Un pipeline de traitement est une suite d’étapes automatisées pour traiter des données ou des tâches. Chaque étape reçoit une entrée, l’exécute, puis passe la sortie à l’étape suivante.
Ce concept est largement utilisé en informatique, en science des données et dans l’ingénierie logicielle. Il permet d’organiser les traitements de façon claire, modulaire et efficace.
Un pipeline de traitement est utilisé pour simplifier et automatiser des processus répétitifs. Il garantit que chaque tâche suit un enchaînement précis et contrôlé.
Dans le développement logiciel, il permet d’enchaîner les étapes de test, de compilation et de déploiement. En science des données, il structure la collecte, le nettoyage et l’analyse des données.
En entreprise, il aide à structurer des flux internes comme la gestion des candidatures ou le traitement des demandes clients.
Un pipeline fonctionne comme une chaîne. Chaque maillon réalise une tâche spécifique. La sortie d’une étape devient l’entrée de la suivante.
Les étapes peuvent être réalisées séquentiellement ou en parallèle, selon la conception. Le pipeline peut être linéaire ou branché, selon les besoins.
Il peut fonctionner en mode « batch » (traitement par lots) ou en continu (streaming), selon la nature des données et des objectifs.
Un pipeline de traitement n’est pas un simple script d’automatisation. Il est structuré, modulaire et souvent supervisé.
Il diffère aussi d’un workflow métier, qui décrit les étapes d’un processus opérationnel souvent humain. Le pipeline, lui, se concentre sur les tâches techniques ou programmatiques.
Enfin, un pipeline ne doit pas être confondu avec un algorithme. L’algorithme décrit comment résoudre un problème, tandis que le pipeline organise les différentes étapes de traitement.
Un pipeline CI/CD (intégration et déploiement continus) automatise les étapes de validation d’un logiciel. Il comprend typiquement : tests, build, et mise en production.
En recrutement, un pipeline de traitement peut organiser les étapes de tri, d’évaluation et de validation des candidatures.
En data, un pipeline peut inclure : extraction de données, nettoyage, transformation, puis chargement dans un tableau de bord.
Dans une usine, les machines peuvent suivre un pipeline de traitement pour assembler ou conditionner un produit en plusieurs étapes automatisées.