Mettre un prix sur son travail : voilà un sujet aussi universel que délicat.

Dans notre métier, surtout en ESN ou en freelance, le TJM – Taux Journalier Moyen – est souvent vu comme un simple chiffre, une commodité administrative, voire un argument de négociation pour le client ou la boîte. Mais derrière ce tarif, que raconte-t-on vraiment ?

Notion de prestige, rareté de la compétence, spécialisation, volume de travail assumé ou subi… La question n’est jamais purement économique. Elle touche à la confiance en soi, à la culture du “travail gratuit” pour se rendre visible, au syndrome de l’imposteur, et à notre façon de nous vendre, parfois entre storytelling sur LinkedIn et soirées communautaires.

Pourquoi est-ce si difficile de valoriser ce qu’on fait, au juste prix ?

Dans cet épisode, on va parler de l’illusion de l’heure de travail : ce qui se facture, ce qui ne se voit pas – la préparation, la formation continue, l’expérience accumulée. On évoquera aussi la tentation de la gratuité – un livre, un événement – et ses effets parfois dévalorisants. Alors, comment mieux reconnaître la valeur de notre travail, mieux l’assumer et, surtout, la valoriser à sa juste mesure ?

C’est ce qu’on va décortiquer ensemble aujourd’hui… car au final, beaucoup se joue au moment de payer L’Addition.

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En novembre 2024, lors de l'Ignite, Microsoft annonçait la sortie des Fabric Databases faisant ainsi basculer sa plateforme de données d'analytique tout en un vers une plateforme de données opérationelle et analytique.

Cette annonce a été largement reprise et communiquée comme étant un vértiable "game-changer".

Dans cet épisode de L’Addition, nous avions envie de revenir sur ces concepts, ce qu’ils impliquent en matière d’architecture Data et SI, mais aussi sur les cas d’usage qui pourraient – ou non – tirer parti d’une plateforme unifiée pour les données opérationnelles et analytiques.

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Il est tentant d’additionner toutes nos opérations sur une base transactionnelle comme SQL Server ou PostgreSQL, mais face aux défis du Big Data, le MPP (Traitement massivement parallèle) s’impose comme une alternative incontournable. Dans cet épisode, nous verrons comment Microsoft Fabric, grâce à ses moteurs de traitement massivement parallel, permet de diviser pour mieux régner :

Qu'il s'agisse d'exécution parallèle des requêtes, de gestion dynamique des ressources, de scalabilité, les MPP représentent-ils la solution miracle pour tous les besoins d'analyse de données ? Ou, au final, s'avèrent-ils trop limités pour répondre aux exigences réelles d'une entreprise moderne ?

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Aujourd’hui, nous clôturons notre série d’épisodes consacrés aux carrières dans la Data.

Si notre regard est souvent marqué par le conseil et l’expertise technique – parcours que nous partageons avec Charles-Henri – nous avions envie, pour ce nouvel échange, de nous éloigner un peu de notre prisme habituel.

Revenons aujourd'hui sur un parcours mêlant chefferie de projet, management et gestion d’équipe. Quelles compétences sont essentielles dans ces fonctions ? Jusqu’à quel point la connaissance technique est-elle indispensable ? Par ailleurs, ce type de trajectoire est-il forcément lié à un poste en entreprise, en interne ?

Un autre parcours, une autre perspective… Où l’on découvre que, parfois, l’addition des compétences humaines et organisationnelles compte autant que la technique.

Pour en discuter, nous avons le plaisir d’accueillir Hasna ABAKASS.

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Depuis quelque temps, l’IA s’invite partout, et Microsoft Fabric n’échappe pas à la règle ! Avec l’intégration de fonctionnalités comme Copilot, Fabric Data Agent ou encore les AI Fonction, la plateforme se dote d’outils puissants pour accompagner les entreprises dans l’exploitation intelligente de leurs données.

Mais entre promesses d'automatisation, simplification des analyses et impact sur la productivité, quelles sont réellement les possibilités offertes par l’IA dans Fabric ? Et surtout, qu’en est-il des licences ? Initialement cantonnées aux offres haut de gamme comme F64, les récentes annonces à la FabCon d’avril 2025 ouvrent de nouvelles perspectives avec une disponibilité sur F2.

Alors, quelles fonctionnalités d’IA sont accessibles dans Fabric ? Quels impacts ces évolutions peuvent-elles avoir sur les usages et les coûts ? Alors Marie l'addition de ces fonctionnalités d'IA dans Fabric est-elle une révolution ou un simple gadget marketing ?

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Depuis plus d'un an, ici, nous avons exploré de nombreux sujets techniques… et pourtant, étrangement, nous n’avons jamais parlé d’IA. Un paradoxe, quand on sait à quel point l’intelligence artificielle a transformé le monde de la Data !

Si nous avions envie d’évoquer les LLM, ChatGPT et autres scénarios d’IA sur L’Addition, nous ne voulions pas nous limiter à de simples considérations techniques.
Alors, comment utilise-t-on l’IA aujourd’hui, tant dans nos usages professionnels que personnels ? Quel impact ces nouveaux outils ont-ils sur nos vies, mais aussi sur la société dans son ensemble ? Et que supposent-ils d’un point de vue humain, politique ou écologique ?

Pour en parler, mieux comprendre leurs fonctionnements et prendre du recul sur ces premières années d’usage, nous avons la chance d’accueillir Paul Peton.

Retrouvez Paul sur la Global IA Community https://globalai.community/

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Que ce soit en data ou dans d'autres domaines de la vie d'entreprise, bien penser la gouvernance des plateformes de données est essentiel.
Comment s'assurer que l'addition de nouvelles données, de nouveaux utilisateurs ou de nouveaux outils se fasse de manière harmonieuse et réponde aux besoins de chacun ?
Qui doit être responsable de ce projet et comment documenter efficacement les process ?
Quelles sont les grandes lignes à suivre ?

Pour en discuter, nous sommes ravis d'avoir à nos côtés Isabelle Van Campenhoudt.

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Il y a quelques mois, un client m'a posé cette question : « Est-ce qu'on ne pourrait pas profiter de l'IA pour régler nos problèmes de qualité de données ? » Une interrogation simple en apparence… mais qui touche à un sujet bien plus vaste : la qualité des données.

Souvent reléguée au second plan après le développement et la mise en production, parfois difficile à traiter car entre les mains d’une équipe différente, garantir des données de qualité en entrée pour produire des KPIs et analyses fiables en sortie est un véritable défi. L’IA pourrait-elle être une nouvelle clé pour relever ce challenge ? Ou l’humain reste-t-il indispensable ? Peut-être faut-il miser sur l’addition des deux pour espérer réellement améliorer nos données ?

Cette question nous a en tout cas menée à en discuter avec Charles-Henri, et nous avons eu envie d'en partager certains points ici, convaincus de ne pas être les seuls à y être confrontés.

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