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IA : Tableau rachète une start-up du MIT pour rendre sa BI plus intelligente

En achetant Empirical Systems, Tableau veut rattraper son retard et fournir des capacités de modélisation automatisée de données. Le moteur de la startup est destiné à devenir une brique centrale de la plateforme. Même si l'intégration concrète du produit à Tableau reste à définir.

Tableau Software a racheté la startup Empirical Systems avec le but avoué de donner aux utilisateurs de sa plateforme de BI libre-service une meilleure compréhension de leurs données. L'acquisition, annoncée aujourd'hui, donne à Tableau un moteur d'intelligence artificielle conçu pour automatiser le processus de modélisation des données qui ne nécessite pas l'intervention de statisticiens qualifiés.

Basé à Cambridge, dans le Massachusetts, Empirical Systems a commencé en tant que spin-off du Projet Probabilistic Computing du MIT. La startup affirme que son moteur d'analyse et sa plate-forme sont capables de modéliser automatiquement les données puis de fournir des informations interactives et prédictives sur ces données.

La technologie est toujours en bêta, et François Ajenstat, chef de produit de Tableau, ne dira pas combien de clients l'utilisent dans cette phase. Il affirme néanmoins que les cas d'utilisation actuels sont vastes et concernent des entreprises des secteurs de la vente au détail, de la fabrication, des soins de santé et des services financiers. Cette large applicabilité serait d'ailleurs l'une des raisons pour lesquelles le rachat a eu lieu.

Pour Jen Underwood, fondatrice d'Impact Analytix - une société de recherche et de conseils, l'acquisition est surtout une tentative de Tableau de rattraper rapidement un retard en termes de capacités de génération automatisée d'insights face à certains acteurs concurrents, comme Tibco, qui la proposent depuis longtemps.

« Les outils d'Empirical pourraient faire passer Tableau devant ses concurrents », analyse-t-elle, même s'il est trop tôt pour le dire avec certitude sans avoir plus de détails sur les plans d'intégration. « Dans tous les cas, cela rendra l'analyse avancée plus facile pour les utilisateurs lambda de Tableau », conclut-elle.

Tableau a déjà investi, en interne, dans l'intelligence artificielle et le Machine Learning. En avril, l'éditeur avait lancé un outil de préparation de données, Tableau Prep, à base d'algorithmes de clustering flous pour aider les utilisateurs à regrouper et à segmenter les données brutes. L'année dernière, Tableau a également publié un moteur de recommandations qui propose des sources de données en fonction des analyses possibles. Cette fonctionnalité avait été présentée comme similaire à la façon dont Netflix suggère des films et des émissions de télévision sur la base de ce qu'un utilisateur a déjà regardé.

François Ajenstat n'a pas précisé quand Empirical serait effectivement intégré à la plate-forme de Tableau, ni si les clients devront payer un supplément pour en bénéficier. « Extension ou intégration ? Il est trop tôt pour en parler », se contente-t-il de répondre.

Il ajoute néanmoins que le moteur d'Empirical sera probablement, sous le capot, « un élément de base » dans les prochaines versions de la plateforme, avec l'idée générale que « beaucoup de choses dans Tableau vont devenir plus intelligentes ».

Contrairement à certains algorithmes prédictifs qui nécessitent de grandes quantités de données pour fonctionner correctement, le logiciel d'Empirical fonctionnerait avec des « données de toutes tailles, grandes et petites », s'est félicité le responsable produit.

Lorsque l'intégration commencera à se concrétiser, Tableau espère au final être en mesure d'aider les utilisateurs à mieux identifier les tendances et les valeurs aberrantes dans leurs jeux de données, tout en étant capable de proposer pro-activement des dimensions à forer (drill down) pour générer plus rapidement des enseignements pertinents.

Le fait que Tableau se mette à l'analyse augmentée est bien dans le mouvement que Gartner qualifie de « technologie émergente clé de la BI » dans son Magic Quadrant 2018.

Selon Gartner, divers fournisseurs intègrent déjà le Machine Learning pour faciliter la préparation et la modélisation des données ainsi que pour accompagner la génération de connaissances issues de ces données. Pour le cabinet de conseil, cette approche « augmentée » a le potentiel d'aider les utilisateurs à trouver « plus rapidement les informations les plus importantes, en particulier à mesure que la complexité des données augmente ».

De telles capacités ne seraient pas encore devenues des exigences courantes des acheteurs de BI, estime Gartner. Mais elles sont « un signe pour les clients que les fournisseurs innovent à un rythme rapide ».

L'équipe de huit personnes d'Empirical Systems continuera à travailler sur le logiciel après l'acquisition. Tableau, qui n'a pas divulgué le prix de la transaction, prévoit également de créer un centre de recherche et de développement à Cambridge.

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