Qlik dope Cloud Analytics aux agents IA

"L'IA n'est plus une option, elle est absolument essentielle", a lancé Mike Capone, le CEO de Qlik, en introduction de la conférence Connect 2025 qui se tient en ce moment (13 au 15 mai) à Orlando, en Floride. Pour l'éditeur historique (1993) du décisionnel (analytique et reporting) qui a depuis largement étoffé son portefeuille d'offres en particulier en intégration de données et ETL avec l'acquisition de Talend il y a deux ans, l'heure a en effet sonné d'injecter de l'IA à tous les étages. Pour Qlik, c'est une véritable "expérience agentique" qu'il compte même proposer aux entreprises et aux utilisateurs. Le dirigeant a cependant prévenu : "dépenser de l'argent dans l'IA ne sert à rien sans une bonne exécution." Alors que les entreprises sont nombreuses (86 % selon IDC) à mettre l'IA au menu de leur stratégie (et que 816 Md$ devraient être dépensés dans ce domaine d'ici 2028 toujours selon le cabinet d'études américain - elles sont toutefois minoritaires (26 %) à être capables de monter à l'échelle dans ce domaine. "Il y a un fossé entre la stratégie et l'exécution, pourquoi est-ce si difficile ? Cela n'est pas une question de modèle mais dépend de la façon de garantir la confiance dans vos données de façon tangible et fiable", prévient Mike Capone.

Parmi les principales annonces du jour, on retiendra concernant Cloud Analytics l'arrivée de Discovery Agent pour identifier proactivement les risques et opportunités critiques dans les applications et datasets.

Des données analysées en permanence par Discovery Agent

Discovery Agent dans Cloud Anaytics permet d'identifier proactivement les risques et opportunités critiques dans les applications et datasets. (crédit : D.F.)

Qlik assure que Discovery Agent n'est pas simplement un langage naturel de plus ajouté à une boîte de recherche mais bien d'un assistant entièrement intégré qui comprend l'intention et l'associe à l'analyse pour fournit des insights. "Agent discovery analysera en permanence les performances des applications et des ensembles de données, en identifiant automatiquement les risques et les opportunités avant qu'ils ne s'intensifient", a expliqué Dave Freschi, marketing senior manager technical product de Qlik dans une démonstration.

Lancé l'an dernier, l'agent conversationnel Answers bénéficie quant à lui d'une amélioration significative en prenant désormais en charge les données structurées. "Nous savons que vous en avez besoin pour plus que vos données non structurées. Vous en avez également besoin pour obtenir des réponses rapides, précises et accessibles à partir de vos données structurées. C'est pourquoi cette année, les réponses de Qlik Answers rassembleront aussi les données structurées et vous pourrez poser une question en langage simple et obtenir en retour une réponse fiable, contextuelle et explicable", a fait savoir James Fisher, directeur de la stratégie de l'éditeur.

Qlik Answers dans Cloud Analytics prend désormais en charge les données structurées. (crédit : D.F.)

La société annonce également avoir ajouté à Cloud Analytics des séries temporelles multivariées. Objectif : analyser plusieurs variables dans le temps afin d'obtenir des prévisions contextuelles plus précises. Et en analysant les relations entre des éléments tels que la tarification, l'activité des campagnes, des indicateurs économiques, l'outil serait ainsi capable de prévisions plus précises. "Il s'agit d'une avancée considérable [...] qui prend en compte de multiples variables : l'historique des ventes, la saisonnalité, les différents magasins et même les signaux sociaux. Cela signifie que les prévisions ne sont pas seulement statistiquement exactes. Nous obtenons une vision globale de l'activité ce qui nous permet de ne pas se contenter de réagir mais d'anticiper", a expliqué un porte-parole de Qlik dans une démonstration produit.

Un lakehouse agnostique aux moteurs de requête

Surfant sur la vague Apache Iceberg, un format de table utilisé pour transformer des datalakes en plateforme de données haute performance accessible par une grande variété de moteurs de requêtes, Qlik a annoncé Open Lakehouse. Intégré à Talend Cloud, cette offre sera disponible en bêta publique en juillet. Selon le fournisseur, Open Lakehouse simplifie la façon dont les entreprises ingèrent, gèrent et optimisent les données. Avec pour objectif de répondre à la demande croissante d'accès aux données en temps réel et d'interopérabilité multi-moteurs pour supporter en particulier les initiatives IA et analyique. De nombreux moteurs de requêtes compatibles avec Iceberg sont supportés incluant Snowflake, Amazon Athena, Apache Spark, Trino, SageMaker... Cette annonce intervient après le rachat en janvier dernier d'Upsolver, une plateforme de données en mode pipeline auto-orchestrée basée sur SQL. "Les clients de Talend Cloud seront en mesure d'effectuer une ingestion de données à faible latence à partir de plus de 200 sources Talend Cloud existantes, directement dans les tables Iceberg de leur environnement AWS S3", peut-on par ailleurs lire dans un billet de blog annonçant ce lancement.

"Avec Open Lakehouse, on peut aligner les pipelines critiques sur un cluster à faible latence et aussi placer des pipelines moins critiques sur un cluster à faible coût", a précisé un porte-parole de Qlik dans une démonstration. "Le cluster est géré et évolue automatiquement pour répondre aux exigences de l'environnement et des charges de travail. Il se gère et se met à jour tout seul. Il évoluera à la demande et l'utilisateur pourra toujours garder un contrôle total pour imposer des contraintes sur la façon dont il est exploité dans l'écosystème de l'entreprise." D'après le fournisseur, Open Lakehouse apporterait des performances de requêtes jusqu'à 5 fois plus rapides et des coûts d'infrastructure de stockage jusqu'à 50% inférieurs, tout en assurant une expérience "vraiment low-code."

Combinant des fonctions de data warehouse et de data lake dans une architecture unifiée, Open Lakehouse basée sur Apache Icerbeg vient renforcer le portefeuille Talent Cloud de Qlik. (crédit : D.F.)