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Logiciels d'entreprise : 5 changements radicaux arrivés en 2015

Dans le domaine des big data, une start-up comme Taste Analytics a sorti l'outil d'analyse textuelle Signals pour aider les entreprises à explorer une grande variété de données sans l'aide d'un data scientist.

Dans le domaine des big data, une start-up comme Taste Analytics a sorti l'outil d'analyse textuelle Signals pour aider les entreprises à explorer une grande variété de données sans l'aide d'un data scientist.

Irruption des interfaces grand public dans les logiciels professionnels, multiplication des outils analytiques au risque d'une utilisation mal comprise, nécessité de prendre en compte les big data et les flux qui seront bientôt déversés par l'Internet des objets. Voici, avec la progression de l'apprentissage machine, les voies dans lesquelles se sont engagés une fois pour toutes les logiciels d'entreprise.

Plusieurs transformations se sont opérées ou confirmées en 2015 sur les logiciels que les entreprises utilisent quotidiennement. Parmi ces évolutions, certaines auront un impact durable. En voici cinq qui sont définitives.

1 – Au bureau comme à la maison

Si l’on compare les logiciels professionnels d’aujourd’hui avec ceux d’il y a un ou deux ans, l’expérience utilisateur est nettement différente. Ils incluent désormais des paradigmes et des fonctionnalités issus des logiciels grand public, plus précisément ceux qui ont été adoptés sur les smartphones et l’informatique mobile en général. Les interfaces se sont considérablement simplifiées, les fonctions de type réseaux sociaux se sont multipliées, les interactions se calent sur celles de la vie privée et tout peut s’utiliser à partir d’un terminal mobile.

2 – L’analytique pour tous

Parmi les autres composantes désormais omniprésentes figurent les fonctions analytiques. Elles se sont démocratisées et se sont introduites à peu près partout. Ceux qui n’en utilisent pas encore devraient les avoir bientôt à portée de main dans l’un ou l’autre de leurs outils. Les utilisateurs métiers ne sont plus obligés de s’en remettre aux équipes informatiques ou de passer par un expert de l’analyse. Ils disposent maintenant des fonctions pour manipuler eux-mêmes les données et les explorer à fond. De son côté, la DSI peut se concentrer sur la gouvernance des données (acquisition, maintenance, sécurisation, mise à disposition). A plus d’un titre, l’accès aux outils analytiques est une bonne chose pour les métiers. Pourtant certains logiciels disposent de capacités très avancées qui mériteraient une formation pour s’assurer de pouvoir tirer parti de toute la puissance d’analyse. « De bons outils mal utilisés peuvent générer des problèmes », soulevait il y a quelques mois, Kirk Borne, data scientist et professeur à l’Université George Mason.

3 – Au-delà du big data

Les évolutions considérables dans le volume de données traitées entraînent aussi des changements dans les logiciels d’entreprise. Auparavant, ces données étaient quantifiables, gérées dans une base relationnelle. Elles dépassent maintenant largement ce cadre. Au-delà des big data quantitatives, il y a les celles qui sont qualitatives, non structurées et celles qui arrivent sous forme de flux. Elles induisent des changements majeurs dans les bases de données et dans la façon dont on les approche pour en tirer des informations. Une start-up comme Taste Analytics, par exemple, a lancé l'an dernier le logiciel d'analyse textuelle Signals pour aider des entreprises de toute taille à rassembler une grande variété de données sans devoir s'appuyer sur des data scientists ou des experts informatiques.

4 – L’Internet des objets en ligne de mire

Les données arrivant en mode streaming viendront en droite ligne de l’Internet des objets. De plus en plus, les logiciels d’entreprises sont conçus pour recevoir des flots continus de données de l’IoT et pour les rendre accessibles à une analyse. Au-delà des secteurs d'activité les plus évidents, d'autres seront également impactés par cette tendance. Dans la banque/assurance, par exemple, qui n'est pas le premier secteur auquel on pense en la matière, l'explosion des appareils connectés va améliorer la qualité des données pour la prise de décisions, selon un rapport de Deloitte.

5 – Enragé d’apprentissage machine

Le dernier point n’est pas le moindre. La fréquence avec laquelle le terme d’apprentissage machine fait irruption dans les logiciels d’entreprise s’est nettement accéléré. L’éditeur Workday, spécialisé dans les applications de gestion des ressources humaines, a même créé un fond de capital risque pour avancer dans cette voie. Le « machine learning » a déjà enrichi nombre de logiciels avec différentes capacités et il est évident que bien d’autres vont arriver. La revue Science a publié le mois dernier un article sur les travaux de trois chercheurs essayant de réduire le processus d’apprentissage pour se rapprocher de la façon dont les êtres humains acquièrent et appliquent de nouvelles connaissances. Il sera intéressant de voir ce que 2016 apportera dans ce domaine.

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35 ans
16 Septembre 1985 n°202
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