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La plupart des équipes considèrent le contexte de l'IA comme un problème de stockage. La question la plus difficile est de savoir si les données sont suffisamment fraîches pour l'action que l'agent est sur le point de prendre.

Le benchmark de Fivetran en 2026 a révélé que 85 % des entreprises utilisant l'IA agentique fonctionnent sur une infrastructure qui n'est pas prête. Le modèle n'est pas le problème. Les data pipelines qui l'alimentent le sont.

Avec le codage assisté par l'IA, construire vos propres Data Pipelines semble moins cher que jamais. Mais les vrais coûts ne sont pas dans la construction initiale—ils sont dans la maintenance, les rotations d'astreinte, et la complexité accumulée qui s'accumule au fil du temps.