Ce mois-ci les grands du web se font la guerre par conférences interposées et livrent leurs produits boostés à l’IA. A l’IA Générative !
Le sujet revient très souvent n’est-ce pas ? C’est qu’il se passe des choses… Quand bien même certains pensent qu’il n’y a pas d’innovation que ce n’est que de la bonne ingénierie… il en demeure pas moins que des digues sautent les unes après les autres. Et nous sommes en train de vivre une rupture . C’est acté nous n’allons plus travailler de la même manière. Bien sûr nous atteindrons cette phase de désillusion… Mais quelque chose est bien en train de changer.
Si Alain Damasio rappelle l’influence de la Silicon Valley dans chacune de nos vies, nous devons bien nous rendre compte que l’IA Générative transforme d’ores et déjà notre rapport au travail y compris dans la gestion des données. Que va-t-il nous rester ? L’intention ? L’attention ?
Par ces outils, les données analysées nous donnent des avantages compétitifs. Conserver les données dans les formats ouverts devient une obligation. L’IA est partout. Elle se nourrit des données. Elles ont tellement plus de valeur aujourd’hui. Merci OpenAI !
C’est sur que l’IA va jouer un rôle dans la démocratisation de l’accès aux données. Est-ce ici que la H Company
va jouer un rôle. Elle n’a même pas encore un produit qu’elle lève 200 millions… Et vous, vous en êtes où dans la gestion de vos données ?
Prompter ! En anglais ? En français ? Les langues deviennent-elles les nouveaux langages de programmation ? Certainement !
En tout cas, je vous invite à prendre le temps afin de tester ces IA Génératives, d’une part afin de les confronter à l’analyse de données et d’autre part afin de vous rendre compte à quel point votre travail est en passe de changer . Certes, il va falloir leur adoption, mais il est certain qu’au sein des organisations nous allons avoir un assistant pour nous aider dans l’analyse des données .
Notez-bien que Microsoft Copilot pour PowerBI sait déjà vous produire vos tableaux de bord ! D’autres acteurs amènent l’IA avec plus de finesse en automatisant la production d’indicateurs tout en dialoguant avec le système. Ainsi, grâce à Tableau AI, Tableau Pulse facilite la découverte des métriques pertinentes et propose des analyses automatisées. Elle détecte automatiquement les raisons, les tendances et les anomalies dans les métriques suivies. Enfin, l’AI résume ces analyses en langage naturel et en images !
Mais « commercialement », que veulent les utilisateurs ? Produire des rapports, produire des tableaux de bord ou tout simplement produire le bon vieil export qui atterrit toujours dans Excel ! Ha oui, il y a Copilot 😊
Quand bien même cette IA générative transforme notre manière d’accéder aux données, il apparaît tout autant important que l’on puisse améliorer ou réinventer la manière dont on interroge, manipule les données .
SQL a passé ses 50 bougies ! Et il est toujours là !
Lloyd TABB, le CTO et co-fondateur de Looker passe de Google à Meta ! Il estime que Malloy , un nouveau langage pour manipuler les données, pourra bénéficier d’un écosystème favorable pour son adoption et son expansion ! Et Malloy deviendra alors un standard ?
Facebook propose un nouveau format de fichier en colonnes et l’annonce comme « un remplacement des formats de fichiers tels qu’Apache Parquet ».
Ici, il faut bien retenir que de tels changements sont attendus… Les fondations mêmes des solutions contemporaines ne sont plus forcément adaptées aux machines, puces, pratiques actuelles.
Cette démocratisation des données ne peut se faire sans gouvernance ou sans une animation certaine. Tiens, avez-vous déjà votre concierge des données ? J’entends votre “Data Facilitateur ”. Vos « Data Stewards » à qui s’adressent-ils ?
Au travers de cette lettre, plus d’une fois nous sommes revenus sur l’organisation ! La donnée est bien une affaire d’organisation. Vous êtes-vous jamais demandé à quel point tout le monde pourrait accéder aux données tout comme tout le monde a accès aux mails et aux documents produits avec les outils collaboratifs ?
Chez Synaltic nous portons cette vision de la démocratisation de l’accès aux données , nous nous y consacrons depuis 20 ans ! L’utilisateurs métier : c’est notre leitmotive ! C’est bien pour lui que nous travaillons. Ce qui signifie aussi, que nous agissions sur l’organisation.
Chacun son rôle : data ops, data engineering, data analyste, data scientist, data owner, data steward, data architect… business user ! S’il vous plaît l’agile c’est beaucoup de communication.
La Poste a adopté une approche innovante pour accélérer l’utilisation de la science des données : elle a mis en place une plateforme de libre-service basée sur la technologie Dremio . En voici les points clés :
Self-service en Data Science : les utilisateurs découvrent, explorent et analysent les données par eux-mêmes. Cela favorise l’autonomie et l’efficacité des équipes.
Dremio comme moteur de requête : Dremio est utilisé comme moteur de requête pour accéder aux données stockées dans différents systèmes. Il permet d’interroger les données sans avoir besoin de connaître son infrastructure ni d’avoir des connaissances techniques approfondies.
Accélération des projets : Grâce à cette approche, La Poste a pu accélérer le développement de projets basés sur les données, tels que la prédiction de la demande, l’optimisation des tournées de livraison et l’amélioration de l’expérience client.
Ce retour d’expérience ne constitue peut-être pas une actualité, cependant il résonne tellement avec notre discours de ces dernières années que nous nous devions de vous le partager 😊
L’article “The Platonic Representation Hypothesis ” explore un concept fascinant dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA).
L’idée est que, même si nos algorithmes sont formés sur des ombres projetées sur le mur de la caverne (comme dans l’allégorie de la caverne de Platon), ils récupèrent des représentations de plus en plus précises du monde réel en dehors de la caverne.
Vous avez saisi ? Bon, retenez simplement que cette idée de convergence des représentations pourrait façonner l’avenir de l’IA et de la compréhension de la réalité .
Logiciels
La version 16.1.0 a été publiée le 14 mai 2024, avec des améliorations et des correctifs.
Le composant tIcebergCatalog permettait déjà de gérer un catalogue Iceberg personnalisé, avec Hive ou Hadoop. Aujourd’hui les composants sont aussi compatibles avec Apache Spark.
Cette version inclut des correctifs de bug allant de la gestion de la concurrence sur PostgreSQL, de la compatibilité Avro, à un filtrage amélioré des requêtes au niveau de la base de données Oracle.
L’IA open source de Microsoft qui bat GPT-3.5 en local sur votre smartphone et votre PC sans connexion internet.
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