Le Big Data n’est pas mort ! Vive l’IA !

L’IA en force… jusque dans le parcours Big Data

Dans l’industrie, Stellantis a par exemple évoqué sa plateforme AIOps et la nécessité d’une IA de confiance, et STMicroelectronics, sa couche sémantique et un RAG pour fluidifier l’accès aux données et aux connaissances, pour ses ingénieurs.

Dans la grande distribution, Carrefour a ouvert le capot de son CPO (Carrefour Promotion Optimizer), son outil maison infusé à l’IA pour déterminer les promotions. Et les Galeries Lafayette ont dévoilé (en avance de phase) leur future agent(e) motorisée à l’IA générative – Gala, un bot entièrement développé « in house » (sur une infra GCP).

Dans les Telecom, Orange a mis en lumière ses multiples usages de l’IA, que ce soit pour simuler son réseau et anticiper les perturbations (intempéries, pics, etc.), ou pour augmenter ses agents de service clients à l’IA générative (pour réduire les temps de silences liés aux recherches d’informations). Orange utilise également les LLMs pour créer des sites web localisés, à très grande l’échelle (par exemple sur la fibre dans des centaines de villes avec un micro-site pour chaque ville).

Dans l’énergie, le pôle data de TotalEnergies a imaginé le concept de « Databilité », pour relancer les cas d’usages internes de la Data Science.

Dans l’assurance, même des groupes de tailles intermédiaires comme le Breton Adelaïde (Verlingue, Génération et Cocoon) envisagent l’IA.

Et tous ces exemples sont tirés uniquement du parcours Big Data (et pas du parcours IA !).

Le « Data-driven » recule, mais pas vraiment

Cette montée en puissance de l’IA – en particulier générative – a aussi infusé les allées du salon. En témoignent la session très suivie sur le stand Numeum sur l’empreinte énergétique des LLM, et l’atelier où la salle débordait de monde sur le sujet « l’art de la contrainte : obtenir 100 % de réponses bien structurées d’un LLM » par Dataiku – pour ne citer que deux exemples.

Est-ce à dire que les problématiques Big Data et de gestion de données sont réglées et reléguées au second plan ?

Pas forcément. Car les données elles-mêmes resteraient à exploiter correctement dans beaucoup d’entreprises.

Il y a quelques années, environ un tiers des entreprises se déclaraient « data driven », aujourd’hui elles ne sont plus qu’un quart, souligne Chafika Chettaoui, chief data & AI officer, AXA France. Ce n’est pas que les entreprises ont régressé, explique en substance la responsable. C’est au contraire qu’elles ont progressé dans leur compréhension de la définition de « data driven ». Avoir un datalake, par exemple, n’est pas suffisant. Il faut aussi exploiter correctement ce Big Data.

Et, donc, un quart des entreprises – seulement – auraient atteint ce niveau de maturité en 2024. Un constat confirmé par des études aussi bien sur les ETI, que sur les PME.

La tendance de 2025 : le GraphRAG ?

Une autre tendance, véritable vague dans la Silicon Valley, semble s’annoncer pour les mois qui viennent en Europe, pile au croisement des problématiques « historiques » du Big Data et de l’IA : le GraphRAG.

Une tendance qui – comme son nom l’indique – mélange les bases graph (désormais traditionnelles) et les techniques de bases vectorielles et des RAG, confie Philip Rathle, CTO de Neo4J, présent à Paris pour témoigner dans un français impeccable avec un de ses clients (Servier).

En d’autres termes, les entreprises regardent vers l’IA. Mais la gestion des données (gouvernance, lineage, qualité, etc.) reste une problématique bien d’actualité. « Le Big Data n’est pas mort ! Vive l’IA ! », pourrait-on dire..