La plupart des guides de construction de pipelines de données couvrent uniquement le chemin heureux : extraction, transformation, chargement sans problème.
Les défaillances bruyantes avec alertes et messages d'erreur sont rapidement détectées. Les pipelines qui échouent silencieusement — en produisant des données corrompues ou incomplètes — causent des dégâts en cascade non détectés pendant des jours.
Les agents IA de codage automatique créent des défis majeurs pour les pipelines d'intégration et de déploiement continu, obligeant les équipes à repenser leur architecture DevOps.
Une étude démontre que les équipes d'ingénierie expédient régulièrement des prompts IA en production sans passer par des pipelines CI/CD rigoureux, contrairement aux standards appliqués au code classique.
Une analyse montre que les systèmes de collecte de données en production échouent rarement à cause de bugs de code pur, mais plutôt d'architecture et d'infrastructure inadéquates.