Chez Qlik, l’IA ne fait pas encore dérailler le train-train de la BI
Les soi-disant mornes fonctions de BI et de reporting demeurent plus que nécessaires selon Qlik, dont l’attention est malgré tout rivée sur l’ajout de connecteurs, le renforcement de ses briques d’analytique augmentée, d’AutoML et même sur l’incontournable ChatGPT.
En attendant de finaliser l’acquisition de Talend, Qlik a principalement évoqué ses capacités d’intégration lors de son événement annuel QlikWorld 2023 à Las Vegas. Pour autant, l’éditeur l’assure : « au moins 50 % des éléments sur [sa] feuille de route sont consacrés à l’analytique ».
Pour le moment, l’analytique chez Qlik dépend d’une feuille de route distincte, mais c’est bien le deuxième pendant de la stratégie d’unification présentée par Mike Capone, le CEO de Qlik.
Là encore, l’éditeur est revenu sur les ajouts effectués en 2022 et ceux attendus au cours de cette année.
« Nous avons constaté beaucoup d’intérêt pour un contrôle plus fin des visualisations et des mises en page. Nous avons donc investi dans ce domaine », déclare Josh Good, Vice-président Product Marketing Analytics chez Qlik.
En l’occurrence, l’éditeur présente un ensemble d’ajustements pour colorer, animer et styliser les diagrammes et les graphes sur Qlik Cloud, Qlik Sense et Qlik Sense Client-Managed. Il compte poursuivre ses travaux sur ce terrain en 2023, tout en apportant de nouvelles manières d’afficher les données filtrées.
« L’autre dynamique intéressante que nous voyons, c’est la connectivité qui se propage au-delà de notre offre d’intégration de données », note Josh Good. En l’occurrence, Qlik Sense bénéficiera d’un accès direct aux données en provenance de bases de données (depuis des connecteurs ODBC), d’API REST, de fichiers et de SAP HANA.
Dans la même veine, Qlik Cloud permet de requêter directement les données en provenance de Databricks et de BigQuery. Outre les capacités d’intégration de Talend, l’éditeur a également présenté un moyen d’intégrer le Data Trust Score imaginé par le spécialiste d’origine française. Les notations concernant la qualité des données des entreprises pourraient être visualisées à même un tableau de bord servant à les visualiser.
L’AutoML, un des atouts évidents de Qlik
En outre, l’éditeur a étoffé ses fonctions d’analyse augmentée. D’un côté, Qlik a ajouté des intégrations vers son module indépendant AutoML au reste de la plateforme. De l’autre, il mise sur Insight Advisor, une suite de fonctions dans Qlik Sense pour assister les utilisateurs dans l’analyse et la création de tableaux de bord. L’éditeur infuse des capacités NLP pour expliquer les visualisations et requêter les données en langage naturel (avec de nouveaux types), mais mise aussi sur l’intégration d’Insight Advisor dans Microsoft Teams.
Aussi, Qlik Sense disposera prochainement d’une capacité nommée Key Driver analysis. Il s’agit d’automatiser l’explicabilité des indicateurs clés. « Dans le cadre de cette démonstration, j’analyse la qualité du service client de mon entreprise. Je peux rapidement comprendre que le territoire couvert est l’indicateur le plus important », illustre Josh Good, pendant une des conférences de l’événement QlikWorld. « Je peux ensuite approfondir ce point en cherchant les valeurs aberrantes et examiner le retour de chaque client, afin d’analyser comment cela affecte l’évaluation du service client ».
« Surtout, nous constatons un énorme engouement autour de notre module AutoML que nous avons spécialement conçu pour en faciliter l’accès aux analystes », précise-t-il au MagIT.
De ce côté-là, Qlik a développé au cours de l’année 2022 un ensemble de fonctionnalités pour entraîner automatiquement des modèles de machine learning depuis Qlik Cloud, expliquer les modèles et leur prédiction, les rendre accessibles par API, ajouter des scénarios « What if » dans Qlik Sense, planifier des prédictions et prendre en charge les frameworks CatBoost et LightBGM.
En 2023, l’éditeur prévoit de prendre en charge les fichiers Parquet pour AutoML dans Qlik Cloud, d’automatiser certaines fonctions de feature engineering pour des données chronologiques et textuelles, d’améliorer le contrôle des accès, et d’ajouter des capacités de filtrage et d’échantillonnage pour faciliter la préparation de données, mais aussi des modèles d’optimisation des objectifs.
Lors de la conférence, Josh Good a mis en lumière la dernière fonctionnalité de cette liste. « Nous choisissons un jeu de données d’entraînement, puis la cible, ce que je veux essayer de prédire », explique-t-il. « Dans cet exemple, nous allons prédire le taux d’attrition. Nous pouvons affecter les autres facteurs qui affecteront les modèles que nous choisissons, ou nous lançons simplement l’expérience et tout est optimisé pour nous ».
« Cela prend quelques minutes à exécuter, car c’est un modèle assez compliqué, mais l’outil sélectionne l’approche la plus adaptée à nos données. Dans le cas présent, il s’agit d’un modèle XGBoost », illustre-t-il.
IA générative : Qlik ne prétend pas avoir la (data) science infuse
Qlik ne pouvait pas s’isoler du battage médiatique autour de ChatGPT, et plus généralement de l’IA générative. Lors de QlikWorld 2023, l’éditeur a présenté un prototype d’intégration des API OpenAI dans sa plateforme analytique. Pour l’instant, l’éditeur a présenté trois expérimentations. La première consiste à faciliter la recherche de données en obtenant une liste de recommandations de data set et leurs descriptions. Le deuxième cas d’usage consiste dans l’écriture en langage naturel de requêtes SQL avec le bon format. L’exemple a suscité de nombreux murmures d’approbation auprès de l’audience. Enfin, la troisième expérimentation porte sur le fait de soumettre à un modèle davinci (une variante d’un modèle GPT 3.5) les métadonnées d’un jeu de données et de lui demander en sous-main quel type d’analyse est la plus adaptée en contexte.
Avec ce module expérimental de Qlik, l'expression SQL utilisée dans le cadre d'une analyse est générée en temps réel à l'aide d'une API OpenAI.
« Je pense que l’IA générative est très intéressante, très séduisante. Mais nous devons faire preuve d’honnêteté les uns envers les autres. Nous devons déterminer quels sont les bons cas d’usage. Comment protéger la confidentialité des données ? Cela doit se faire en étroite collaboration avec nos clients », note James Fisher, Chief Product Officer chez Qlik, lors de la conférence.
La prudence est de mise : ces démonstrations ne sont accompagnées d’aucune date de disponibilité, ni même d’une présentation commerciale.
« Beaucoup d’éditeurs imaginent que leurs clients utiliseront les modèles de langage pour expliquer les données. Personne ne voudra ou ne pourra soumettre des ensembles [à une API tierce] pour des raisons de confidentialité ! »
Josh GoodVice-président, Product Marketing, Data Analytics, Qlik
« Les gens apprennent tout juste à utiliser cette nouvelle technologie », complète Josh Good auprès du MagIT. « Nous savons qu’elle aura un impact énorme, mais les répercussions seront probablement différentes de ce à quoi nous pourrions nous attendre ; et c’est pourquoi nous voulons accompagner notre communauté dans sa réflexion, plutôt que d’imposer une solution », souligne-t-il. « Beaucoup d’éditeurs imaginent que leurs clients utiliseront les modèles de langage pour expliquer les données. Personne ne voudra ou ne pourra soumettre des ensembles [à une API tierce] pour des raisons de confidentialité ! », s’exclame le vice-président Product Marketing. « Si nous [collectivement] nous ne prenons pas le temps de la réflexion, cela pourrait nous conduire à faire de grosses erreurs », prévient-il.
Reporting : le quotidien de la BI n’est jamais loin
Pourtant, l’un des chantiers les plus importants de l’éditeur vise à automatiser la prise d’action.
« Nous améliorons nos capacités de prise d’action autour des données. Il s’agit de produire automatiquement des rapports, des alertes, mais également des éléments analytiques », précise Josh Good. AutoML participe de cet effort, mais la production et la diffusion de rapports BI ont, étonnamment, suscité l’intérêt des participants du QlikWorld à l’applaudimètre.
Après avoir lancé récemment la possibilité de générer et de diffuser des rapports analytiques au format PowerPoint, Qlik entend renforcer la prise en charge des services Office 365. Il s’agit par ailleurs de produire des rapports paginés au format XLS adaptés aux analyses en profondeur ou au bilan mensuel. « Ce sont des améliorations incrémentales lancées au fil des semaines », admet le vice-président. « Les rapports font encore partie du quotidien des membres des organisations, même s’il y a du changement dans l’air. Certains usages demandent d’obtenir des notifications présentant des résultats rapidement, mais les rapports ont toujours leur utilité. Nous devons prendre en charge tous les moyens de diffusion des analyses », conclut-il.
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