Il est 21 h 47 un mardi soir. Je viens de recevoir un message Slack de Lina, responsable e-commerce chez un client retailer : « Le pic du 11.11 arrive dans trois semaines, je dois livrer un dashboard BI qui suit les tickets du service client IA en temps réel — volume, taux de résolution, NPS, et segmentation par catégorie produit. Peux-tu me sortir quelque chose d'automatisé pour qu'on n'ait plus à relancer les data analysts chaque matin ? »
Le défi : des dizaines de millions de lignes dans Snowflake, un schéma qui change toutes les deux semaines, et zéro tolérance pour les requêtes qui timeout. J'ai ouvert mon terminal, branché Claude Opus 4.7 via HolySheep AI, et en quatre heures j'avais un pipeline complet : schéma introspecté, SQL généré, DataFrame Pandas, graphes Plotly publiés sur un serveur interne