Présentation de Maxa Autopilot : l'approche « Agentic » pour créer et gérer des pipelines de données

Si vous avez déjà mis en place un pipeline de données ERP à partir de zéro, vous savez comment ça marche.

Tout commence par un atelier métier. Un participant expose ses besoins : chiffre d'affaires par région, délais des cycles d'approvisionnement, indicateurs de fidélisation de la clientèle.

Cette conversation est ensuite synthétisée dans un cahier des charges, qui est remis à un ingénieur en analyse de données. Celui-ci se lance alors dans le véritable travail d'exploration des données à travers des centaines de tables sources : il écrit manuellement des requêtes SQL pour mettre en correspondance les champs avec la logique métier, élabore et teste les transformations ligne par ligne, etc.

Pour une seule activité métier (par exemple, un bon de commande), cela représente environ 200 lignes de code SQL. Un client type compte généralement des dizaines d'activités. Le travail de préparation des données représente environ 20 heures par semaine de codage manuel par projet, et même un ingénieur en analyse expérimenté ne peut, de manière réaliste, gérer que deux déploiements clients à la fois.

C'est ainsi que les équipes chargées des données fonctionnent depuis des années, mais ce processus n'est pas évolutif et ne suit certainement pas le rythme auquel l'IA transforme la planification et le reporting d'entreprise.

Nous avons développé Maxa Autopilot car la préparation à l'intelligence artificielle passe d'abord par les données, et la plupart des entreprises ne peuvent pas y parvenir avec les outils dont elles disposent aujourd'hui.

Fonctionnalités du pilote automatique Maxa

Maxa Autopilot est une plateforme autonome qui transforme le contexte de votre entreprise, vos exigences et les données de vos systèmes sources en pipelines dbt prêts à l'emploi, adaptés à vos règles, systèmes et besoins en matière de reporting spécifiques.

Le résultat est un projet dbt complet : du code SQL lisible, une traçabilité complète, des suites de tests et de la documentation. Vous le déployez dans votre propre entrepôt de données, selon votre propre calendrier, et vous pouvez lire chaque ligne, la modifier et la transmettre à votre équipe. Il n'y a ni environnement d'exécution propriétaire ni dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

Fonctionnement du pilote automatique Maxa

Le système Maxa Autopilot fonctionne en trois étapes :

Compréhension du monde des affaires

Commencez par ressources commerciales: comptes-rendus d'ateliers, enregistrements d'appels, captures d'écran de tableaux de bord, feuilles de calcul et spécifications métier. Maxa Autopilot analyse l'ensemble de ces données pour en extraire les entités métier, les événements, les indicateurs clés de performance (KPI), les règles et les exceptions.

Lorsque des informations manquent ou sont contradictoires, le système propose des questions de suivi ciblées plutôt que de se livrer à des conjectures. Cinq minutes consacrées à clarifier les choses dès maintenant vous évitent toute mauvaise surprise lorsque le pipeline sera lancé : les agents vous poseront les bonnes questions pour combler les lacunes dont vous n’aviez peut-être pas conscience. Vous parlez désormais le même langage que l’équipe commerciale.

Traitement des données

Les données sources entrent dans la phase de traitement. Maxa Autopilot identifie les tables pertinentes à partir de vos données d'échantillon, organise et renomme les champs en utilisant une terminologie adaptée au monde des affaires, puis commence à construire le conduite par :

• Lier des entités à des tables sources
• Application de règles d'harmonisation telles que la déduplication et le filtrage par date
• Calcul des indicateurs définis par votre équipe lors de la première étape.

Chaque transformation trouve son origine dans un besoin métier spécifique.

Résultats et validation

Le pipeline est validé par rapport à des chiffres réels extraits par les agents à partir de vos données, tels que les chiffres d'affaires issus d'un compte de résultat, le nombre de clients issu d'un appel avec une partie prenante ou les définitions des indicateurs issues d'un rapport existant. Si les chiffres ne correspondent pas, Maxa Autopilot effectue une nouvelle itération. S’il ne parvient pas à résoudre un écart, il vous indique précisément ce qui ne correspond pas et pose la bonne question pour combler cet écart.

Le résultat est un projet dbt prêt pour la production qui formalise votre logique métier, harmonise les données entre les différents systèmes et intègre des tests dès le premier jour.

Ce que cela signifie concrètement

Un pipeline de données qui prenait auparavant des mois ne prend désormais plus que quelques heures.

Les ingénieurs en analyse passent de l'écriture de requêtes SQL à des tâches de supervision et d'orientation. La qualité de la livraison devient homogène d'un projet à l'autre, sans variation liée à la personne chargée de la mise en place du pipeline.

Comme le format de sortie est le format dbt standard, il s'intègre aux outils que vous utilisez déjà : Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric (d'autres plateformes cloud seront bientôt disponibles) et la solution de BI de votre choix.

Nous affirmons très clairement que notre objectif n'est pas de remplacer les ingénieurs de données. Avec Maxa Autopilot, notre mission est d'éliminer les tâches répétitives afin que votre équipe puisse se concentrer sur la prise de décision, l'itération et les problèmes métier qui nécessitent véritablement l'expertise humaine.

Venez le découvrir au Snowflake Summit '26

Notre équipe sera présente au Snowflake Summit la semaine prochaine, du 1er au 4 juin, à San Francisco. Nous serions ravis de vous présenter Maxa Autopilot en personne et de vous montrer à quoi ressemble un pipeline dbt créé en quelques heures.

Venez nous rencontrer au Summit. Au plaisir de vous y voir !