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Un nouveau paysage pour le décisionnel 

Le forum annuel 2008 du CXP, dont Best Practices SI était partenaire, a été l’occasion de dresser un panorama de l’évolution des tendances du marché. Notamment pour le décisionnel.

Nous sommes actuellement dans la troisième phase du marché du décisionnel. La première, entre 1998 et 2005 a été marquée par des acquisitions, de la part des grands acteurs du secteur, visant à développer des offres de plates-formes décisionnelles intégrées. La deuxième phase, entre 2005 et 2007, s’est caractérisée par le rachat des acteurs du pilotage de la performance financière par les acteurs de la Business intelligence (Business Objects, Cognos, SAP...) ou de gestion. La troisième phase est celle des rachats des leaders de la Business Intelligence eux-mêmes par les acteurs du marché de la gestion ou des infrastructures. On a ainsi vu Hyperion passer dans le giron d’Oracle, Business Objects dans celui de SAP et Cognos intégré par IBM. De fait, pour les DSI, les conséquences sont bien visibles : « On observe ainsi une diminution du nombre d’acteurs classiques spécialistes du décisionnel au profit des acteurs de gestion et/ou d’infrastructure (Oracle, SAP, IBM, Microsoft...), avec un développement du marché Open Source (JasperSoft, Pentaho, Spago BI, Talend, Kettl...), et une croissance du nombre de petits acteurs, nouveaux entrants qui ciblent essentiellement le marché des PME », résume Laurence Dubrovin, analyste au CXP. Parmi ces derniers : Prelytis, QlikTech, BristolDecision, Spotfire (acquis par Tibco), Synaxe, Friend, Excentive, Report One...

Pour le management du système d’information, les DSI ont de plus en plus besoin d’une plate-forme unique qui délivre les services BI et propose des applications analytiques métiers (finance, ventes, marketing, services, logistique, ressources humaines, etc.). Le changement dans le mode d’utilisation du décisionnel est bien visible : « D’une fonction spécialisée, le décisionnel devient une fonction transverse, d’une fonction externe, il devient une fonction embarquée et d’une exécution en différé, avec les outils d’ETL (Extract Transform Load), il s’appuie sur une exécution en temps réel, avec les EII, EAI/ESB et la BAM », explique Laurence Dubrovin. Autre tendance majeure : l’intégration du décisionnel à l’opérationnel, qui répond à deux besoins. D’une part, le besoin de fonctions analytiques « en ligne » sur les applications opérationnelles (ERP, finance, CRM, RH, SCM, etc.) sous forme de services Web Business Intelligence banalisés invocables par toute application supportant une SOA. D’autre part, un besoin de centraliser la gestion des données de référence, avec le MDM (Master Data Management). Cette exigence concerne à la fois les produits et les offres, les organisations, les nomenclatures, les codifications, les configurations et tout ce qui se rattache aux tiers (clients, fournisseurs, partenaires...). « La plate-forme BI devient fournisseur de services analytiques pour les applications de production », précise Laurence Dubrovin. Cela correspond aux évolutions historiques de la demande concernant les données. Dans un premier temps, durant les années 1980 et la première moitié des années 1990, les besoins étaient essentiellement orientés vers le stockage des données, structurées ou non. Dans un deuxième temps (seconde moitié des années 1990 et première moitié des années 2000), les besoins étaient davantage axés sur la nécessité d’une meilleure compréhension des informations, avec l’engouement pour la Business Intelligence et les entrepôts de données. On a ainsi vu une vague d’équipement des entreprises en matière d’outils de profiling, d’ERL, d’outils de transformation de données... La troisième période, à partir de 2005 et qui devrait se poursuivre jusqu’en 2010, est centrée sur les exigences en matière de fiabilité des contenus, et de gestion et synchronisation des données de référence (clients, fournisseurs, produits, partenaires, structures) entre les différentes applications.

Projet décisionnel : les best Practices du CXP

  • Impliquer dès le début DG et utilisateurs métiers en collaboration avec la DSI.
  • S’appuyer sur un comité de pilotage (urbanisation du SI, standards, plate-forme décisionnelle, arbitrage des priorités sur les projets et compatibilité, vision transverse.
  • Mettre en place des pôles de compétences BI (experts métiers, experts techniques).
  • Bien comprendre la stratégie des éditeurs par rapport à sa propre stratégie.
  • Ne pas négliger la phase d’étude de besoins avant le choix d’outils.
  • Bien faire la part des fonctions indispensables et des fonctions « gadgets » dans le choix d’outils.
  • Mener une réflexion générale et approfondie sur la phase de récupération et de gestion de la qualité des données, mais aussi sur la gestion des données de référence.
  • Ne plus considérer le décisionnel projet par projet mais de façon transverse à toute l’entreprise.

Intelligence artificielle, analyse prédictive et aide à la décision

Pour Christian Carolin, directeur de mission au CXP, « les systèmes prédictifs existent depuis plusieurs décennies. Ils sont liés aux grands principes d’intelligence artificielle (IA) ». Aujourd’hui, estime-t-il, « l’IA et les systèmes prédictifs progressent, on dispose maintenant d’algorithmes fiables, utilisables dans des domaines applicatifs courants, les évaluations et simulations pour des périodes futures sont facilitées par ce type de systèmes, s’ils sont bien maîtrisés. Il existe deux grandes approches dans le domaine de l’IA. D’une part, l’approche par les méthodes. Celles-ci peuvent être non supervisées (Il n’y a pas de prédétermination de critères de classement, de poids relatif des données les unes par rapport aux autres) ou supervisées, par l’exploitation des variables d’un ensemble de données, en tant que critères d’analyse. D’autre part, l’approche par les modèles qui peuvent être statistiques, très utilisés actuellement, formels ou « connexionnistes ». « Les modèles formels construits autour de bases de connaissances (cas, règles) reposent sur la modélisation d’un raisonnement, une large variété d’algorithmes permettent de construire des applications très diverses ; les systèmes dénommés « experts » appartiennent à cette catégorie », explique Christian Carolin.

Les modèles dits « connexionnistes », pour leur part, cherchent à imiter le cerveau humain, sur le modèle neurone-synapse-neurone, constituant un réseau par interconnexions. « La particularité est leur capacité d’apprentissage en se basant sur un sous-ensemble représentatif de données », souligne Christian Carolin. La fiabilité accrue des approches et la maturité des offres correspondent à une certaine diversité des éditeurs sur ce créneau. Le CXP distingue ainsi les spécialistes « multi-outils » (SAS, KXen, SPSS, Information Builders), les spécialistes verticaux (par exemple Kaidara ou Empolis dans le monde des raisonnements à base de cas), les acteurs du marché de la Business Intelligence (Business Objects/SAP, Cognos/IBM), avec des outils internes ou des partenariats, les acteurs de l’Open Source (RStat, Weka...) et les fournisseurs d’agents conversationnels spécialisés de type avatar (par exemple Virtuoz).

Pour mener un projet reposant sur ces technologies, le CXP conseille aux DSI d’être attentifs à trois points-clés. Tout d’abord, attribuer à chaque problématique son algorithme : selon la nature et la qualité de ses données (par exemple favoriser les données numériques/données alphanumériques pour certaines outils neuronaux), selon le problème à résoudre (classification ? aide à la décision ? simulation ?). Ensuite, « dans les modèles utilisant l’apprentissage, la qualité des données est essentielle, la quantité ne permet pas de compenser la mauvaise qualité de la donnée », précise Christian Carolin. Enfin, il importe, comme dans tout projet système d’information, d’investir sur la préparation, notamment pour la sélection du progiciel, des algorithmes associés, des jeux de données et des tests.

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Philippe Rosé

Philippe Rosé

Docteur en sciences économiques et auteur d’une vingtaine d’ouvrages sur le management des systèmes d’information, Philippe Rosé est rédacteur en chef des publications Best Practices.

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