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Data Science : Gartner promeut le Français Dataiku

Le cabinet d'analyse apprécie l'évolution des outils de l'éditeur et ses capacités de collaboration entre des fonctions très différentes. Il le place même à la limite des « leaders ». IBM, Google ou Microsoft, et surtout SAP, sont beaucoup moins bien évalués.

Philippe Ducellier
par
Publié le: 31 janv. 2019

Le spécialiste français des outils dédiés aux Data Scientists connait un début d'année 2019 plus que positif. Après avoir effectué une levée de fonds de 100 millions de dollars pour appuyer sa croissance internationale, le cabinet Gartner vient de promouvoir l'entreprise française dans la nouvelle édition 2019 de son Magic Quadrant sur les plateformes de Data Science et de Machine Learning.

L'éditeur de « plateforme Analytique et d'Intelligence Artificielle » - comme il se décrit - intègre en effet la catégorie des Challengers. L'année dernière, il était classé dans les Visionnaires. C'est la troisième année consécutive que Dataiku fait partie de ce classement.

« La présence de Dataiku dans le quadrant des Challengers est en grande partie due à ses fortes capacités d'exécution et de montée en charge », détaille le cabinet Gartner. « La facilité d'utilisation et de collaboration entre les différents métiers et les différentes équipes de "science des données" demeurent deux des atouts majeurs de sa plate-forme ».

« En 2018, Dataiku s'est très bien comporté par rapport à sa vision et a ajouté des capacités qui font de Data Science Studio une plate-forme plus mature », conclut le rapport.

Presque un leader

Mieux, le cabinet Gartner n'était pas loin de placer le Français parmi les quatre leaders 2019 de la catégorie, à savoir SAS, TIBCO, KNIME et RapiMiner.

« En se concentrant sur les capacités d'analyse en temps réel et en élargissant l'éventail de ses cas d'utilisation (NDR : notamment vers l'analyse des données de l'Internet des Objets), Dataiku pourrait se retrouver dans le quadrant des leaders », souligne le Gartner.

« Cette distinction confirme le bien-fondé de notre stratégie », se félicite Florian Douetteau, CEO de Dataiku. Une stratégie qui est proposer « une plateforme opérationnelle sur laquelle l'entreprise construit elle-même les intelligences artificielles qui vont résoudre ses problèmes métiers».

Ces capacités de personnalisation et d'internalisation du Machine Learning et des algorithmes ont convaincu à ce jour 200 clients dont Sephora ou TrainLine.

Gartner prévient néanmoins l'éditeur que sa grille tarifaire est trop complexe et peu lisible, et qu'elle pourrait être un frein ou une source de griefs côté clients.

Les gros à la peine

Au niveau du marché dans son ensemble, les analystes du Gartner ont placé les grands du cloud (Microsoft, Google, IBM) « uniquement » parmi les visionnaires.

Le leader du logiciel métier SAP est pour sa part cantonné dans les acteurs de niche - principalement à cause d'un manque de cohérence et de visibilité globale de ses outils de Data Sciences et de Machine Learning (malgré son initiative de regrouper une grande partie de ces outils dans Leonardo) et d'une relation client qui manquerait d'écoute. Résultat, « SAP apparaît peu sur les short-lists vues par Gartner » lors des projets de Data Sciences.

Récemment arrivé en France, Alteryx bénéficie au contraire d'un satisfecit du cabinet d'analyse. Celui-ci fait un parallèle clair entre l'éditeur américain et Dataiku sur leurs capacités à démocratiser la Data Science et à favoriser la collaboration entre des fonctions très différentes (qui vont des métiers aux statisticiens). Logiquement, Alteryx  est à la limite des leaders, tout comme Dataiku donc.

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