Lakehouse
Une architecture qui combine le stockage objet économique et les garanties de table d'un entrepôt — le substrat où l'analytique, le retrieval IA et l'entraînement ML lisent les mêmes tables gouvernées.
L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.
Ce que c'est
Un lakehouse, c'est l'économie du data lake avec la rigueur du data warehouse. Des fichiers stockés en Parquet sur du stockage objet économique (S3, GCS, Azure Blob), gérés par un format de table ouvert (Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi) qui ajoute les transactions ACID, l'évolution de schéma et le voyage dans le temps. Un seul substrat, interrogé par plusieurs moteurs.
Pourquoi c'est important
Avant les lakehouses, les organisations dupliquaient leurs données : un entrepôt pour l'analytique, un lac séparé pour le ML, une troisième copie pour l'IA. Les copies dérivaient. Les chiffres se contredisaient. Le lakehouse élimine les doublons — l'analytique et l'IA lisent les mêmes tables fiables.
Concepts liés
Architecture lakehouse, Fondations de données, Apache Iceberg, Delta Lake.
Ressources connexes
Une architecture qui combine l'économie du lac de données (stockage objet, formats ouverts) avec les garanties d'entrepôt (transactions ACID, évolution de schéma, voyage dans le temps) afin que l'analytique, le retrieval et l'IA convergent sur un seul substrat.
Une capacité de la pile IA d'entreprise de Group e-media : Data Lake & Lakehouse.
Contrats, validation, lignage, fraîcheur et propriété pour des données qu'un agent peut utiliser sans risque — pas un projet de nettoyage ponctuel, mais une discipline opérationnelle continue.
Comment ça fonctionne
Voir l'article dédié Architecture lakehouse pour le mécanisme complet.