Big Data et AI Paris : les salons au temps de la pandémie

Respect strict des consignes et évènement hybride

La première est que la communauté française, de l’IA, du Big Data et de la Data Science, semble largement plus respectueuse et rigoureuse que la moyenne de la population : le port du masque a été strict, aussi bien sur les stands que dans les salles (témoignages, parcours technique, etc.). Et il a été porté correctement, nez compris (contrairement à « tous ceux qui n’arrivent pas à comprendre que le nez fait partie intégrante de l’appareil respiratoire », comme le dit avec une ironie cinglante, mais juste, un collègue du MagIT). La probabilité de propagation du virus a donc été ramenée à son plus bas ; la semaine à venir dira si elle était nulle.

Deuxième enseignement, la fréquentation sur site a été modérée, mais, a priori, satisfaisante.

Certains exposants, comme Indexima par exemple, estiment même que l’audience à leurs sessions techniques a été quasiment la même que sur un Big Data « classique ». L’organisateur, lui, avance sur son site officiel la venue d’environ 5 000 personnes, et autant en ligne sur la plateforme développée pour l’occasion (qui n’a pas été exempte de bugs, un problème classique lorsque l’on essuie les plâtres).

« Notre mission est de créer la rencontre et d’apporter une information de qualité. Nous sommes heureux d’avoir réussi à mener à bien cet objectif [dans ce contexte particulier] en réunissant 11.000 visiteurs en physique et en digital et avec les interventions en conférences et en ateliers des acteurs clés de la filière Big Data et AI », se réjouit Clémence Simmelide, Directrice Conférences.

Côté exposants, tous les noms importants étaient là, les « anciens » (Qlik, Tableau, IBM, Microsoft, SAP, SAS, etc.), comme les « nouveaux » (Databricks, Thoughtspot, Toucan Toco, DigDash, etc.). Enfin, presque tous là.

L’impression était en effet étrange de passer devant certains stands, vides, avec kakemono, bannière et table installés, mais personne avec qui échanger. C’était par exemple le cas de celui d’Oracle Cloud. « Nous y étions en mode virtuel ; et notre client La Poste sur notre solution Big Data était présent physiquement, pour un retour d’expérience », nous a précisé un porte-parole de l’éditeur. La réalité mixte était donc bien au rendez-vous.

Embarquer les métiers

Sur le fond, parmi les stands les plus populaires, celui de Dataiku montrait bien que l’éditeur d’origine française est en train de devenir incontournable. Juste à côté, comme pour un marquage serré, Alteryx affichait lui aussi une belle fréquentation. Autre « star », GCP de Google est visiblement devenu une plateforme de préférence pour les spécialistes de l’IA. Confirmation avec une session technique sur GCP qui a, d’un coup, rempli une salle (ce qui n’indique en rien que ses concurrents sont délaissés, mais qui montre bien que Google séduit de plus en plus).

Dans les salles justement, les témoignages ont lancé d’autres « signaux faibles » (comme les aiment les analystes de la donnée).

Premièrement, de grands noms de l’économie française étaient là, avec des projets en production, des usages métiers concrets et des ROI à présenter. On citera pêle-mêle Suez, Carrefour, Monoprix, Orange, L’Oréal, BNP Paribas, Air France, La Poste, Pernod-Ricard, Club Med, Faurecia, AXA, Engie, Total ou encore Renault et Airbus (liste non exhaustive) ; confirmant le constat de l’année passée, sur la mise en production réelle du Machine Learning (voire du Deep Learning). Subtile nuance cette année : les organisations planchent de plus en plus sur la meilleure manière d’embarquer les métiers dans ces projets pour qu’ils utilisent (encore mieux) les insights.

Deuxièmement, ces différents cas ont traduit en creux le triomphe du cloud public, que ce soit pour le IaaS ou le PaaS – avec par exemple la présence extrêmement forte de la plateforme de Snowflakes.

Le nom de Dataiku (qui communique pourtant peu lui-même sur ses clients) était aussi présent sur les slides de beaucoup de ces comptes.

Vers la « frugalité des données » ?

Enfin, la thématique du « small data » ou de « l’IA frugale » – comme on voudra l’appeler – est en train d’émerger. En clair, comment faire de l’IA et entraîner des algorithmes quand on ne dispose pas de jeux de données pléthoriques, par exemple quand le présent diffère radicalement du passé ? (Réponse aux prochaines éditions ?)

Pour clôturer le salon, les Trophées de l’Innovation ont récompensé Total Direct Énergie qui a « mis en place une organisation d’équipe transverse capable de partager une analyse commune entre les services » (où l’on revient à la problématique de la diffusion de la donnée), ainsi que la startup Fashion Data (pour un projet d’IA écologique) et Quinten (avec un projet d’IA appliquée à la santé publique) bien dans l’air du temps.

Une chose que les algorithmes prédictifs ne peuvent malheureusement pas dire est : quel sera l’avenir des salons IT ? Les organisateurs de Big Data Paris ont pour leur part, d’ores et déjà, donné rendez-vous au public l’année prochaine, à la rentrée. Sans pour autant préciser plus la date. On a beau faire du Big Data, comme le dit le dicton : « la prudence est mère du succès ».

N. B : l’auteur de l’article a présenté des retours d’expériences sur le salon