift, un Data Lake S3 \u00e9mergent, et des applications m\u00e9tiers sur Google Cloud. \u00ab\u00a0<em>Les use cases n\u00e9cessitaient d&rsquo;abord de d\u00e9cloisonner<\/em>\u00ab\u00a0, explique Didier Mama. \u00ab\u00a0Le d\u00e9couplage entre stockage et compute \u00e9tait complexe c\u00f4t\u00e9 Redshift, et nous avions anticip\u00e9 l&rsquo;acc\u00e9l\u00e9ration de l&rsquo;IA.\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les \u00e9quipes Data Factory utilisaient d\u00e9j\u00e0 Python et Spark pour des cas d&rsquo;usage allant au-del\u00e0 de la Business Intelligence classique. Le choix de Databricks s&rsquo;est impos\u00e9 pour d\u00e9cloisonner, fluidifier l&rsquo;acc\u00e8s aux donn\u00e9es, et mat\u00e9rialiser une strat\u00e9gie en avance sur son temps . C&rsquo;est-\u00e0-dire, construire des \u00ab\u00a0Data as a Product\u00a0\u00bb d\u00e8s 2022.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-des-cas-d-usage-sur-toute-la-chaine-de-valeur\"><strong>Des cas d&rsquo;usage sur toute la cha\u00eene de valeur<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Decathlon pr\u00e9sente une particularit\u00e9 : l&rsquo;entreprise est verticalement int\u00e9gr\u00e9e, couvrant conception, design, R&amp;D, production, retail et supply chain. \u00ab\u00a0<em>Dans tous ces domaines, on a des use cases<\/em>\u00ab\u00a0, souligne Didier Mama. \u00ab\u00a0<em>Aussi bien pour construire des dashboards, que pour faire de la Data Analyse et surtout de plus en plus d&rsquo;automatisation gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;IA.<\/em>\u00ab\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parmi les exemples concrets :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pricing et KVI<\/strong> : Face aux probl\u00e9matiques d&rsquo;inflation, Decathlon a travaill\u00e9 sur les Key Value Items (articles cl\u00e9s) en combinant A\/B tests et analyses r\u00e9guli\u00e8res pour trouver l&rsquo;\u00e9quilibre entre r\u00e9percussion de l&rsquo;inflation et maintien de la comp\u00e9titivit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Supply Chain<\/strong> : L&rsquo;IA a permis d&rsquo;augmenter significativement la pr\u00e9cision du forecasting. \u00ab\u00a0<em>Pour nous, gagner quelques %&nbsp; a des impacts absolument \u00e9norme<\/em>s\u00a0\u00bb, pr\u00e9cise Mama.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mesure de la valeur<\/strong> : Decathlon a mis en place une m\u00e9thodologie l\u00e9g\u00e8re bas\u00e9e sur le Business Canvas pour quantifier l&rsquo;impact de chaque analyse ad-hoc. Le r\u00e9sultat est \u00e9loquent : en 2023, l&rsquo;ensemble des analyses data a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 300 millions d&rsquo;euros de chiffre d&rsquo;affaires suppl\u00e9mentaire gr\u00e2ce \u00e0 de meilleures d\u00e9cisions.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-une-organisation-data-structuree-a-grande-echelle\"><strong>Une organisation data structur\u00e9e \u00e0 grande \u00e9chelle<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;\u00e9quipe data de Decathlon est organis\u00e9e en plateforme centrale (150-200 personnes) qui supporte quatre grands domaines m\u00e9tiers (Supply Chain, Sport, Corporate, Omni) comptant environ 400 personnes. Au total, entre 500 et 600 personnes travaillent sur la data, sans compter les \u00e9quipes pays.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;intensit\u00e9 d&rsquo;usage est impressionnante : plus de 20 000 personnes utilisent quotidiennement les ressources de la plateforme, que ce soit pour consulter des dashboards, faire du Machine Learning ou commencer \u00e0 utiliser l&rsquo;Agentique. \u00ab\u00a0<em>On a construit des Product as a Service pour r\u00e9duire le Time to Market<\/em>\u00ab\u00a0, explique Mama. \u00ab\u00a0<em>Il est essentiel pour nous de r\u00e9pondre le plus vite possible aux attentes du m\u00e9tier<\/em>.\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-gouvernance-des-droits-et-des-devoirs\"><strong>Gouvernance : des droits et des devoirs<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avec l&rsquo;intensification des usages, particuli\u00e8rement autour de l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative, la qualit\u00e9 de la donn\u00e9e devient critique. \u00ab\u00a0<em>Avec un dashboard, il y a toujours un humain derri\u00e8re qui peut s&rsquo;alerter<\/em>\u00ab\u00a0, observe Mama. \u00ab\u00a0<em>Demain on va brancher des RAG sur des agents qui vont ex\u00e9cuter des t\u00e2ches de mani\u00e8re totalement automatis\u00e9e. L\u00e0, le niveau de qualit\u00e9 devient absolument cl\u00e9.<\/em>\u00ab\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Decathlon repense sa gouvernance autour du concept de \u00ab\u00a0Gouvernance by Design\u00a0\u00bb, avec une ambition claire : \u00ab\u00a0<em>Si on r\u00e9ussit, on n&rsquo;aura plus besoin de gouvernance.<\/em>\u00a0\u00bb L&rsquo;approche repose sur plusieurs principes :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utilisation de Data Contracts et Unity Catalog<\/li>\n\n\n\n<li>Responsabilisation des producteurs : chaque cr\u00e9ateur de data est responsable de ce qu&rsquo;il produit, avec tra\u00e7abilit\u00e9 et auditabilit\u00e9<\/li>\n\n\n\n<li>Pour les agents IA : aucune source de donn\u00e9es ne peut \u00eatre connect\u00e9e sans Owner identifi\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00ab\u00a0<em>On vous a donn\u00e9 de la puissance, vous pouvez faire beaucoup de choses : avec les droits, il y a des devoirs<\/em>\u00ab\u00a0, r\u00e9sume Mama.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-du-reporting-au-data-talk\"><strong>Du reporting au \u00ab\u00a0Data Talk\u00a0\u00bb<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avec plus de 6000 dashboards en production, Decathlon fait face \u00e0 un nouveau d\u00e9fi :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00ab\u00a0<em>C&rsquo;est devenu tellement facile que chacun cr\u00e9e son dashboard, ses KPI, ce qui nuit \u00e0 la coh\u00e9rence des r\u00e9sultats<\/em>. <em>Les KPI pertinents devraient \u00eatre d\u00e9termin\u00e9s par la data.<\/em>\u00ab\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La vision \u00ab\u00a0Data Talk\u00a0\u00bb consiste \u00e0 tirer parti des Large Language Models et de solutions comme Genie pour \u00e9liminer une grande partie des dashboards au profit d&rsquo;interactions conversationnelles. L&rsquo;objectif : passer du \u00ab\u00a0pull\u00a0\u00bb au \u00ab\u00a0push\u00a0\u00bb, avec des alertes en temps r\u00e9el sur les d\u00e9viations de performance plut\u00f4t qu&rsquo;un flot constant d&rsquo;informations.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-trois-axes-strategiques-pour-l-ia\"><strong>Trois axes strat\u00e9giques pour l&rsquo;IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Didier Mama a d\u00e9taill\u00e9 la feuille de route IA de Decathlon autour de trois axes :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>AI for Many<\/strong> : g\u00e9n\u00e9raliser la r\u00e9duction des t\u00e2ches \u00e0 faible valeur ajout\u00e9e pour tous les collaborateurs, dans un cadre bien d\u00e9fini et gouvern\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Optimisation<\/strong> : am\u00e9liorer significativement des processus complexes sans les transformer, en s&rsquo;appuyant sur des experts m\u00e9tiers (RH, finance, design).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Transformation<\/strong> : avec des \u00e9quipes pluridisciplinaires, repenser fondamentalement les m\u00e9tiers. \u00ab\u00a0On n&rsquo;est pas juste des enablers, on est des contributeurs\u00a0\u00bb, insiste Didier Mama. \u00ab\u00a0Si je laisse le m\u00e9tier faire, il me demande des chevaux plus rapides. Mon job c&rsquo;est de faire des voitures\u00a0\u00bb, paraphrasant Henry Ford. \u00ab\u00a0La Data d\u00e9finit le comportement d&rsquo;un \u00e9v\u00e9nement, d&rsquo;un processus. On doit \u00eatre vraiment plus que des enablers, des co-cr\u00e9ateurs sur la transformation de ces m\u00e9tiers.\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-sport-et-data-l-equilibre-entre-mesure-et-intuition\"><strong>Sport et data : l&rsquo;\u00e9quilibre entre mesure et intuition<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour terminer la keynote, Yannick Nyanga, ancien international de rugby (46 s\u00e9lections) et auteur d&rsquo;un livre sur la data dans le sport co-\u00e9crit avec Aur\u00e9lie Jean, a partag\u00e9 sa vision nuanc\u00e9e de l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es dans la performance sportive.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-4-1024x682.jpg\" alt=\"Data+IA World Tour\" class=\"wp-image-798701\" srcset=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-4-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-4-300x200.jpg 300w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-4-768x512.jpg 768w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-4-1536x1023.jpg 1536w, https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Devoteam_Databricks_Data-AI-World-Tour-2025-Paris-4.jpg 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pass\u00e9 d&rsquo;une relation difficile avec la mesure &#8211; son premier test physique fut un \u00e9chec &#8211; \u00e0 une adoption strat\u00e9gique pendant sa \u00ab\u00a0travers\u00e9e du d\u00e9sert\u00a0\u00bb (5 ans sans s\u00e9lection),Yannick&nbsp; Nyanga a utilis\u00e9 la collecte syst\u00e9matique de ses donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement pour identifier les conditions de haute performance et \u00e9viter blessures et sur-entra\u00eenement.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aujourd&rsquo;hui, tous les clubs mesurent intensit\u00e9 d&rsquo;entra\u00eenement, ressenti des joueurs, et m\u00e9triques de match via GPS et capteurs. Mais il insiste sur les limites : \u00ab\u00a0<em>La data ne montre que ce qu&rsquo;on mesure<\/em>\u00ab\u00a0, et peut biaiser les comportements ou cr\u00e9er des corr\u00e9lations trompeuses. Il cite l&rsquo;exemple de l&rsquo;Irlande, \u00e9limin\u00e9e en Coupe du Monde apr\u00e8s avoir banni certains gestes risqu\u00e9s mais cr\u00e9ateurs de jeu, ou celui de Finn Russell remontant un match 28-3 en ignorant les consignes data-driven.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sa conviction : \u00ab\u00a0<em>La data n&rsquo;est qu&rsquo;un moyen au service d&rsquo;une vision. Les meilleures \u00e9quipes restent celles qui mettent ces donn\u00e9es au service de l&rsquo;intuition et de l&rsquo;humain<\/em>\u00ab\u00a0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le 2 D\u00e9cembre 2025, Databricks r\u00e9unissait l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me fran\u00e7ais de la data et de l&rsquo;IA pour une journ\u00e9e plac\u00e9e sous le signe de la transformation. 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