Introduction

Ce blog se penche sur l’impact des nouvelles technologies dans la recherche, la gestion et le partage de l’Information.

Suivre Intelligences Économiques, c’est découvrir pourquoi et comment la Data transforme nos sociétés, nos organisations, notre manière de penser et d’agir. C’est également réaliser qu’il existe de multiples rapports à l’Information, correspondant à autant de cultures, de pays, etc.

Analyser et comprendre les mentalités d’aujourd’hui pour se projeter sur les usages de demain ! Tout cela dans une démarche interculturelle et, en explorant toute la diversité de la matière.

Intelligences éco

Les pépites françaises de l’écosystème Data (3) : Captain Dash

Intelligences Economiques poursuit son tour de France des pépites montantes de l’écosystème Data.

Nous avons pu interviewer Bruno Walther, Co fondateur et CEO de Captain Dash

Captain Dash est une start-up française qui propose une solution d’aide à la décision destinée principalement aux marketeurs, visant à synchroniser l’ensemble des éléments qui impacte un comportement d’achat (datas, flux d’information internes et externes, analyses prédictives), et de réaliser des tableaux de bords (dashboards) pour piloter des opérations marketing.

La startup est orientée vers le marketing et compte une clientèle de renommée nationale et internationale à l’instar de L’Oréal, Page Jaunes, Mediamétrie, GDF Suez, Carrefour, Seb ou encore Auchan. Captain Dash est composée également d’une équipe de scientifiques des données et d’ingénieurs Big Data réparties entre la France et la Tunisie. (source l’Usine Digitale)

Pouvez-vous nous expliciter la genèse du projet « Captain Dash » ?

Captain Dash est né d’un constat : les entreprises perdent énormément de temps à collecter les données et passent leurs temps à produire des rapports que personne ne lit vraiment. Simplement parce-que les process et l’expérience n’ont pas évolué depuis 20 ans. Alors que dans nos vies privées nous disposons d’outils puissants pour vivre, avec la donnée, de nouvelles expériences, nous sommes dans nos vies professionnelles souvent mal outillés. Nous continuons à traiter manuellement des données dans Excel, que nous mettons en forme dans PowerPoint, que nous aplatissons en PDF avant de les envoyer dans l’instrument de gestion de l’intelligence collective de l’entreprise, la boîte mail !

C’est assez fou mais il n’est pas rare que les managers reçoivent jusqu’à 50 rapports par semaine. Rapports qui en général ne sont lus que dans 5 % des cas.

Pouvez vous nous préciser le positionnement de votre société dans le cycle de vie de la donnée (de l’extraction aux smart apps) ? Quelle est votre valeur ajoutée ?

Nous permettons de collecter très facilement les données où qu’elles se trouvent dans l’entreprise et de les présenter sous forme de smart apps. Nous réinventons l’expérience du Dashboard qui devient un instrument extrêmement simple, bienveillant qui va vous permettre de piloter votre performance.

Notre valeur ajoutée réside dans la simplicité. Simplicité de mise en place. Simplicité de la collecte. Simplicité de lecture. Nous sommes au pilotage opérationnel ce que Nike+ est au jogging.

La concurrence dans le secteur de la Big Data est de plus en plus forte. De grandes institutions françaises privilégient les sociétés étrangères à nos acteurs locaux. Sommes nous condamnés à collaborer avec ces grands leaders étrangers de la Data ou les startups françaises ont elles encore une carte à jouer ?

Le partie commence à peine sur la Data. Nous sommes dans une catégorie très technologique et compétitive. Le paysage est celui de l’Internet en 1996 ou du mobile en l’an 2000. Les prochains leaders ne sont pas encore nés et les géants d’aujourd’hui seront les nains de demain. Simplement parce-que nous ne connaissons pas encore les usages.

Aujourd’hui nous utilisons le mobile pour téléphoner que rarement. Apple a conquis le marché en changeant son paradigme. L’enjeu n’est plus la voix mais l’expérience tactile. Il en sera de même pour le marché de la donnée. Les acteurs dominants du marché qui sont aujourd’hui quasi exclusivement américains seront demain vécus comme des dinosaures qui auront participé à l’émergence de cette industrie. Les acteurs clés de ce marché en gestation ne sont probablement pas encore nés. L’Europe a une carte à jouer dans cette catégorie. Nous concentrons des talents, une créativité et surtout nous avons conscience des enjeux éthiques que porte la donnée. Et si nul ne peut dire à quoi le monde de la donnée ressemblera demain, il y a une évidence : l’enjeu éthique sera déterminant.

Les pépites françaises de l’écosystème Data (2) : Synomia

associe-mauriceIntelligences Economiques poursuit son tour de France des pépites montantes de l’écosystème Data.

Nous avons pu rencontrer Maurice NDIAYE, Partner chez Synomia.

Qu’est-ce qui vous a poussé à rejoindre Synomia en 2011 ?

J’ai rejoint Synomia en tant qu’associé au moment où l’entreprise se repositionnait pour passer de la recherche documentaire à l’analyse de données. Le marché du traitement de la donnée non structurée était naissant, et l’enjeu était la collecte plutôt que l’analyse.

C’était un défi passionnant que de rejoindre une entreprise avec une composante technologique forte et différenciante, et en même temps un enjeu marketing majeur de définition d’une offre à forte valeur ajoutée dans un marché en construction.

Nous sommes aujourd’hui encore au cœur de ces problématiques, dans un marché toujours plus dynamique et exigeant dans lequel les enjeux sont nombreux.

Pouvez-vous nous décrire en quelques lignes le positionnement de Synomia ?

Synomia est une société de logiciel et de services spécialisée dans l’analyse de data. Nous nous positionnons comme une plateforme technologique qui permet à des professionnels des différents métiers de l’entreprise (marketing, communication, RH, digital…) de trouver des réponses à leurs questions rapidement et sans intégration IT. Schématiquement, il y a d’un côté les questions des entreprises, de l’autre les data brutes, et au milieu la plateforme Synomia qui allie intelligence artificielle, datavisualisation et stroytelling.

Comment les besoins et les enjeux Data de vos clients ont évolué depuis votre arrivée ?

Les besoins des marques, d’une certaine manière, ne changent pas beaucoup. Ce qui évolue est la façon d’y répondre. Nos clients cherchent toujours à mieux comprendre leurs clients, retrouver des points de différenciation, améliorer leur productivité… Là où ils évoluent et progressent, c’est sur leur capacité à rapidement s’approprier les cas d’usages associés à des technologies de plus en plus complexes, dans un environnement de marché qui lui-même évolue très vite : comportements consommateurs, nouveaux usages, nouveaux modèles, innovations…

Vous avez développé votre propre plateforme Saas. Sur quelles technologies Big Data se base-t-elle ? Quelle est sa valeur ajoutée ?

Notre plateforme s’appuie sur plusieurs couches d’algorithmes qui ont été développés en interne par nos équipes R&D. Grâce à notre activité de services et à une écoute constante des besoins de nos utilisateurs, nous avons pu définir des spécifications fonctionnelles et une expérience qui satisfait toutes les contraintes de nos clients : cycles très rapides, sources hétérogènes qui nécessitent beaucoup de nettoyage, pression importante sur les budget, nécessité absolue d’avoir des résultats activables et opérationnels. C’est cette combinaison qui fait l’unicité de notre proposition.

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Les pépites françaises de l’écosystème Data (1) : Saagie

imagesIntelligences Economiques vous propose de faire un petit tour de France des pépites montantes de l’écosystème Data.#yapasquepalantir #soyonschauvins

Aujourd’hui découvrons Saagie –  plateforme Big Data clé en main de référence.

Crée en 2013, installée à Rouen et Paris, Saagie accompagne les entreprises dans leur transition numérique en les libérant des barrières technologiques liées au Big Data. Ceci grâce à une plateforme de bout en bout, prête à l’emploi et orientée métier qui leur permet d’exploiter pleinement les données à leur disposition et, d’en faire des leviers de croissance pour leurs activités.
Ambassadeur de la Normandy French Tech, intégrant à son capital Xavier Niel (Kima Ventures) et Normandie Capital Investment, Saagie vient d’intégrer le Hub BPI France pour devenir le fer de lance de la French Tech à l’étranger. La société est également soutenue par de grands groupes comme Microsoft, la BNP, Bouygues, etc. Elle a annoncé sa seconde levée de fonds en novembre 2016.saagie-1

Lorsque Saagie est née en 2013, conseiller les entreprises sur leur stratégie BI (Business Intelligence) et les aider à mettre en place leurs projets Big Data était le quotidien de Créative Data (premier nom de la société). Au fil de ses expériences, l’équipe Saagie s’est rendue compte que les entreprises étaient demandeuses d’infrastructures et d’outils, leur permettant de mettre en œuvre de manière concrète et matérielle, leurs projets. L’idée d’étendre l’offre services aux produits et de devenir éditeur de sa propre solution est donc apparue comme une évidence pour l’équipe dirigeante et son fondateur Arnaud Muller. C’est ainsi que fin 2015, était lancée la plateforme Saagie.

Saagie se positionne sur le marché du Big Data / machine learning / intelligence artificielle. Grâce à son concept “Data Technology as a Service”, la plateforme « prête-à-l’emploi » de Saagie permet d’accélérer et de sécuriser les projets data de bout en bout (de l’extraction jusqu’à la visualisation) et de manière transversale (pour toutes les parties prenantes).

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Son objectif est de faire du prédictif, de passer moins de temps sur l’analyse du passé pouranticiper le futur : maintenance prédictive, détection de churn, prévision des ventes, marketing prédictif, détection des moments de vie….  C’est une plateforme qui rassemble end-to-end toutes les briques qui permettent de mener un projet big data, de la constitution d’un datalake au développement des smart applications qui vont leverager des algorithmes de machine learning.

L’équipe Saagie regroupe une vingtaine de collaborateurs et rassemble des data scientists, développeurs, architectes Data, spécialistes infra et experts métier pour répondre aux enjeux d’un projet big data. Suite à sa récente levée de fonds, la startup augmente ses effectifs techniques et marketing/sales.

Elle rêve également d’Amérique …

Rencontre avec un Chief Data Scientist

298037cDès 2014 Intelligences Economiques s’était plongé dans la révolution Big Data. Nous avons retrouvé Khalid Mehl et, nous lui avons proposé de faire un nouvel « état des lieux » sur ce phénomène.

Il y a deux années, vous avez pu intervenir sur ce blog. Vous étiez alors en poste dans le cabinet de conseil 55. Où en êtes-vous aujourd’hui ?

Je suis actuellement chez Mediabong en tant que Chief Data Scientist, une startup Internationale spécialisée dans la publicité vidéo. La particularité de Mediabong est de proposer un modèle économique basé sur la performance : L’annonceur ne paye que pour les internautes qui ont accordé suffisamment d’attention à leurs vidéos publicitaires.

Ce choix stratégique nous pousse à optimiser nos solutions de diffusion pour ne cibler que les utilisateurs qui seraient potentiellement intéressés par une campagne publicitaire. Pour y parvenir, nous collectons des millions d’événements par heure dans nos bases de données non relationnelles du type Cassandra ou ElasticSearch. Mon équipe de Data-scientists analyse ces données et développe des algorithmes d’apprentissage pour prédire l’intérêt que peut représenter une vidéo publicitaire à un internaute. Le volume de données est tel qu’il faut sans cesse travailler sur l’optimisation de nos scripts et sur le dimensionnement de notre infrastructure.

Votre travail et, plus globalement, celui du Data Scientist a-t-il évolué en deux ans ?

Les Data-scientists ont vu certains languages et outils s’imposer tels que Python, Spark, Jupyter, Scikit-learn et Pandas. Leurs points communs, c’est qu’ils offrent à la fois la souplesse indispensable pour l’exploration et la fiabilité nécessaire pour la mise en production.

Je crois que la vraie révolution n’est pas du côté outil, mais dans les organisations. Le CDS (Chief Data Scientist) est désormais considéré au même titre que le CTO et il a gagné en autonomie et en liberté. Grâce à cet équilibre, les CDSs et CTOs ont apporté davantage d’agilité aux processus de mise en production, ce qui offre aux Data-Scientists la possibilité d’affiner leurs modèles plus rapidement en faisant plus d’itérations. Une autre tendance que j’ai remarqué, c’est qu’il y a de plus en plus de Data-scientists qui se spécialisent par discipline (Vision, Traitement du Language,…) ou par secteur (Médical, Bancaire, Publicitaire,…), l’idée étant d’apporter des solutions de plus en plus précises.

Selon vous, la France est-elle si dépassée qu’on le dit sur sa compréhension et son adaptation aux enjeux du Big Data ?

Je ne pense pas qu’on soit dépassé, surtout en ce qui concerne les startups qui ont mis le Big-data au cœur de leurs stratégies et ont investi sur les bons profils. En France, on a la chance d’avoir un système éducatif capable de produire des Data-scientists d’un bon niveau, et c’est pour ça que des géants tel que Google ou Facebook sont venus ouvrir leurs R&D en région parisienne. Il y a peut-être plus de retard du côté des grandes entreprises, car souvent l’intégration du Big-data et de la Data-science se fait plus difficilement du fait qu’ils remettent en causes les frontières entre les différents pôles et services.