Applications & Données n° 17 : l’intelligence artificielle à la conquête des DRH françaises
Le nouveau numéro de notre revue dédiée aux applications et à la gestion des données est sorti. Ce trimestre : les usages de l’IA dans les RH, le design génératif dans l’industrie, une visite du métavers de SNCF Réseau, le PaaS d’OVH, un « jeu » pour mieux valoriser vos données, et comment Schneider Electric infuse la data science dans son organisation.
C’est une des plus belles réussites industrielles et numériques françaises. Fondée à l’aube des années 2000, OVHcloud a réussi à devenir un des deux grands acteurs européens du cloud, avec l’Allemand T-Systems.
Sans faire insulte à ses compétiteurs (à commencer par Scaleway du groupe Iliad et Outscale du groupe Dassault Systèmes), les fermes de serveurs construites par la famille Klaba, depuis leur fief du nord de la France, ont dépassé une échelle que les autres « locaux » n’ont pas (encore) réussi à atteindre.
Certes, OVHcloud reste un « petit » comparé aux hyperscalers américains. Et sa croissance n’est pas un long fleuve tranquille, comme avec l’incendie de ses datacenters strasbourgeois en 2021. Mais ce cloud souverain se constitue, petit à petit. Il était jusqu’ici un pur IaaS. S’y est ajouté, depuis peu, un vrai PaaS.
OVH passe au PaaS
Un PaaS avec des bases de données à la demande, des outils de développements, de gestion des conteneurs et des services d’IA. Comme ses compétiteurs d’outre-Atlantique.
Ceux qui regarderont le verre à moitié vide diront que l’on est encore loin de la richesse de l’offre pléthorique des AWS, GCP ou Azure. Ceux qui regarderont le verre à moitié plein y verront le début de la concrétisation d’une stratégie ambitieuse.
Mais dans les deux cas, c’est un fait : OVHcloud dispose aujourd’hui d’un IaaS et d’un PaaS. Ce numéro d’Applications & Données revient sur la genèse de cette couche logicielle qui devrait faire changer OVH de division et dont la construction s’est fortement accélérée avec le rachat de ForePaaS cette année.
Le métavers sur les rails
Le précédent numéro de ce magazine soulignait que le métavers était (sûrement) riche de promesses, mais qu’il n’existerait pas avant de longues années sous une forme unifiée à la Internet (dixit Forrester). Il existe en revanche déjà des métavers.
SNCF Réseau confirme ce constat. Ce trimestre, nous vous proposons une plongée passionnante dans son projet d’univers immersifs persistants pour former ses personnels terrain sur divers sujets (sécurité, matériel, etc.).
La question paradoxale de l’IA dans les RH
Le grand dossier de ce trimestre se penche sur une question – et sur un paradoxe – soulignée par des études qui montrent que les RH se méfient de l’Intelligence artificielle, mais que dans le même temps, elles utilisent de plus en plus de fonctionnalités infusées au Machine Learning, à la compréhension sémantique et à l’automatisation intelligente.
Applications & Données a posé la question aux grands faiseurs du marché (Workday, SAP, Oracle) pour savoir si – oui ou non – les Ressources humaines étaient prêtes pour l’IA, et surtout ce qu’elles en faisaient vraiment.
Leurs réponses sont à lire p11. Avec, en bonus, les usages plus avancés qui commencent à poindre à l’horizon et qui devraient se démocratiser au sein des DRH françaises (et peut-être de la vôtre).
Le Design génératif séduit l’industrie
Une autre forme d’IA est en train de révolutionner le stylisme et la conception de produits de plans : le « Design génératif ».
Le Design génératif automatise la création d’ébauches, en fonction de contraintes déterminées en amont. Avec cette méthode, Decathlon a par exemple imaginé un vélo pas comme les autres… ou plus exactement des algorithmes (ceux d’Autodesk en l’occurrence) ont imaginé ce vélo futuriste, léger, robuste et aérodynamique.
Cette méthode se répand dans l’industrie. Qui l’utilise ? Pour en faire quoi ? Réponse p20.
Vous reprendrez bien un peu de données ?
Au sommaire également, nous vous proposons trois cartes (des « maps ») et un plateau de jeu pour mieux valoriser vos données de manière ludique avec vos équipes.
Un « kit » à compléter par la lecture – très riche d’enseignements – du témoignage de Schneider Electric sur la manière dont il a infusé la Data Science dans son organisation et dont il a lancé une offre stratégique de « data as a service », pour ne pas se faire « uberiser » par les GAFAM.