Atos a présenté lors de Microsoft Ignite 2025 une orientation claire vers l’automatisation avancée des équipes de données : le lancement de Autonomous Data & AI Engineer, une solution d’IA agentique sur Microsoft Azure qui promet de prendre en charge une grande partie des tâches les plus complexes en ingénierie des données et en IA.

Basée sur la plateforme Atos Polaris AI et les services cloud et IA de Microsoft, cette innovation vise à transformer de nombreuses activités aujourd’hui effectuées par des équipes d’ingénierie de données, de Business Intelligence et de MLOps, en flux orchestrés par des agents d’IA capables de planifier, exécuter et superviser des processus complexes presque sans intervention humaine.

Une “équipe” d’agents d’IA pour accélérer les projets de données

Cette nouvelle solution se présente comme un “ingénieur autonome de données et d’IA” composé de plusieurs agents spécialisés travaillant en synergie. Leur rôle est de gérer de bout en bout les tâches classiques de l’ingénierie des données :

• Ingestion de données structurées et non structurées provenant de différentes sources.
• Application de règles de qualité et de transformation.
• Construction de vues et de modèles de données prêts à analyser et à consommer.
• Publication de ces données à d’autres agents d’IA et outils de visualisation pour générer des insights métier.

Concrètement, cela signifie qu’une partie importante des activités actuelles des équipes de données — chargement de fichiers, conception de pipelines, création de tables intermédiaires, documentation des modifications — peut être déléguée à un ensemble d’agents qui comprennent le contexte, exécutent des étapes séquentielles et renvoient des résultats dans un format prêt à être examiné par des utilisateurs.

Atos affirme que cette approche réduit jusqu’à 60 % l’effort manuel et accélère la mise en production des opérations de données, tout en diminuant les coûts opérationnels d’environ 35 % grâce à des agents DataOps qui réduisent le délai moyen de résolution des incidents.

Intégration directe avec Azure Databricks et Snowflake dans Azure

Dans sa version initiale, Autonomous Data & AI Engineer est disponible pour deux des plateformes de données les plus répandues dans l’écosystème Microsoft :

• Azure Databricks, dédié à l’analyse avancée et aux lakehouse.
• Snowflake sur Azure, le populaire data cloud déployé sur l’infrastructure Microsoft.

Les agents peuvent se connecter à ces environnements, charger des données depuis des sources externes, appliquer des transformations et générer des vues métier sans que l’utilisateur ait besoin d’écrire du code SQL ou des notebooks complexes. Une fois la “structure” des données établie, les analystes et profils métier peuvent s’appuyer sur d’autres agents d’IA et d’analyse visuelle pour poser des questions en langage naturel, créer des tableaux de bord ou tester des hypothèses de façon interactive.

Cette approche vise à soulager la pression sur les équipes centrales de données, qui sont souvent un goulot d’étranglement dans les grandes organisations, en concentrant la capacité technique nécessaire pour déployer de nouveaux cas d’usage.

Atos Polaris AI Agent Studio : orchestrer les agents sans coder

Au cœur de cette solution se trouve le Atos Polaris AI Agent Studio, un environnement no-code intégré à la plateforme Polaris, permettant aux profils techniques comme aux acteurs métier :

• De composer et d’orchestrer plusieurs agents d’IA au sein d’un même flux.
• De les connecter à des modèles de langage (LLM), des outils externes et d’autres agents.
• De le faire en utilisant des standards ouverts, tels que Model Context Protocol (MCP) et les protocoles Agent-to-Agent (A2A), conçus pour que différents agents et applications collaborent efficacement.

Cela permet, par exemple, à un acteur métier de glisser-déposer des composants représentant :

1. Un agent qui récupère des données d’un CRM.
2. Un autre qui nettoie et enrichit ces informations.
3. Un troisième qui construit un modèle de propension d’achat.
4. Un agent de visualisation présentant les résultats sur un tableau de bord.

Tout cela sans programmation directe, mais avec la possibilité pour les équipes de données d’ajouter leurs propres règles et validations.

Atos qualifie cette démarche de transition vers le paradigme “Services-as-Software” : au lieu de souscrire à des heures de consulting pour des tâches répétitives, les entreprises consomment des solutions packagées sous forme d’agents autonomes qu’elles peuvent déployer, configurer et superviser depuis leurs propres plateformes.

IA agentique conforme aux principes d’IA responsable de Microsoft

Un point que Atos met en avant est que son ingénieur autonome de données et d’IA s’appuie sur les principes d’IA responsable de Microsoft. La solution est intégrée aux services Azure et s’aligne avec les cadres de gouvernance, sécurité et conformité que Microsoft promeut pour l’usage industriel de l’IA.

Les implications concrètes sont :

• La traçabilité des actions effectuées par les agents.
• La possibilité d’établir des politiques d’accès et d’utilisation des données via les outils de sécurité Azure.
• Des mécanismes pour revoir et auditer les décisions automatisées, particulièrement importants dans des secteurs régulés comme la banque, la santé ou l’administration publique.

Dans le contexte croissant de l’IA agentique — des modèles capables de prendre des décisions, d’appeler des outils et de se coordonner —, ces garanties deviennent un prérequis pour que de grandes organisations déploient des solutions autonomes dans des processus critiques.

Moins de tickets, plus d’innovation : quels bénéfices pour l’entreprise

Atos présente Autonomous Data & AI Engineer comme une réponse à un problème précis : de nombreux départements de données sont débordés par des tâches répétitives, des tickets d’intégration et des demandes de rapports, laissant peu de place à des projets innovants à fort impact.

Selon l’entreprise, le déploiement d’agents spécialisés sur la plateforme Polaris AI et Azure permet de :

• Réduire la dépendance aux équipes centrales : les unités opérationnelles peuvent activer de nouveaux flux de données sans attendre des semaines pour que l’IT libère des ressources.
• Accélérer le time-to-market : en automatisant une grande partie du travail technique, la transition d’une idée à un prototype, puis à la production, est plus rapide.
• Diminuer les coûts opérationnels : la société évoque jusqu’à 35 % d’économies sur les coûts liés aux opérations de données et support, grâce à des DataOps automatisés.
• Libérer des ressources pour la R&D : le temps économisé sur la gestion des incidents et tâches répétitives peut être consacré à des cas d’usage à plus forte valeur ajoutée, comme la modélisation prédictive avancée ou la personnalisation.

Tout cela sans remplacer les équipes humaines, mais en les repositionnant sur des tâches de supervision, de conception de cas d’usage, de gouvernance des données et de validation des résultats.

Une étape supplémentaire dans le partenariat Atos–Microsoft depuis deux décennies

Ce lancement intervient après plus de 20 ans de collaboration entre Atos et Microsoft dans les services cloud, la modernisation des centres de données et la cybersécurité. Avec Polaris AI, Atos construit une plateforme d’agents qui a déjà trouvé des applications dans d’autres écosystèmes, comme AWS Marketplace, et qui s’intègre désormais profondément dans l’environnement Azure.

Lors de Microsoft Ignite 2025, la société a montré en direct comment ces agents de données et d’IA collaborent avec des équipes humaines dans ce qu’elle appelle des “équipages hybrides” : une combinaison d’ingénieurs traditionnels et d’agents autonomes partageant des tâches, chacun dans son domaine de prédilection.

Pour Atos, le message est clair : la prochaine vague de transformation numérique ne viendra pas uniquement de modèles de langage isolés, mais de systèmes complets d’agents d’IA — avec gouvernance et standards ouverts — capables d’opérer sur les grandes plateformes de données déjà en production dans les entreprises.

Questions fréquentes à propos d’Autonomous Data & AI Engineer d’Atos

Qu’est-ce que précisément l’“Autonomous Data & AI Engineer” d’Atos et quels problèmes résout-il ?
Il s’agit d’une solution d’IA agentique construite sur la plateforme Atos Polaris AI et Microsoft Azure, regroupant plusieurs agents spécialisés capables de prendre en charge l’ensemble des activités d’ingénierie des données et d’IA, de l’ingestion à la mise en production. Elle ingère des données de sources diverses, applique des règles de qualité et de transformation, construit des vues de données, et facilite leur analyse par d’autres agents d’IA ou outils visuels. L’objectif est de réduire le travail manuel répété, d’accélérer la mise en œuvre opérationnelle des pipelines et d’alléger la surcharge des équipes d’ingénierie des données.

Comment s’intègre l’“ingénieur autonome de données et d’IA” avec Azure Databricks et Snowflake ?
Dans cette première étape, la solution fonctionne avec Azure Databricks et Snowflake sur Azure. Les agents se connectent à ces plateformes, chargent des données provenant de sources externes, appliquent des transformations, et construisent des vues prêtes pour analyse, sans que l’utilisateur ait besoin d’écrire du code. Par la suite, d’autres agents d’IA peuvent répondre à des questions en langage naturel, générer des rapports ou alimenter des modèles analytiques, en tirant parti de la sécurité, du logging et de la gouvernance d’Azure.

Qu’est-ce que l’IA agentique et quel rôle jouent MCP et A2A dans la plateforme Polaris AI d’Atos ?
L’IA agentique désigne des systèmes composés d’agents capables de planifier, raisonner, utiliser des outils et collaborer pour atteindre des objectifs. Sur Polaris AI, ces agents s’orchestrent via des standards ouverts comme le Model Context Protocol (MCP), qui définit la façon dont les modèles accèdent au contexte et aux outils, et les protocoles Agent-to-Agent (A2A), permettant aux agents d’échanger des informations et des tâches pour une collaboration efficace. Cela facilite la création d’écosystèmes d’agents interopérables, plutôt que des solutions isolées.

Quels bénéfices concrets cette solution offre-t-elle pour l’ingénierie des données en entreprise sur Azure ?
Pour les organisations utilisant déjà Azure Databricks, Snowflake ou autres plateformes de données dans Azure, Autonomous Data & AI Engineer permet d’automatiser des tâches de DataOps et d’ingénierie sans modifier l’architecture existante. Il promet une réduction jusqu’à 60 % du délai de développement et de déploiement, une baisse de coûts allant jusqu’à 35 %, et une autonomie accrue de l’équipe centrale de données. En outre, étant alignée avec les principes d’IA responsable de Microsoft, elle facilite la conformité en matière de sécurité, de confidentialité et d’audit, notamment dans les secteurs fortement réglementés.

Sources :

• Communiqué officiel d’Atos : « Atos annonce la disponibilité de Autonomous Data & AI Engineer, une solution d’IA agentique sur Microsoft Azure, alimentée par la plateforme Polaris AI », 18 novembre 2025.
• Site web d’Atos et documentation sur la plateforme Polaris AI et le Polaris AI Agent Studio.