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Pour SAS « nous passons de l'économie de la donnée à l'économie de l'analytique »

A l'occasion de SAS Forum 2018, Oliver Schabenberger, numéro 2 de SAS, livre à LeMagIT sa vision du marché de l'analytique à l'heure de l'intelligence artificielle. L'analytique est devenu le moteur de la technologie. Le métier de l'éditeur ne change pas, mais de nouveaux usages apparaissent.

« Avant, la technologie était le moteur de l'analytique. Aujourd'hui, c'est l'inverse, c'est l'analytique qui est devenu le moteur de la technologie. Les données nourrissent les algorithmes, le cloud, les réseaux de neurones et servent à des applications comme l'analyse d'image, le traitement du langage naturel ou la détection de fraude » a affirmé Oliver Schabenberger  à l'occasion du SAS Forum qui s'est tenu récemment à Paris.

Oliver Schabenberger a rejoint l'éditeur SAS en 2002. Devenu CTO (Chief technology officer) en 2016, il a été nommé COO (Chief operating officer) en novembre 2017. Cela lui vaut d'être désormais considéré comme le dauphin de Jim Goodnight, président-directeur général (CEO) de la société qu'il a cofondée en 1976.

Une nouvelle chaîne de valeur

Pour SAS, les données et l'analytique sont devenus la base de l'économie. « La notion de secteur est transcendée.  Une nouvelle chaîne de valeur se met en place. De nouveaux écosystèmes apparaissent. Un constructeur automobile appartient à présent à l'écosystème de la mobilité. Un laboratoire pharmaceutique est dans le même écosystème de la santé que les assureurs et les patients.

Tout l'enjeu consiste désormais à capter les données et à leur donner du sens. C'est ce que l'intelligence artificielle nous permet de faire », ajoutait pour sa part Thierry Bedos, directeur général de SAS France.

Simplifier l'accès aux données

« L'IA ne change pas notre métier. Nos logiciels font des régressions linéaires, des arbres de décision, des statistiques, du calcul de score, etc. Mais au lieu de poser une question comme nous le faisions avant, maintenant, nous analysons les “patterns”, les schémas qui se répètent, détectés par l'IA. Pour cela, il faut disposer de gros volumes de données », explique Oliver Schabenberger.

SAS a enrichi sa plate-forme de solutions d'un moteur analytique in-memory adapté au cloud, baptisé Viya. « Viya apporte la paix et l'harmonie dans l'entreprise ! », n'hésite pas à affirmer Oliver Schabenberger. « Les data scientists passent 80 % de leur temps à nettoyer, à préparer, à fusionner les données.
Nous voulons les aider à réduire ce temps de préparation afin que les métiers passent plus de temps à utiliser les données. Viya leur permet d'accéder rapidement et facilement aux données et aux outils d'analyses pour le développement, les tests et l'opérationnel ».

La plate-forme Viya, exploitable dans le cloud, sur site ou en mode hybride, rassemble données et outils. Elle regroupe une douzaine de logiciels de SAS. Elle supporte le langage SAS mais aussi des langages comme Python, R, Java ou Lua. Elle traite les données quelle que soit leur source : datawarehouse, datalake, Hadoop…

De nouveaux usages

SAS commercialise ses logiciels par abonnement, et non par vente de licence, et ce depuis ses débuts. Viya est commercialisé selon le même modèle. En revanche, cette plate-forme amène de nouveaux clients à SAS.

« La conjugaison de l'analytique et de l'IA crée de nouveaux usages comme, par exemple, la reconnaissance d'images dans le secteur médical, la traduction automatique ou la détection de fraude à la carte bancaire. De même, la plate-forme que nous avons créée en partenariat avec Cisco pour l'analytique dans l'IoT nous ouvre de nouveaux marchés. Nous ne vendons pas de la technologie, nous apportons des solutions à un problème ! », souligne Oliver Schabenberger.

Et de citer un exemple de ces nouvelles applications. La société néerlandaise SciSport a utilisé les solutions de SAS pour développer une application d'analyse en temps réel et en 3D du positionnement de la balle, des arbitres et des joueurs de football pendant un match. Intégrée aux caméras, l'application BallJames exploite des algorithmes de machine learning.

Les données contribuent à la tactique des équipes, à l'enrichissement des images diffusées en télévision, mais elles servent également a posteriori, aux entraîneurs, qui peuvent revoir le match sous n'importe quel angle, et aux fans. Parions qu'au moment où la Coupe du monde de foot va démarrer, une telle application va séduire de nombreux adeptes.

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