"Rendez-vous compte, intervient d'emblée Kaycee Lai, le CEO de Promethium. On recense dans le monde un milliard et demi de travailleurs du savoir. Or on ne compte qu'à peine un demi-million de profils techniques en données. Avec un ratio d'un spécialiste de la donnée par mille travailleurs du savoir, difficile de relever le défi." Installée à Mountain View dans la Silicon Valley, Promethium cible précisément l'analytique de données. "Lorsque le métier pose aujourd'hui une question, il doit patienter longtemps avant d'avoir une réponse. Le 'data discovery', la collecte et le traitement de données, l'exécution de requêtes, la visualisation de données: autant de processus qui prennent facilement 3 à 4 mois. Et en fin de course, le mé...

"Rendez-vous compte, intervient d'emblée Kaycee Lai, le CEO de Promethium. On recense dans le monde un milliard et demi de travailleurs du savoir. Or on ne compte qu'à peine un demi-million de profils techniques en données. Avec un ratio d'un spécialiste de la donnée par mille travailleurs du savoir, difficile de relever le défi." Installée à Mountain View dans la Silicon Valley, Promethium cible précisément l'analytique de données. "Lorsque le métier pose aujourd'hui une question, il doit patienter longtemps avant d'avoir une réponse. Le 'data discovery', la collecte et le traitement de données, l'exécution de requêtes, la visualisation de données: autant de processus qui prennent facilement 3 à 4 mois. Et en fin de course, le métier ne sait toujours pas s'il analyse les bonnes informations." Promethium adopte une approche différente en misant sur la vitesse. Avec l'automatisation comme mot-clé. En effet, des processus automatisés remplacent le travail manuel, associé notamment à l'IA et au NLP. "Plutôt que d'affecter une équipe de 8 personnes en moyenne durant 3 mois pour répondre à une seule question, 4 minutes suffisent à un seul analyste pour apporter la bonne réponse." Soit globalement 1.000 fois plus de résultats avec 8 fois moins de ressources. Pour réussir cette gageure, Promethium mise sur l'intégration: sources de données, outils de 'data lineage', catalogues de données, solutions de visualisation et de virtualisation, etc. "Tout tourne dans le cloud, précise Kaycee Lai. Il n'y a rien à télécharger ou à installer. Il suffit de souscrire un abonnement, après quoi vous recevez un courriel avec un lien et vous pouvez vous mettre directement au travail." Souvent, Promethium s'intègre dans un logiciel, par exemple dans des applications de données comme Collibra ou Tableau. Parmi les investisseurs de Promethium, on retrouve notamment SAP, Oracle et Zetta. Rien de surprenant à cela puisqu'il s'agit des clients de ces géants qui souhaitent exploiter davantage et mieux l'information provenant de leurs bases de données, leurs entrepôts de données et leurs 'data lakes'. L'analyse de gros volumes de données reste un thème d'actualité. Ainsi, les opérateurs télécoms analysent les données sur leur couverture réseau pour savoir où ils devront investir demain dans des antennes 5G. De même, les entreprises pharmaceutiques cherchent dans l'analytique de nouvelles manières de vérifier plus rapidement si une idée est viable. C'est à ce niveau que se situe le domaine d'activité de Kinetica Active Analytics, une start-up de San Francisco qui capitalise sur une initiative de l'armée américaine. Ce projet était axé sur la détection, l'analyse et le rapportage en temps réel de risques de sécurité. Dans sa forme actuelle, la solution de Kinetica s'adresse aux administrations publiques et aux grandes entreprises. Pour ce faire, Kinetica s'appuie sur une base de données OLAP 'in-memory' analytique, accélérée grâce au stockage GPU, ce qui permet d'effectuer très rapidement des analyses de très grande dimension. "Par définition, l'analytique consiste à regarder dans le rétroviseur, explique Irina Farooq, 'chief product officer'. Il s'agit d'une analyse des faits à posteriori. Avec l'analytique actif, nous étudions ce qui se passe au moment même où cela se produit." L'application permet notamment un calcul de risques en continu. "Classiquement, les banques procèdent à un calcul de risques deux fois par jour, le matin et le soir. Avec notre technologie, ils peuvent effectuer ce calcul à tout moment de la journée."