Points de vigilance
- divergence des postes
- faible gouvernance si chacun configure sa propre pile
- observabilité limitée
- difficulté de support si trop de variantes locales
Stack open source
Topologies d’architecture open source pour IA, data, automation et knowledge
Ces topologies expliquent comment assembler les briques sans fabriquer une architecture incohérente.
assistant local souverain
Intention: Offrir à un individu ou une petite équipe un assistant privé, local, souverain, sans dépendance forte à un cloud externe.
Chaîne fonctionnelle: Modèles locaux → runtime local → interface conversationnelle → documents / mémoire personnelle → outils de poste
Niveau de maturité: Élevé pour usage individuel avancé, intermédiaire pour déploiement transverse.
Pour qui: expert individuel, consultant, développeur, innovation, petite équipe autonome
Ce que ça remplace: Remplace une chaîne d’outils dispersée sur postes individuels.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas à lui seul la gouvernance data et sécurité transverse.
Quand ne pas la choisir
- si le besoin est transverse et multi-utilisateurs dès le départ
- si les données doivent être gouvernées et auditées centralement
- si le support DSI doit être simple et standardisé
assistant documentaire d’équipe
Intention: Permettre à une équipe d’interroger sa documentation, ses procédures, ses notes et ses référentiels internes.
Chaîne fonctionnelle: Sources documentaires → parsing / OCR → indexation → base vectorielle / retrieval → interface d’accès → observabilité qualité
Niveau de maturité: Élevé si les sources sont maîtrisées, moyen si elles sont chaotiques.
Pour qui: métiers, knowledge managers, documentation, IA / data, architecture
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas à lui seul la gouvernance data et sécurité transverse.
Points de vigilance
- qualité d’ingestion
- gouvernance des sources
- documents obsolètes réinjectés dans les réponses
- sous-estimation du coût de maintenance documentaire
Quand ne pas la choisir
- si la documentation est trop faible ou trop non structurée
- si le besoin réel est un moteur de recherche transverse, pas un assistant
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plateforme IA transverse
Intention: Fournir à plusieurs équipes un socle commun pour développer, exposer, superviser et gouverner des applications IA.
Chaîne fonctionnelle: Runtimes / modèles → orchestration et builders → interfaces produit → observabilité → guardrails → déploiement
Niveau de maturité: Élevé mais exigeant en gouvernance.
Pour qui: DSI, architecture, équipes IA, plateforme, produit numérique, sécurité
Ce que ça remplace: Remplace des initiatives IA isolées et concurrentes.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- surcouche trop complexe si on additionne tous les frameworks
- confusion entre POC et production
- besoin impératif de standards sur prompts, logs, coûts, sécurité
Quand ne pas la choisir
- si l’organisation n’a qu’un ou deux cas d’usage limités
- si la gouvernance plateforme n’existe pas encore
chaîne RAG industrialisée
Intention: Industrialiser un système RAG stable, traçable, améliorable et mesurable.
Chaîne fonctionnelle: Collecte → parsing → nettoyage → embeddings → vector DB → orchestration → exposition → évaluation continue
Niveau de maturité: Élevé si les sources, les politiques de mise à jour et les métriques sont tenues.
Pour qui: IA, data engineering, knowledge, sécurité, produit
Ce que ça remplace: Remplace une recherche documentaire manuelle non traçable.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- ne pas réduire un système RAG à une base vectorielle
- besoin d’observabilité dès le départ
- les erreurs d’ingestion sont beaucoup plus graves que les erreurs d’interface
Quand ne pas la choisir
- si le besoin est seulement une recherche simple
- si l’organisation n’a pas les moyens de maintenir la chaîne d’indexation
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data platform analytique
Intention: Assembler un socle analytique moderne allant de l’ingestion au reporting, avec gouvernance et exposition métier.
Chaîne fonctionnelle: Ingestion → transformation → orchestration → gouvernance / catalogue → BI / data apps
Niveau de maturité: Très élevé, mais dépendant du niveau de structuration data de l’organisation.
Pour qui: data engineering, analytics engineering, BI, métiers avancés, DSI data
Ce que ça remplace: Remplace des extractions ponctuelles non gouvernées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas la conduite du changement et l’adoption métier.
Points de vigilance
- confusion entre data platform et simple couche de reporting
- prolifération des outils de restitution
- gouvernance des définitions métier indispensable
Quand ne pas la choisir
- si le besoin est ponctuel et local
- si la donnée n’est pas encore gouvernée ou fiabilisée au minimum
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observatoire territorial intelligent
Intention: Structurer une capacité territoriale fondée sur données publiques, géodata, visualisation et restitution décisionnelle.
Chaîne fonctionnelle: Sources publiques → ingestion → structuration → couches géospatiales → visualisation / cockpit → interprétation métier
Niveau de maturité: Moyen à élevé selon la qualité des sources publiques et la gouvernance locale.
Pour qui: collectivités, observatoires, géomaticiens, DSI publique, directions métiers territoriales
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- articulation entre portail open data et cockpit métier
- qualité inégale des sources publiques
- besoin de lisibilité extrême pour les non-spécialistes
Quand ne pas la choisir
- si le besoin n’est pas territorial ou cartographique
- si les données ne justifient pas une couche géospatiale forte
portail développeur et cockpit technique
Intention: Donner aux équipes techniques un cockpit unifié pour la documentation, le catalogue, les outils et la gouvernance logicielle.
Chaîne fonctionnelle: Portail → documentation → recherche de code → outils du poste → CI / qualité → sécurité
Niveau de maturité: Élevé dans des organisations qui assument une logique plateforme.
Pour qui: devs, dev leads, plateforme, DevSecOps, architecture
Ce que ça remplace: Remplace une coordination transversale sans point d’entrée commun.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- Backstage peut devenir une usine si l’on n’a pas de gouvernance plugin
- le portail n’a de valeur que s’il est alimenté et maintenu
- il faut distinguer information, action et gouvernance
Quand ne pas la choisir
- si l’équipe est trop petite
- si aucun effort de gouvernance technique n’est prévu
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fabrique d’outils internes
Intention: Permettre la création rapide d’applications métiers, outils internes, backoffices, formulaires et cockpits.
Chaîne fonctionnelle: Sources de données → backend / auth → builder d’interface → déploiement → usage métier
Niveau de maturité: Très élevé pour création rapide, variable pour gouvernance à l’échelle.
Pour qui: métiers avancés, ops, équipes internes, DSI transverse
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- risque de shadow IT organisé
- multiplication de micro-apps peu maintenues
- cohérence des droits et des données
Quand ne pas la choisir
- si l’organisation n’a pas de gouvernance minimale des apps internes
- si l’on cherche une application critique nécessitant une architecture lourde et très cadrée
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LLMOps et gouvernance IA
Intention: Encadrer la qualité, le coût, la sécurité et la traçabilité des systèmes IA.
Chaîne fonctionnelle: Appels modèles → proxy / normalisation → logs / traces → évaluation → guardrails → reporting / gouvernance
Niveau de maturité: Élevé mais encore mouvant selon les pratiques IA de l’organisation.
Pour qui: IA, sécurité, architecture, DSI, produit numérique
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas la valeur métier si les cas d’usage ne sont pas priorisés.
Points de vigilance
- ne pas confondre logs techniques et gouvernance effective
- les guardrails ne remplacent pas le design d’usage
- les coûts LLM deviennent vite un sujet d’architecture, pas seulement de dev
Quand ne pas la choisir
- si l’usage IA est encore purement expérimental et limité
- si aucun propriétaire produit / qualité n’est désigné
CI/CD et qualité logicielle moderne
Intention: Mettre en place une chaîne cohérente de livraison, contrôle qualité et sécurité du code.
Chaîne fonctionnelle: Poste de dev → exécution locale → pipeline → qualité → sécurité → déploiement
Niveau de maturité: Très élevé et très industrialisable.
Pour qui: développeurs, DevOps, DevSecOps, plateforme
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- ne pas empiler des contrôles sans hiérarchie
- les pipelines doivent rester lisibles et actionnables
- la sécurité doit être priorisée selon les risques réels
Quand ne pas la choisir
- si l’équipe n’a pas encore les pratiques Git ou CI de base
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poste de travail souverain distribué
Intention: Assembler un cockpit local, privé, résilient, auto-administré ou semi-standardisé.
Chaîne fonctionnelle: Poste → IA locale → synchro / réseau privé → knowledge locale → partage léger
Niveau de maturité: Élevé pour experts, moyen pour généralisation organisationnelle.
Pour qui: innovation, experts, architecture souveraine, équipes distribuées
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- forte dépendance au niveau technique individuel
- nécessité de standards minimums pour le support
- sécurité locale non automatique
Quand ne pas la choisir
- si l’organisation veut tout centraliser d’emblée
- si le support poste doit être très homogène et industrialisé
labo d’exploration et radar innovation
Intention: Maintenir une couche de veille et d’expérimentation sans contaminer le socle industriel.
Chaîne fonctionnelle: Veille → qualification → expérimentation → preuve → arbitrage → soit labo, soit industrialisation, soit abandon
Niveau de maturité: Faible à moyen, par définition.
Pour qui: innovation, R&D, architecture, prospective
Ce que ça remplace: Remplace une accumulation de briques non articulées.
Ce que ça ne couvre pas: Ne couvre pas l’ensemble de la trajectoire sans plan d’industrialisation.
Points de vigilance
- séparer clairement labo et socle
- tracer les critères d’entrée et de sortie
- éviter la fascination technologique sans cas d’usage
Quand ne pas la choisir
- si l’organisation n’a pas la capacité d’expérimenter sans perturber la production
- si les critères d’arbitrage ne sont pas formalisés