Nous étions aux Flupa UX Days 2026, la conférence à ne pas manquer pour les designers français ! Cette année, le fil conducteur de l'édition parisienne était : « Concevoir, c'est choisir en conscience ». Une question à la hauteur des enjeux que rencontre notre profession actuellement, bousculée par l’irruption de l’IA générative.

Présentation d'un framework de data engineering d'un client d'Octo démontrant des principes intéressants ("Window-aware pipeline") pour faciliter leur gestion et leur monitoring

L'AI pour un PO accéléré : l’IA joue un rôle d’assistant (optimisation) et facilite son travail qu’il a l’habitude de faire Le PO augmenté : le PO profite de nouvelles possibilités auparavant impossibles car trop complexes ou trop lourdes à mettre en oeuvre.

L'année 2026 s'impose déjà comme un jalon historique. Elle marque le moment où l'intelligence artificielle a définitivement quitté le statut de simple innovation technologique pour devenir l'un des principaux moteurs de transformation de nos sociétés, de nos économies et de nos organisations.

REX Tech Lead : reprendre un data lake AWS en perdition. Dette technique de 5 ans, pas de tests, pas de monitoring, équipe de 2 juniors sans PO. 4 leviers : assainir (monorepo, Terraform, CI/CD, Python), coaching, pair programming, collective ownership. Résultat : 5 000 tests, datamart Snowflake/dbt, 100 000 $ d'économies FinOps, équipe autonome.

Et si vous brûliez tout votre quota IA en 5 jours ? Vous faites quoi le reste du mois ? Les tokens ne sont ni gratuits, ni renouvelables, ni illimités, même quand votre abonnement se recharge. Il est temps de comprendre ce que vous consommez vraiment.

REX FinOps : en ouvrant AWS Cost Explorer sur un data lake à 6 500 $/mois, trois anomalies apparaissent. AWS KMS à 4 000 $/mois, des licences fantômes pour des développeurs partis, 10 pipelines CI/CD redondantes. Optimisation des coûts cloud : 100 000 $ d'économies annuelles. Sans outil, sans migration. Juste de la curiosité. Checklist incluse.

Au AI Now Summit 2026, Mistral a présenté une vision ambitieuse de l’IA industrielle : maîtrise de l’infrastructure, modèles spécialisés, agents outillés et souveraineté des données. Derrière la vitrine, une conférence utile pour lire les vrais enjeux d’adoption de l’IA en entreprise.

Après une consolidation de notre veille sur le sujet, nous vous proposons de survoler l'histoire de quelques termes de ces dernières années, pour ensuite les articuler entre eux.

Deuxième volet de notre série EDA : l'article à la fois chiant et utile. On rentre dans la théorie — patterns (Pub/Sub, Event Sourcing, CQRS), garanties de livraison, gestion des ratés (replay, DLQ) et pièges classiques. Promis, on a essayé de rendre ça digeste.