Data Warehousing et IA agentique : la modélisation de données a-t-elle encore un avenir ?
Et si oui, alors lequel ?
Aujourd'hui, un agent IA écrit le SQL et répond à une question métier en quelques secondes.
Faut-il encore modéliser les données ?
Qui s'en chargera dans trois ans ?
Et le jour où l'agent donne deux réponses différentes à la même question, ou qu'un auditeur demande d'où vient un chiffre, comment gérer ?
Deux experts certifiés Data Vault racontent ce qu'ils observent chez leurs clients depuis l'arrivée des agents. La dernière partie de l'heure est ouverte à vos questions et à vos retours d'expérience.
Ce rendez-vous s'adresse aux professionnels de la data : ingénieur, scientifique, architecte, manager. Pratiquer le Data Vault n'est pas nécessaire pour en comprendre l'essentiel.
À l'issue de ce talk, vous repartirez avec :
- des critères pour savoir où la modélisation reste nécessaire ;
- les questions à poser avant de brancher un agent sur l'entrepôt ;
- ce qui change concrètement pour les métiers de la data ;
- les premiers retours de la communauté sur le lien entre modèle de données et consommation de tokens.
Programme
11h30 - Ouverture
11h35 - Du déterministe au probabiliste : ce qui change pour le modélisateur (Stéphane Vivien)
11h55 - Modélisation des données : les synergies IA possibles et la place du Data Vault (Marc de Burlet)
12h15 - Questions, Retours d'expérience & Parole libre
12h30 - Fin
Du déterministe au probabiliste : ce qui change pour le modélisateur
Une requête SQL rend le même résultat à chaque exécution, mais un agent peut donner deux réponses différentes à la même question.
Stéphane part de ce constat et explore deux choses :
D'abord 1) les idées reçues sur la donnée depuis l'arrivée de l'IA, celles qui coûtent cher, comme par exemple : « le modèle se débrouillera avec les données brutes ».
Ensuite 2) ce qui change dans la semaine d'une équipe data, du data architect au data engineer, et ce qui ne change pas.
Stéphane Vivien est cofondateur et CEO de Follow-Us, cofondateur de la CFDV et Certified Data Vault 2.1 et 2.0 Practitioner (stéphane-vivien-1746685)
Modélisation des données : les synergies IA possibles et la place du Data Vault
L’IA accélère la mise en œuvre du Data Vault, tout en préservant les standards, la gouvernance et le rôle clé de l’expertise humaine.
Marc présente trois use-cases concrets : automatiser la modélisation, construire des fondations data prêtes pour l’IA et intégrer les résultats de l’IA comme nouvelles sources de données.
Il montre comment il consolide les sources, contrôle leur qualité et fournit le contexte métier nécessaire à des agents fiables.
Sa présentation illustre également la place du Data Vault par rapport aux autres méthodes, en ce qui concerne la création d’un véritable socle de données pour les usages agentiques.
Marc de Burlet est Product Owner de beVault chez dFakto et Certified Data Vault 2.1 Practitioner (marc-de-burlet-a3697314a)
Questions et parole libre
Vous avez mesuré l'effet de votre modélisation sur la consommation de tokens d'un agent ou d'un assistant ? Un chiffre partiel ou un essai raté nous intéresse aussi. Indiquez-le dans le formulaire d'inscription. Vous pourrez en parler pendant la session si vous le souhaitez.
Infos pratiques
Jeudi 3 décembre 2026, de 11h30 à 12h30 (heure de Paris, Bruxelles, Luxembourg et Genève).
En ligne sur Microsoft Teams.
⚠️ Le lien d'accès au webinaire est accessible dans l'email d'inscription Luma, et est à ajouter à votre calendrier ⚠️
Session ouverte au public. Enregistrée. Gratuite. En français.
Le replay ne sera envoyé qu'aux inscrits Luma.
À propos de la CFDV
La Communauté francophone du Data Vault (CFDV.fr) réunit des praticiens de la data depuis 2023. Elle est portée par dFakto et Follow-Us. Les sessions sont pédagogiques, sans démo produit.