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Les briques indispensables d'une Modern Data Stack scalable

Ingestion, Transformation, Stockage, Orchestration et Serving : architecture de référence pour alimenter l'IA – par Odinn Partners

Le piège de la stack monolithique : lock-in et incapacité à alimenter l'IA

Une architecture non modulaire bloque l'évolution des besoins métier et empêche d'alimenter efficacement projets RAG, agents et analytics avancés.

Les conséquences :

  • Lock-in éditeur : difficulté à remplacer une brique sans tout reconstruire.
  • Données non prêtes pour l'IA : absence de couche serving / feature store.
  • Coûts opaques : pas de FinOps, pipelines fragiles, dette ETL.

La démarche Odinn Partners

Architecture modulaire : ingestion → transformation (dbt) → Lakehouse → orchestration → serving, avec briques interchangeables.

Briques de référence 2026

  • Ingestion : Fivetran, Airbyte, ou pipelines custom (Kafka, CDC).
  • Transformation : dbt (tests, documentation, lineage).
  • Stockage : Lakehouse (Databricks Delta / Snowflake Iceberg / BigQuery).
  • Orchestration : Airflow, Dagster, Prefect.
  • Serving IA : feature store, vector DB, APIs de scoring / RAG.
1

Phase 1 – Cadrage

Cartographie flux existants, choix Lakehouse, priorisation des domaines.

2

Phase 2 – Socle

Ingestion + dbt + tests qualité + catalogue.

3

Phase 3 – Serving IA

Feature store / vectorisation, APIs, monitoring FinOps.

À retenir

  • Modularité = interchangeabilité des briques et réduction du lock-in.
  • dbt + tests de qualité à l'ingestion sont le socle d'une data stack fiable pour l'IA.
  • Prévoir dès le départ la couche serving (features, embeddings) pour les cas d'usage IA.

Prêt à construire une Modern Data Stack scalable ?

3 étapes pour démarrer :

  1. Diagnostic architecture — écarts vs référence 2026.
  2. Cible stack — choix des briques et TCO.
  3. Roadmap migration — jalons et quick wins.
Planifier un diagnostic Data Stack

Template

Template : Schéma de référence Modern Data Stack

Architecture annotée ingestion → serving IA.

Recevoir le schéma Data Stack