16 novembre 2026FWDC 2026 · Cité Univ. · Paris
L’analyse qui construit la plateforme : Dites adieu au « Ticketing 2.0 » grâce aux agents dans le repo git
IntervenantPaul Marcombes · Head of Data Platform
SalleGulbenkian · 10:30 → 11:00
Forward Data Conference · 16 novembre 2026
Et si vos métiers
construisaient
la data platform ?
Retour d’expérience d’Optic 2000 : comment 25 contributeurs, en majorité des métiers, construisent la plateforme data.
Paul Marcombes
Head of Data Platform, Optic 2000 · Fondateur d’Unytics
Le paradoxe conversationnel
Tout le monde veut parler à ses données
Pourquoi le chiffre d’affaires de la région Ouest baisse-t-il ce mois-ci ?
La baisse se concentre sur les deux dernières semaines.
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Le paradoxe conversationnel
Sous le capot, le contexte fait la réponse
À froid
21 %
de bonnes réponses, branché à froid sur l’entrepôt
Avec le contexte
95 %
avec une équipe senior qui organise le contexte
Un mois après
65 %
un mois plus tard, sans entretien du contexte
« Il faut un village d’analystes pour que le self-service fonctionne. »
D’après Olga Berezovsky, Data Analysis Journal
Chiffres : retour d’expérience de l’équipe Data d’Anthropic, juin 2026
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Le paradoxe conversationnel
En pleine analyse, il manque une donnée
Option 1
Bricoler dans son coin
Un export, un fichier Excel, une requête dans un bac à sable.
Shadow data : rien ne revient dans la plateforme
Option 2
Ouvrir un ticket et attendre
L’équipe data prépare la colonne, la table ou la mesure. Plus tard.
Ticketing 2.0 : l’équipe data reste le goulot
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Le paradoxe conversationnel
Chez Optic 2000, tout change en même temps
10 mois
pour reconstruire toute la plateforme data
6 → 4
personnes dans l’équipe plateforme
Socle PostgreSQL remplacé
Nouveau programme de fidélité
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Le paradoxe conversationnel
Le marché met le conversationnel à la fin
Conversationnel
pour consommer
→
→
Couche sémantique
mesures, dimensions
→
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Le paradoxe conversationnel
Nous l’avons mis au début
Conversationnel
pour construire, dans l’éditeur de code
→
→
Couche sémantique
mesures, dimensions
→
Les métiers construisent, dans le cadre posé par l’équipe plateforme
L’analyse construit la plateforme.
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Au programme
Comment nous en sommes arrivés là
A2
Le métier devient builder
Six piliers d’une
plateforme AI-ready
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A1 · La fin des silos
« Laisser des non-développeurs
coder dans le repo
de la data platform ? »
J’étais le premier sceptique. Alors nous avons commencé par le plus proche de nous : notre équipe BI.
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A1 · La fin des silos
Avant : trois équipes, trois silos
4
Data Engineers
Ingestion et transformations, en procédures stockées PostgreSQL
2
BI Engineers
Couche sémantique, dans MicroStrategy
4
BI
Dashboards construits
en clic-bouton
L’équipe BI lisait un peu de SQL. Elle n’avait jamais touché à Git, à Python ou à dbt.
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A1 · La fin des silos
Le test : converser au lieu de cliquer
Après MicroStrategy
Tableau : des dashboards laborieux, en clic-bouton
→
Le test
Des apps Streamlit vibe-codées dans le repo, avec l’IA
Autonomes
sur Streamlit, en quelques semaines
Dix fois mieux
pour l’utilisateur final, en une fraction du temps passé sur Tableau
Jusqu’à dbt
ils créent et maintiennent leurs propres modèles
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A1 · La fin des silos
Aujourd’hui : deux équipes au lieu de trois
4
Data Engineers
La plateforme, le cadre, l’accompagnement
4
BI
Toute la chaîne, de bout en bout
Modèles dbt
→
Couche sémantique
→
Apps Streamlit
Streamlit est devenu notre outil de dashboarding, jusqu’aux milliers d’utilisateurs en magasin.
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A2 · Le métier devient builder
Pourquoi s’arrêter
à l’équipe BI ?
Au siège, d’autres équipes suivent leurs chiffres au quotidien.
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A2 · Le métier devient builder
Nous sommes allés voir les métiers du siège
Chefs de projet AMOA
Contrôle de gestion
Finance
Comptabilité
Marketing digital
Des profils analytiques, qui suivent leurs chiffres au quotidien.
Aucun n’avait jamais écrit une ligne de code.
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A2 · Le métier devient builder
La barrière à l’entrée est quasi nulle
Écrire du code
Lire le code
Taper des commandes Git
Ils conversent.
Dans VS Code, ou directement dans Claude Desktop.
Un chef de projet AMOA, côté logistique
Récupère les données logistiques de SAP, mets-les en qualité selon nos conventions, et fais-moi un dashboard de suivi des KPI des équipes logistiques.
C’est fait : les données arrivent dans Snowflake, les modèles dbt suivent les conventions, le dashboard est prêt. La pull request est ouverte.
Source SAP
Modèles dbt
App Streamlit
Pull request
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A2 · Le métier devient builder
Tout commence par un petit sujet
Une cheffe de projet construit une app pour suivre ses tickets Jira.
Rien de stratégique. Mais c’est ainsi que la confiance s’installe.
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A2 · Le métier devient builder
Puis les sujets deviennent critiques
Le responsable du référentiel magasins s’est construit son propre cockpit.
Avant
Nos tests dbt tombaient en erreur, puis nous le prévenions.
Aujourd’hui
Il voit tout, plus en détail, et il anticipe.
Mon cockpit référentiel
1 incohérence
Ancien propriétaire
Repreneur
Les dates d’ouverture se chevauchent
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A2 · Le métier devient builder
De 4 à 25 contributeurs en dix mois
personnes contribuent au repo data.
Aucune ne code à la main.
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A3 · Au-delà du dashboard
Plus de contributeurs,
ce sont plus d’idées.
Nous pensions que Streamlit servirait à afficher des graphiques.
Les métiers en ont décidé autrement.
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A3 · Au-delà du dashboard
Première dynamique : remplacer des SaaS
Géomarketing
Les zones de chalandise et de concession, recréées dans Streamlit
L’outil répond enfin à 100 % des besoins de celle qui l’a construit.
Une licence coûteuse en moins
Liasses fiscales
Une lecture automatique, validée par un humain
Fini la ressaisie annuelle à la main. Pas de logiciel d’OCR externe.
La même qualité
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A3 · Au-delà du dashboard
Seconde dynamique : sublimer les back-ends
SAP · Salesforce
des interfaces arides
→
→
Ressaisies
répétitives, risquées
SAP · Salesforce
des back-ends robustes
↔
Front-end Streamlit
sur mesure, vibe-codé
↔
Un dashboard montre. Une data app agit.
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Au programme
Comment nous en sommes arrivés là
A2
Le métier devient builder
Six piliers d’une
plateforme AI-ready
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B · Comment ça tient
« C’est génial sur le papier.
Mais vingt métiers qui codent
dans la data platform,
c’est le chaos assuré. »
— La moitié de la salle, à cet instant précis
Et elle a raison.
Du code que personne ne maintient
Des risques de sécurité
Des retours en arrière coûteux
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B · Comment ça tient
Une plateforme AI-ready, en six piliers
L’agent n’a rien à deviner
B1
Un seul repo
Toute la plateforme, de la source à l’écran.
B2
Une contribution ennuyeuse
Une seule façon de faire chaque chose, sans plomberie à écrire.
B3
Des briques standard
Dans les apps, l’IA assemble, elle n’invente rien.
B4
Une seule définition
Un concept, un nom, défini à un seul endroit.
Une correction ne se fait qu’une fois
B5
Une revue par les agents
La pull request s’ouvre déjà relue et nettoyée.
B6
Une boucle d’apprentissage
Chaque commentaire de revue devient une règle.
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B1 · Un seul repo
Toute la plateforme vit dans un seul repo
Mono-repo Git
Ingestion
sources, chargement
→
→
Couche sémantique
mesures, dimensions
→
Une conversation, une pull request : de la source à l’écran
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B2 · Une contribution ennuyeuse
La configuration d’un côté, la plomberie de l’autre
La configuration
Ce dont le métier a besoin
Écrite par les contributeurs et leurs agents.
source.yml
fonction.py
modele.sql
La plomberie
Comment c’est déployé
Écrite une seule fois, par l’équipe plateforme.
Déploiement
Sécurité
Supervision
Ce qu’une contribution ne peut pas exprimer, un relecteur n’a pas à le vérifier.
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B2 · Une contribution ennuyeuse
Une fonction : trois lignes de configuration
functions.yml
get_crm:
schedule: cron(0 4 * * ? *)
timeout: 600
memory: 2048
→
La plateforme en déduit
AWS Lambda
10 minutes : sous la limite de 15 minutes
Même script Python. Même décorateur.
Aucun champ « backend » à déclarer.
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B2 · Une contribution ennuyeuse
Une fonction : trois lignes de configuration
functions.yml
get_crm:
schedule: cron(0 4 * * ? *)
timeout: 3600
memory: 2048
→
La plateforme en déduit
ECS Fargate
1 heure : au-delà de la limite d’une Lambda
Même script Python. Même décorateur.
Aucun champ « backend » à déclarer.
Chez vous, combien de lignes de plomberie pour ajouter une source ?
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B2 · Une contribution ennuyeuse
Une seule façon de faire chaque chose
→
→
La trentième source ressemble à la vingt-neuvième.
L’agent copie la précédente, et il a raison.
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B3 · Des briques standard
Dans les apps, l’IA assemble des briques
Composants standard
Cartes, tableaux, graphiques : une bibliothèque créée par l’équipe BI, imposée par les skills.
Couche sémantique
Les mesures sont définies une seule fois. L’app les appelle et les affiche.
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B4 · Une seule définition
Trois noms pour un même concept
email
stg_crm__contacts
« Email du contact »
email_client
dim_clients
« Adresse e-mail du client, en minuscules »
customer_email
exp_clients_newsletter
« Email client nettoyé »
Laquelle est la bonne ? Et laquelle l’agent recopiera-t-il ?
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B4 · Une seule définition
Un concept, un nom, une définition
email_client
Adresse e-mail du client
Écrite une seule fois, dans le dictionnaire métier.
0
colonne décrite dans dbt
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B5 · Une revue par les agents
La machine vérifie avant le relecteur
À l’écriture
L’agent code avec tous nos skills.
À la sauvegarde
Un hook vérifie chaque colonne dans le dictionnaire.
Avant l’ouverture
Le skill de PR lance les revues dbt et Streamlit, jusqu’au feu vert.
À l’ouverture
Tout est propre. Seul passe ce que nos règles n’ont pas prévu.
Il reste à l’humain une seule question :
est-ce la bonne chose à construire ?
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B6 · Une boucle d’apprentissage
Chaque commentaire de revue devient une règle
Un humain commente une pull request
→
« Pourquoi l’IA a-t-elle laissé passer ça ? »
Le skill est mis à jour, tout de suite
La pull request suivante passe du premier coup
←
La plateforme apprend de chaque revue
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Au programme
Comment nous en sommes arrivés là
A2
Le métier devient builder
Six piliers d’une
plateforme AI-ready
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C1 · Builders et consumers
Faut-il mettre tout le monde
dans VS Code ?
Absolument pas. Nous faisons aussi du conversationnel, pour ceux qui consomment.
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C1 · Builders et consumers
Deux populations, deux visages de l’IA
Au siège
Des profils analytiques
Contrôle de gestion, finance, marketing, chefs de projet…
Ils construisent.
Dans le repo, avec un agent de code.
En magasin
Des milliers d’utilisateurs
Des opticiens, des directeurs de magasin.
Ils consomment.
Servis comme des clients, sans éditeur de code.
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C1 · Builders et consumers
En magasin, l’IA se consomme sous deux formes
Dans l’application
Un agent expert embarqué
Le directeur de magasin lit son bilan financier, et en discute avec un agent spécialisé en finance de l’optique.
Dans leur propre IA
Un serveur MCP et des skills
Les magasins interrogent leurs données gouvernées depuis leur Claude ou leur ChatGPT.
Couche sémantique
Les mêmes chiffres partout. Chacun ne voit que son périmètre.
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C1 · Builders et consumers
Nous avons déplacé la frontière
Platformers
construisent la plateforme
Builders
construisent dessus
La frontière
L’équipe plateforme
Les métiers du siège
avec l’équipe BI
Les magasins
des milliers d’utilisateurs
Le plus de monde possible du côté des builders.
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C1 · Builders et consumers
Une tendance qui dépasse notre cas
Équipes produit
Le ticket se code tout seul
Créé dans Linear depuis Slack, codé par un agent quand c’est simple.
Marketing et GTM
Leur propre repo
Des équipes qui n’avaient jamais codé ont désormais le leur.
Toutes les équipes
Dans le repo des autres
Produit, marketing, data : chacun ouvre des pull requests chez les autres.
Partout, la même pente :
le repo devient l’atelier de toute l’entreprise.
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C2 · Le shift humain
Pour conclure,
deux messages.
Commencer petit. Et miser sur l’humain.
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C2 · Le shift humain
Premier message : commencer petit, et itérer
N’ouvrez pas votre repo à cent métiers lundi matin.
1
Votre équipe BI
ou vos analystes : les plus proches de vous
2
Un métier volontaire
sur un sujet sans enjeu
3
Un garde-fou par revue
chaque commentaire enrichit le cadre
4
Les sujets critiques
quand la confiance est installée
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C2 · Le shift humain
Second message : la clé est humaine
1 sur 4
Un data engineer sur quatre accompagne les métiers, à plein temps.
L’équipe BI change de métier
Hier
Répondre aux tickets,
en clic-bouton
Aujourd’hui
Aider les métiers à repenser leurs processus
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C2 · Le shift humain
Le village d’analystes
existe déjà.
Ce sont vos métiers.
Chez vous, qui pourrait devenir builder dès demain ?
Paul Marcombes · Forward Data Conference 2026
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Merci.
Paul Marcombes
Head of Data Platform, Optic 2000 · Fondateur d’Unytics
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Personne ne code à la main
Un nom, une définition
Ennuyeusement simple
Vos métiers ne doivent pas être que des consommateurs d’IA