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SAS met 1 milliard de dollars sur la table pour se relancer dans l'IA

SAS vient d'annoncer qu'il allait investir 1 milliard de dollars dans sa R&D en matière d'intelligence artificielle et dans un partenariat avec Nvidia. L'objectif est d'apporter à ses clients des technologies avancées d'IA... et de leur apprendre à s'en servir.

L'investissement montre que l'éditeur de BI et d'outil analytique historique SAS (42 ans) prend des mesures d'envergure pour se relancer dans l'IA.

« L'engagement de SAS dans l'intelligence artificielle est un pas dans la bonne direction pour l'entreprise, l'une des plus grandes sociétés privées de logiciels aux États-Unis », se réjouit Jim Hare, analyste chez Gartner.

L'investissement et la recherche de SAS dans l'AI porteront sur le Machine Learning, le Deep Learning, la vision assistée par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP).

« Nous constatons un intérêt énorme de la part des clients pour ces technologies. SAS s'efforce de rendre ces fonctionnalités plus faciles à utiliser pour les entreprises de toutes tailles », avance David Tareen, directeur marketing et de la stratégie AI chez SAS.

Le partenariat avec Nvidia permettra également à SAS d'exploiter la puissance des GPU pour accélérer l'apprentissage des algorithmes, le traitement par l'Intelligence Artificielle et la découverte d'enseignements dans les données (insights).

Le milliard de dollars servira également à la R&D afin d'intégrer des capacités d'IA plus poussées à la plate-forme SAS Viya.

L'IA n'est pas une nouveauté pour SAS, mais ses clients sont plus enclins à intégrer l'apprentissage statistique qu'auparavant, déchiffre Tony Baer, analyste principal chez Ovum.

Pour lui, cet investissement est une démarche nécessaire. « Jusqu'à présent, SAS a été moins visible dans l'IA. Il est logique pour SAS de redoubler d'efforts, étant donné les efforts très médiatiques des Google, Amazon et autres Microsoft ».

Selon Jim Hare (Gartner), ce manque de notoriété est dû en grande partie à un mauvais marketing. Résultat, de nombreuses entreprises ne connaissent pas les fonctionnalités à base d'IA de SAS.

« Cette annonce reflète un changement de la part de l'éditeur. Il va essayer de mieux "vendre" son IA existante. Il montre également ses plans et sa volonté de lancer de nouvelles initiatives - qui vont de la R&D aux partenariats en passant par la formation pour aider ses clients à s'extraire du bruit médiatique et à déployer des initiatives d'IA réellement opérationnelles », analyse Jim Hare.

Les concurrents de SAS - dont des acteurs majeurs comme Google, Microsoft et Amazon, ainsi que des acteurs plus petits comme Databricks, Anaconda, H2O.ai, DataRobot ou encore le Français Dataiku - ont des modèles plus « horizontaux », et sont plus impliqués dans l'open source et les communautés. « SAS a un retard à rattraper dans le domaine de l'analytique à base de Machine Learning », constate Tony Baer de Ovum.

« L'histoire "propriétaire" de SAS, jusqu'à présent, a fait de sa communauté une communauté plus fermée », continue l'analyste. « A l'avenir, SAS ne devra pas perdre de vue ses points forts avec des modèles verticaux de l'industrie, mais il devra aussi devenir plus actif dans l'open source, en s'y investissant activement plutôt que de simplement l'utiliser ».

Formation à l'IA

SAS va également se concentrer sur le développement des compétences en IA. Tony Baer rappelle que l'éditeur investissait déjà considérablement dans la formation, « bien avant que cela ne soit à la mode ».

Dans ce domaine, le nouvel investissement comprendra des programmes de certification, d'apprentissage en ligne et d'autres initiatives de formation des clients - comme le nouveau programme SAS AI Accelerator pour « rendre l'IA plus accessible aux organisations traditionnelles », dixit Jim Hare de Gartner.

Lynne Baer, analyste d'Amalgam Insights - sans lien de parenté avec Tony Baer - pense pour sa part qu'à l'heure actuelle, les utilisateurs de SAS sont principalement des experts en analytique (et pas des data scientists), et que la plupart d'entre eux n'ont pas de compétences en Deep Learning, ni en Machine Learning ou dans les autres domaines de l'IA.

Améliorer leur niveau de compétence profitera à la fois aux utilisateurs et à SAS.

« Former les utilisateurs finaux aux techniques de ML permettra à SAS de vendre davantage de logiciels liés à l'IA et aux experts de l'analytique de mieux exploiter le Machine Learning », résume-t-elle.

Pour l'experte d'Amalgam Insights, une autre initiative pourrait être un différenciateur. Le « SAS Business Analytics Center of Excellence » - un groupe de docteurs et d'experts en intelligence artificielle, ML, Deep Learning, NLP, reconnaissance visuelle et science des données connexes - « permet aux clients d'avoir accès à des personnes ayant des années d'expérience dans la mise en œuvre de projets d'IA complexes et de faire face à des imprévus qu'ils pourraient rencontrer ».

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