Analytique agentique : Pour Tableau, Salesforce met la main sur Loops

La place de Loops aux côtés de Tableau Pulse interroge les analystes

Mais William McKnight et d’autres analystes ont souligné que la technologie devait être intégrée efficacement à Tableau. Or, cela fait partie des questions en suspens après l’annonce de l’acquisition.

Par exemple, David Menninger, analyste au sein du cabinet ISG, estime que, pour être véritablement utiles, les outils Loops devront accéder automatiquement au modèle sémantique de Tableau et à sa fonctionnalité d’authentification unique.

Et l’analyste de rappeler l’existence chez Tableau de fonctions de suivi de KPI (Tableau Pulse) et d’IA agentique (Tableau Agent). Pour éviter toute confusion, l’éditeur aura pour mission d’harmoniser cet ensemble.

Parmi d’autres fonctionnalités basées sur l’IA, Tableau propose déjà « Explain Data ». Celle-ci crée des modèles statistiques pour analyser des points de données spécifiques sélectionnés par les utilisateurs dans des visualisations de données et expliquer d’éventuelles valeurs aberrantes ou corrélations. À l’instar de Loops, Tableau Pulse suit automatiquement les indicateurs pour les utilisateurs et envoie des informations à leur sujet par e-mail, Slack ou Microsoft Teams. Les mêmes canaux que ceux utilisés par Scout pour envoyer des alertes et des résumés d’informations aux utilisateurs de Loops.

Cependant, Tableau Pulse ne fournit pas l’analyse des causes profondes ni les recommandations d’amélioration des performances que propose également Loops. Selon David Menninger, cette technologie ne se limite pas à la simple transmission d’informations. « Loops vise à aller au-delà de la surveillance des indicateurs clés de performance pour orienter les actions à entreprendre en réponse aux données », considère-t-il.

David Menninger et Donald Farmer, directeur du cabinet de conseil TreeHive Strategy, estiment tous deux que le rachat de Loops par Salesforce s’apparente à une acquisition complémentaire. Comme souvent chez Salesforce pour les « petites » acquisitions, la technologie et la marque de la startup devraient être totalement intégrées à Tableau. L’intégration de Loops et de Tableau Pulse est donc à surveiller de près par les clients.

Selon Donald Farmer, la fonctionnalité d’analyse des causes profondes proposée par Loops est particulièrement bien pensée, notamment sa capacité à classer les explications possibles d’une variation d’indicateur clé selon l’ampleur de leur impact réel sur la métrique concernée. Il nuance toutefois son propos. La valeur que Loops pourra apporter aux utilisateurs – et à Tableau lui-même – dépendra largement du rythme d’intégration. Si la technologie parvient à être intégrée nativement à la plateforme Tableau en moins d’un an, estime-t-il, « cela pourrait avoir des retombées positives, à la fois sur le plan pratique pour les utilisateurs et pour l’image de la marque Tableau ».

À noter que selon une FAQ de Loops, sa technologie n’aide pas à résoudre la définition des métriques et des KPI, tout comme sa solution est plus efficace pour les grands départements (3000 usagers uniques). 

Les défis concurrentiels à l’ère de l’IA

Tableau et d’autres éditeurs traditionnels ont dû modifier leurs stratégies de développement de produits. Le marché s’oriente vers des outils analytiques qui font de plus en plus appel à des agents autonomes. En mai 2026, Tableau a repositionné sa suite en la présentant comme plateforme analytique agentique. Une évolution logique, mais qui risque d’aliéner les usagers existants, sceptiques quant à la gestion de Tableau par Salesforce depuis qu’elle a acquise en 2019.

Sans oublier la menace que représentent les startups analytiques « AI native ». Golden Analytics, une société fondée par François Ajenstat, ancien directeur produit de Tableau, pourrait représenter une alternative séduisante pour les usagers mécontents de Tableau. Avant son départ en 2023, François Ajenstat était, selon Donald Farmer, le dirigeant de Tableau le plus apprécié par la communauté « DataFam » pour ses conseils technologiques.

L’ajout de Loops à Tableau ne réduit pas l’avantage concurrentiel revendiqué par Golden, à savoir la capacité à faire fonctionner une suite analytique sans être entravé par les technologies héritées, poursuit Donald Farmer. Ce serait plutôt l’inverse. « Pour le moins, cela ne fait que reproduire le schéma consistant à ajouter une à une des fonctionnalités d’IA à un produit établi, sans aborder ce qui est fondamentalement différent dans le fait d’être “IA native” ».

William McKnight partage cet avis. Loops apporte à Tableau des capacités utiles en matière d’IA et de BI « headless », affirme-t-il, en référence à la stratégie de Salesforce consistant à ouvrir l’accès à ses back-ends à de nouvelles interfaces, surtout les siennes.

« Cependant, les startups spécialisées dans l’IA conservent l’avantage en coulisses, car elles fonctionnent sur des systèmes rapides et légers, libérés de la surcharge et des dépendances [en matière de requêtes visuelles] des suites BI d’entreprise ».

Reste à voir si les entreprises les utiliseront réellement. Elles cherchent d’abord des outils pour automatiser la définition et l’obtention des métriques ainsi que des KPI, avant d’y infuser l’IA agentique. Et les grands groupes font plutôt confiance aux éditeurs de renom.

Du côté de Microsoft, la feuille de route de Power BI aperçue lors de la Fabcon 2026 à Barcelone mêlait à la fois des fonctionnalités de visualisation attendues de longue date par les usagers, ainsi que des intégrations avec GitHub Copilot pour accélérer le développement de tableaux de bord. Cette cohabitation entre IA agentique et BI traditionnelle existe également.