Hasard des dates, alors que l'éditeur Tableau annonce, sous le nom de Business Science, sa première intégration des capacités d’IA et d’apprentissage machine de Salesforce, son PDG Adam Slepisky quitte la société pour retourner chez AWS. C’est lui qui avait suivi le rachat de Tableau par Salesforce en 2019. Avec Business Science, la version 2021.1 de la plateforme de datavisualisation apporte aux métiers des fonctions analytiques basées sur l’IA et des techniques de data science. Comme prévu, cela commence avec l’arrivée d’Einstein Discovery dans Tableau. A travers l’apprentissage des données historiques, celui-ci va ouvrir le champs aux prédictions et aux recommandations. Il y a trois façons de le mettre en oeuvre, sans avoir besoin de coder.

La première se fait dans Tableau Calcs. Einstein Discovery permet de découvrir des informations signifiantes dans les données sans avoir besoin de bâtir des modèles sophistiqués. Ses capacités d’analyse sont maintenant intégrées au moteur de traitement de Tableau. « Utiliser la fonction de prédiction est aussi simple que de créer un champ calculé avec le nouveau type de connexion Einstein Discovery », assure Bobby Brill, product management director pour Tableau CRM, dans un billet. « Glissez-déposez votre calcul prédictif sur votre visualisation pour voir des prédictions intuitives ». La deuxième façon d’exploiter Einstein Discovery, c’est de passer par les tableaux de bord. Ceux-ci peuvent être étendus avec des prédictions, des explications et des suggestions autour des résultats issus d’Einstein Discovery, directement dans les visualisations produites. Les utilisateurs qui accèdent à ces visualisations peuvent les consulter et ajouter à leur tour des suggestions. Enfin, la troisième utilisation possible se fait en amont, au moment de la préparation des données, avec l’outil Prep Builder. Elle peut s’appliquer à un volume important. C’est au moment de la création du flux de chargement de données que l’on va pouvoir intégrer des facteurs de prédiction qui seront appliqués sur ces données.  

Des modèles ML transparents pouvant être interprétés

Avec Einstein Discovery, les analystes métiers vont pouvoir déployer sans coder des modèles prédictifs dans leurs domaines de prédilection. Typiquement, pour explorer des pistes d’amélioration des ventes ou des profits, ou encore pour minimiser certains facteurs. Tableau cite par exemple la réduction des temps d’attente pour des patients. Einstein Discovery présente automatiquement ce qu’il a découvert dans les données ainsi que le modèle prédictif à évaluer. Ce modèle offre une transparence qui permet à l'utilisateur de l’interpréter, puisqu’il s’agit a priori d’un problème métier bien compris par celui-ci. Cette ouverture est censée protéger des biais que l’apprentissage machine peut introduire et qui viendraient fausser les prédictions.  

Les visualisations intégrant les prédictions de façon dynamique peuvent être partagées dans des « workbooks » ou publiées sur Tableau Server. Ce n’est pas encore possible dans Tableau Online, mais cela devrait arriver bientôt, promet l’éditeur. « C'est aussi simple que de créer un champ calculé à l'aide de l'extension d'analyse Einstein Discovery et de copier-coller un script généré automatiquement dans Einstein Discovery », indique Bobby Brill dans son billet.  

Actionner des scénarios what-if dans les tableaux de bord

Ci-dessus, un modèle prédictif sur les délais de paiement des clients. (Crédit : Tableau)

Une fois le modèle bâti dans Einstein Discovery, on peut aussi l’amener par workflow dans les tableaux de bord et donner ainsi accès, à la demande, à des prédictions d’apprentissage machine interprétables. On accède à cette extension de tableau de bord depuis la nouvelle galerie d’extensions, on la glisse sur le tableau de bord et on se connecte à Salesforce pour choisir ses prédictions Einstein Discovery et connecter le modèle directement à une table de données ou à un ensemble de paramètres pour effectuer des scénarios what-if.

Pour l’utilisation avec Prep Builder, il faudra attendre la version 2021.1.3 prévue pour avril. Elle pourra ultérieurement s’automatiser avec Prep Conductor avec la version 2021.2. Une courte démonstration de la mise en oeuvre de ces fonctionnalités est accessible sur le site de Tableau.