Qu'est-ce qu'Apache Airflow ?
Airflow est une plateforme open source pour écrire, planifier et monitorer des workflows. Un workflow est décrit en Python sous forme de DAG : chaque nœud est une tâche, et les arêtes représentent les dépendances.
Airflow sépare la définition (code) et l’exécution (scheduler/executor/workers). Résultat : vos pipelines restent lisibles, testables, versionnables (Git) et faciles à faire évoluer.
# Exemple Airflow (pseudo-code) : un DAG simple avec 2 tâches
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime
def extract(): pass
def load(): pass
with DAG("etl_demo", start_date=datetime(2026, 1, 1), schedule="@daily", catchup=False) as dag:
task_extract = PythonOperator(task_id="extract", python_callable=extract)
task_load = PythonOperator(task_id="load", python_callable=load)
task_extract >> task_load
Le saviez-vous ?
L’un des gros avantages d’Airflow, c’est que vos pipelines sont du code : vous pouvez les relire, les tester, les versionner et les déployer comme n’importe quel projet logiciel. Résultat : moins de “pipelines magie” et plus de robustesse en production.
Fonctionnalités principales
- DAGs en Python : pipelines dynamiques, lisibles et versionnables
- Planification : cron, presets (@daily…), triggers manuels ou événementiels
- Gestion des dépendances : ordre d’exécution, parallélisme, retries, timeouts
- Observabilité : UI, logs, statuts, historique des runs et des tâches
- Executors : exécution locale, distribuée ou sur Kubernetes selon l’échelle
- Operators & Providers : connecteurs (cloud, DB, APIs) et tâches prêtes à l’emploi
- Paramétrage : variables, connexions, secrets, environnements
- Backfill & re-run : rejouer proprement des périodes ou des tâches
Pourquoi Airflow est incontournable en data/IA ?
Parce qu’en production, un projet data/IA ne se limite pas à un notebook : il faut orchestrer des étapes (ingestion, nettoyage, features, entraînement, évaluation, déploiement, monitoring) et les exécuter de façon fiable.
Airflow apporte une approche “engineering” : pipelines reproductibles, reprises sur incident, logs exploitables, planification claire, et visibilité sur ce qui tourne — exactement ce qu’on attend en entreprise.
Formation LiveCampus liée à Airflow
Airflow s’inscrit naturellement dans l’industrialisation des projets data : pipelines, automatisation, déploiement. Retrouvez ces compétences dans la formation suivante :
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Passez du prototype à la production : conception de pipelines data, automatisation, qualité, industrialisation des traitements et projets IA. Une formation orientée pratique pour construire des workflows fiables, versionnés et exploitables en entreprise.
Cas d'usage concrets
Avec Airflow, vous pouvez :
- Automatiser un ETL/ELT : extraction, transformation, chargement vers un DWH
- Orchestrer des pipelines ML : features → training → évaluation → reporting
- Synchroniser des jobs : dépendances entre tâches batch, APIs et bases de données
- Planifier des contrôles qualité : tests de données, validations et alertes
- Gérer des backfills : rejouer des périodes et rattraper du retard proprement
- Industrialiser : environnements, versioning, déploiement et monitoring
Airflow vs “cron” : quelle différence ?
Cron sait lancer une commande à une heure donnée. Airflow, lui, gère un workflow complet : dépendances, retries, parallélisme, logs centralisés, visibilité, reprise sur incident et orchestration multi-étapes.
Prêt à industrialiser vos pipelines ?
Apache Airflow est un standard pour orchestrer des workflows data fiables, lisibles et maintenables. Si vous voulez passer au niveau “production”, c’est une compétence qui fait la différence.