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La BI est-elle vraiment morte ?

Le 15 février dernier Astek présentait à l’ESIEE son enquête holistique sur la Business Intelligence (BI), en s’appuyant sur la théorie de l’interconnexion fondamentale de toute chose chère au détective Dirk Gently[1].

Emmanuel Favreau, responsable du pôle décisionnel d’Astek et enquêteur holistique passionné, s’est attaché à démontrer qu’il ne servirait à rien de perdre du temps à rechercher le cadavre de la Business Intelligence, car celle-ci est loin d’être morte. En s’appuyant sur son expertise du domaine, mais surtout sur ses nombreuses expériences personnelles, il a embarqué une quarantaine d’étudiants ingénieurs dans un voyage dans le réseau complexe des imbrications entre Digital, Big Data, DevOps, Agile, Intelligence Artificielle (AI), réalité virtuelle (VR) ou augmentée, Data Vizualisation at autres Data Art.

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Difficile effectivement dans le foisonnement des technologies et concepts innovants de percevoir les liens ou de résister à l’envie d’enterrer tout ce qui n’est pas de dernière génération. Or la BI est loin d’être morte. Le monde du décisionnel, s’il se décline désormais sous de multiples formes et dans des directions très diverses, reste un écheveau bien emmêlé et les nœuds de la pelote ramènent tous à la Business Intelligence originelle.

Afin de poser l’enquête, il convient avant tout de délimiter la scène de crime, dans notre cas poser une définition claire de ce que nous considérons comme étant la BI. Il s’agit essentiellement « d’interpréter les données et de permettre la prise de décision en connaissance de cause ». Cela nécessite de faire appel à une organisation proche du métier, car la BI n’industrialise pas un process comme une application transactionnelle : elle doit montrer un résumé clair de l’activité pour aider à la prise de décision.

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Si l’Agile par exemple permet de réduire le délai pour effectuer ce cycle et de concentrer le focus sur la modélisation des données plutôt que sur le code informatique, la réalisation reste « connectée » aux principes initiaux de la BI. D’autant plus qu’il existe de forts freins à une émancipation « agile » du décisionnel : celui-ci est souvent vu par la production d’une entreprise comme non critique ou géré hors des process principaux, et les éditeurs restent réticents à proposer des composants autonomes.

Cela a poussé les utilisateurs à mettre en place du « Self BI » autonome plutôt que de tenter d’influer sur le décisionnel général de l’entreprise. D’où la connexion au Dev Ops, et même à l’UserOps, qui permettent d’assurer que les personnes impliquées en fin de cycle le seront dès l’origine de celui-ci (que ce soit les « utilisateurs » de la décision ou les opérationnels en charge de maintenir la capacité de décision). On s’oriente ainsi vers une « Digitale Workplace » où chacun détient les données et outils nécessaires à ses propres décisions.

Notre enquête nous connecte ainsi au « Digital ». Mais là aussi il convient de caractériser l’ « usual suspect » dont on parle (le terme « digital » pouvant ces temps-ci être mis à toutes les sauces). Dans notre investigation, on pourra définir comme « Digital » un outil d’aide à la décision qui ne passe pas par l’informatique historique de la société, mais s’appuie sur un complice externe « Quick Win », souvent à base d’environnement Cloud à l’usage aisé et l’activation rapide. Il va sans dire que cela inquiète les détectives que nous sommes : toute solution externe est a priori risquée en termes de sécurité, gouvernance des données, conservation du patrimoine de l’information, etc. La Cybersécurité s’invite dans notre enquête.

Certes, mais le Big Data n’avait-il pas, lui, vocation à tuer la BI ? N’allons-nous pas finalement trouver notre cadavre en cherchant dans cette direction ? A quoi ressemble ce nouveau suspect ? Pour l’identifier, prenons les empreintes de ces 5 doigts, ou plus exactement les 3V+2V qui le caractérisent : Volume, Vélocité, Variété, Véracité et Visibilité.

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Comparons donc l’ADN de ces 5 doigts de la BI et ceux du Big Data. Côté « Volume » on n’est pas dans la même cour : le Big Data concentre des tonnes de détails (à des fins par exemple d’analyse prédictive) alors que la BI préfère conserver des données agrégées (pour des raisons de coûts et d’accès simplifié à l’information). Côté « Vélocité » le Big Data est orienté capteurs multiples et prédiction en temps réel (par exemple à partir des objets connectés) là où dans la majorité des cas la BI peut se contenter de données journalières pour aider à une décision stratégique. En matière de « Variété », le Big Data est plus dans une logique de requin avalant tout sur son passage alors que la BI cherchera plus à obtenir de l’information spécifique à une prise de décision particulière. Raté, le Big Data n’a donc pas caché le corps de la BI dans un placard, faute de pouvoir le remplacer vraiment. Mais il y a bien connexion holistique : en matière de « Véracité » et de « Visibilité », le Big Data et la BI sont des jumeaux. La nécessité d’information de qualité est la même que ce soit pour décider, pour apprendre (Deep Learning, Machine Learning…) ou pour prédire. De même pour la capacité de restitution d’une information agrégée et exploitable (en particulier la Data Viz, ces extensions en 3D, etc. apportent le même bénéfice à nos deux jumeaux). Tout reste connecté.

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Mais si l’on parle de Machine Learning ou d’Intelligence Artificielle, a-t-on encore besoin d’aide à la décision humaine ? Notre détective reste persuadé que là aussi, cela restera connecté. Même si les décisions seront parfois prises par des machines, il faudra toujours donner aux humains les outils pour comprendre celles-ci. La Data Viz passerait alors de l’aide à une décision future à l’explication d’une décision passée, mais resterait ainsi une connexion forte entre Learning et BI. Et si la Data Viz prend une place importante dans notre réseau holistique, alors elle apporte avec elle toutes les nouveautés en matière de modélisation et visualisation et s’invitent dans notre enquête en particulier la réalité virtuelle, la réalité augmentée et le Data Art. Ou comment rendre plus claire et intuitive une décision passée ou à venir, y compris pour des personnes pour lesquels le ressenti principal ne vient pas forcément de chiffres.

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Et c’est sur cette « vision d’artiste » de la BI que s’est conclue notre enquête holistique à l’ESIEE. Je tiens à remercier l’école pour son accueil et les élèves pour leur attention soutenue, alors même que le sujet traité était complexe et multi-facettes.

François Varloot, directeur de l’Innovation Lab’ d’Astek.

[1] Dirk Gently est un personnage de fiction de l’écrivain anglais Douglas Adams.

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