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À mesure que l’IA s’impose dans les organisations, une question revient sans cesse : qui est capable de structurer tout cela pour en faire un système cohérent, fiable et utile ? Derrière les promesses de l’IA générative, du RAG ou des systèmes agentiques, il y a un métier encore mal compris mais devenu essentiel : celui d’Architecte Data & IA. Pour mieux saisir les enjeux, nous avons échangé avec François Dangu, responsable pédagogique de l’Executive Certificate Architecte Data & IA de CentraleSupélec Exed.
Rencontre avec François Dangu
Pouvez-vous vous présenter en quelques mots ?
François Dangu, je suis consultant en transformation Data et IA, et je me définis comme un architecte orchestrateur de la transformation. Donc l’architecte pour bâtir la vision, la stratégie data et IA et un orchestrateur pour agencer toutes les activités qui vont permettre de rendre tangible cette vision. Et en particulier, je fais des missions de terrain dans des entreprises variées, dans des secteurs variés. Je suis également intervenant dans l’Executive Certificate pour les CIO à CentraleSupélec Exed. Et je suis responsable pédagogique de la formation certifiante Architecte Data & IA à l’Exed également, dont on va parler aujourd’hui. Donc j’ai un double ancrage. Je suis à la fois praticien et formateur, ce qui fait que ce que j’enseigne, je le vis en mission.
L’IA agentique est aujourd’hui un sujet émergent et très commenté. Pourquoi est-ce un enjeu majeur pour les organisations ?
Alors grosso modo, l’architecture data et IA, jusqu’à présent avant l’avènement de l’IA générative et de l’agentique qui est en pleine croissance, c’est de concevoir des solutions, des systèmes, des pipelines qui vont traiter des données pour après les exposer, produire des rapports, pour alimenter un modèle algorithmique, etc. Donc c’est prévisible, c’est gouvernable. Et la plupart du temps en bout de chaîne, on a un humain qui va analyser, prendre une décision ou mener une action. Et l’IA agentique casse ce paradigme parce que la promesse, c’est que l’humain s’efface, voire disparaît et ses fameux agents vont faire un travail en mode autonome et pour pas qu’ils fassent n’importe quoi, ils ont évidemment besoin de l’information de base, mais ils ont besoin de contexte, des instructions et encore plus que tout du sens. Or aujourd’hui, le sens il est dans la tête de l’humain. Donc, c’est là que le rôle de l’architecte Data et IA va devenir encore plus fondamental dans les entreprises dans les années qui vont venir, c’est qu’en plus de structurer l’accès à l’information, il va falloir structurer le sens. Et donc ce n’est pas juste une évolution technique. C’est vraiment une rupture structurelle pour l’entreprise qu’il va falloir embrasser évidemment se transformer.
Dans ce contexte, quels sont les objectifs de l’Executive Certificate Architecte Data & IA ?
Alors il y en a pleins. Mais les trois principaux, c’est de former des architectes qui sont capables de tenir trois exigences. Evidemment, une solidité technique des fondations. On en a parlé avant. Mais aussi, surtout la conscience de d’avoir cette vision globale de l’entreprise et cette ouverture aux usages futurs. Une fois de plus, sur l’agentique, on est sur un marché R&D technologique. Donc, il va falloir être très curieux et très critique par rapport à ce que l’avenir nous réserve. Donc, on est vraiment dans une formation à la conception. Donc il s’agit d’analyser, d’arbitrer, de documenter, de défendre aussi, voire on parle de budgets quand on parle d’architecture. Donc, il faut aussi savoir un peu vendre son beefsteak comme on dit. Et donc on va développer des hard skills qui correspondent vraiment au cœur de la technicité, mais aussi des soft skills pour avoir cette vision vraiment globale de l’entreprise. Et un architecte qui a à la fois la tête dans les nuages et les pieds sur Terre.
Qu’est-ce qui distingue cette formation des autres programmes en Data ou en IA ?
Alors premier point, c’est l’équipe de formateurs qui sont tous des praticiens Data et IA, la tête dans les nuages et les pieds sur Terre, qui vont permettre aux apprenant de voir toute une une gamme de situations variées dans les entreprises et aussi de diversité d’architectures. Et ce sontt ces expertises et ces expériences très riches qu’on va amener dans des ateliers de design d’architecture pour challenger les apprenant sur des cas vraiment très différents. Donc là, on va vraiment les pousser à développer leurs hard skills, qui est le cœur du réacteur de la formation. Le second point, c’est l’extrême précaution qu’on met pour créer le cas d’entreprise. On travaille d’ailleurs entre responsables pédagogiques pour amener beaucoup de richesse. Pourquoi ? Parce qu’on veut que ce cas d’usage, ce cas d’entreprise, qui va être traité en binôme par deux apprenants de la formation, quand il sera l’objet de la soutenance, ils vont avoir rencontré une situation d’entreprise réelle. Donc, au delà des sujets techniques de l’architecte, également, des sujets organisationnels, politiques, des jeux d’acteur, des aspects budgétaires, etc. Et donc là, on va avoir plus développé une capacité de soft skills, donc, en fait une analyse critique, ce décodage d’une organisation et de ses jeux de pouvoir. Et le dernier sujet qui nous paraît très important, c’est d’avoir une formation très holistique. On veut donner finalement cette vision à l’architecte. Tout ce qui est stratégie Data et IA en relation avec une stratégie d’entreprise, la gouvernance, l’acculturation, la conduite du changement et aussi savoir se vendre parce qu’un architecte, souvent son rôle, est mal compris par les dirigeants alors qu’on fait comme on l’a illustré, c’est un rôle qui va devenir très fondamental dans les années qui viennent.
À qui s’adresse particulièrement ce programme et pour quel type d’évolution professionnelle ?
Alors la cible, en fait de la formation, clairement, ce sont des gens qui ont un background IT assez fort puisqu’en fait, l’architecte a des fondations sur l’IT. Donc on va parler de data engineers, de responsables applicatifs, de consultants IT donc expérimentés, pour des raisons de maturité aussi vis à vis de l’entreprise. Donc ça, c’est une première cible. Une autre cible, c’est des gens qui sont proches du rôle d’architecte qui vont chercher finalement à combler des lacunes, avoir une vision justement holistique, comme je le disais tout à l’heure, et finalement avoir le tampon, la certification, pour pouvoir continuer à évoluer et grandir. Donc, sur ces deux populations, ce qu’on peut envisager comme débouché, c’est assez varié. Évidemment, c’est prendre un poste d’architecte Data & IA dans une entreprise avec un élargissement de périmètre justement lié au fait qu’il y aura plus de compréhension globale. Ça peut être après une évolution dans une ESN ou dans un cabinet de conseil. Et puis après, en fait, moi, je vois aussi une évolution et comme quoi l’IA crée aussi des emplois pour des cibles ETI et PME, parce que toutes les entreprises vont avoir besoin d’un architecte Data & IA pour les raisons que j’ai illustrées avant, mais toutes ne peuvent pas se permettre de le financer à plein temps. Et donc il y a une possibilité, finalement de devenir architecte à temps partagé comme vous avez des directeurs financiers ou des DSI qui sont aussi à temps partagé dans les entreprises. Donc l’IA crée aussi des opportunités d’emploi.
Après cette formation, qu’est-ce qui change concrètement pour les participants dans leur rôle en entreprise ?
Déjà, ils vont avoir ce rôle de designer d’architecture. Donc la concevoir évidemment l’arbitrer, et la documenter, la défendre. Et après l’implémenter en appui d’autres équipes. Ils vont savoir aussi parler d’architecture à des cibles différentes. Donc on parlait de cibles techniques, mais on parle aussi de population de dirigeants avec un discours adapté. Et puis surtout, ils vont avoir intégré la dimension, la perspective de l’agentique dans l’architecture qu’ils auront à mettre en place. Et évidemment tout ça, ça va se combiner avec l’existant parce que le rôle qu’ils ont encore aujourd’hui, qui est d’exposer l’information reste à part entière, une réalité.
Architecte Data & IA : un métier au cœur des transformations actuelles
Si vous avez déjà participé à un projet data ou IA, vous avez sans doute constaté un paradoxe : les outils sont de plus en plus puissants, mais les systèmes deviennent de plus en plus difficiles à maîtriser. D’un côté, les entreprises lancent des POC, testent des modèles, expérimentent des cas d’usage. De l’autre, elles peinent à passer à l’échelle, car les briques ne s’articulent pas correctement entre elles.
Prenons un exemple pour mieux comprendre. Une entreprise de e-commerce décide de déployer un assistant conversationnel pour son service client. Au départ, tout fonctionne en démonstration. Mais une fois en production, les réponses deviennent incohérentes, certaines informations sont obsolètes, et les équipes perdent confiance dans l’outil. Pourquoi ? Parce que derrière le modèle, il n’y a pas d’architecture solide pour gérer la qualité des données, leur mise à jour, les règles d’usage ou la supervision. Ce n’est pas un problème d’IA. C’est un problème d’architecture.
C’est là que le rôle d’architecte prend tout son sens. Il ne s’agit plus seulement de connecter des outils, mais de construire un système qui tient dans la durée, qui s’adapte et qui reste compréhensible.
RAG, MLOps, IA agentique : de véritables concepts derrière des termes omniprésents
Ces dernières années, certains termes sont devenus incontournables, mais restent souvent flous pour beaucoup de professionnels. Pourtant, derrière ces acronymes se cachent des enjeux très concrets.
Prenons le RAG. Imaginons une entreprise industrielle qui possède des milliers de documents techniques, de procédures et de rapports d’intervention. Sans RAG, un modèle d’IA répondra de manière générique. Avec un RAG bien conçu, il devient capable de répondre en s’appuyant sur ces documents internes. Un technicien peut alors poser une question et obtenir une réponse contextualisée, directement exploitable. Mais cela suppose une architecture rigoureuse : indexation des documents, gestion des accès, qualité des données, mise à jour continue.
Même logique avec le MLOps. Beaucoup d’organisations développent des modèles prédictifs, par exemple pour anticiper des pannes dans l’industrie ou détecter des fraudes dans la banque. Pourtant, une grande partie de ces modèles ne passent jamais en production. Pourquoi ? Parce qu’il manque des pipelines fiables, des tests, du monitoring, et une capacité à maintenir le modèle dans le temps. Le MLOps vient structurer tout cela, mais encore une fois, sans vision d’architecture, ces pratiques restent fragmentées.
Enfin, l’IA agentique pousse encore plus loin la logique. Imaginez un système capable de gérer automatiquement des demandes clients, de vérifier des informations, puis de déclencher des actions dans différents outils. C’est puissant, mais cela pose une question fondamentale : comment s’assurer que l’agent agit correctement, dans le bon cadre, avec les bonnes limites ? Et c’est là que la notion de “structurer le sens”, évoquée par François Dangu, devient centrale.
Gouvernance des données et conformité : de la contrainte à l’avantage stratégique
On a longtemps considéré la gouvernance comme un sujet secondaire, voire contraignant. Pourtant, dans un contexte d’IA, elle devient un facteur clé de réussite. Plus les systèmes sont autonomes, plus les erreurs peuvent être coûteuses, et plus la traçabilité devient essentielle.
Prenons le cas d’une entreprise dans le secteur de la santé. Elle souhaite utiliser l’IA pour assister des professionnels dans le diagnostic ou la gestion des dossiers patients. Sans cadre de gouvernance clair, les risques sont immédiats : erreurs d’interprétation, données mal utilisées, manque de traçabilité. À l’inverse, une architecture conçue avec des règles de gouvernance dès le départ permet de sécuriser les usages, de rassurer les équipes et de faciliter les validations réglementaires.
Autrement dit, la gouvernance ne freine pas l’innovation. Elle la rend possible à grande échelle.
Ce que change réellement une formation d’Architecte Data & IA
Se former à l’architecture Data & IA, c’est souvent un tournant dans une carrière. Non pas parce que l’on apprend simplement de nouvelles technologies, mais parce que l’on change de manière de penser. On passe d’une logique d’exécution à une logique de conception.
Concrètement, cela signifie être capable de prendre du recul sur un projet, d’identifier les enjeux cachés, de faire des choix et de les défendre. Cela signifie aussi savoir parler à différents interlocuteurs. Un architecte doit être capable d’échanger avec un data engineer sur un pipeline, mais aussi avec un directeur sur un investissement.
Et c’est souvent là que se fait la différence. Dans beaucoup d’entreprises, les projets échouent non pas pour des raisons techniques, mais parce qu’ils manquent de vision, d’alignement ou de clarté. Une formation structurée permet de combler ce gap.
Executive Certificate Architecte Data & IA : structurer sa trajectoire professionnelle
L’Executive Certificate Architecte Data & IA de CentraleSupélec Exed s’adresse à celles et ceux qui veulent franchir ce cap et prendre une place plus stratégique dans leur organisation. La formation ne se contente pas d’apporter des connaissances ; elle met les participants en situation réelle, avec des cas d’entreprise complexes, où il faut analyser, arbitrer, concevoir et défendre une architecture complète.
C’est cette approche qui fait la différence. Parce qu’au final, devenir architecte, ce n’est pas accumuler des compétences techniques. C’est être capable de relier les points, de donner du sens et de transformer une vision en réalité concrète.
Et si la vraie question n’était pas “faut-il se former à l’IA ?”, mais plutôt “qui va structurer l’IA dans mon entreprise demain ?”
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