« La banque a énormément besoin de capacités IA et cela ne démarre que maintenant avec deux ans de retard sur les Etats-Unis », concède Bastien Legras (à gauche), directeur technique de Google France. A droite : Eric Haddad, directeur général de Google France (crédit : D.F.)
Pour la 3e édition de son événement Cloud Summit à Paris, Google a levé le voile sur son partenariat avec Sanofi et fait état d'une effervescence du secteur bancaire pour le cloud et les outils d'apprentissage machine dont JP Morgan, HSBC ou encore la Macif. En coulisses, Veolia était aussi présent pour un point sur sa stratégie multicloud nourrie en particulier à AWS, GCP et Alibabacloud.
Mettre en avant les grands comptes et de grandes références clients fait toujours sont petit effet. Cela, Google l'a parfaitement compris et n'a pas manqué lors de son dernier événement Cloud Summit Paris 2019 (Parc des Expositions de la Porte de Versailles) d'égrainer les cas utilisateurs comme d'autres enfilent les perles. On retiendra en particulier du show Google parisien la dernière annonce de partenariat signé avec Sanofi. Afin d'accompagner sa transformation digitale, le géant pharmaceutique a annoncé en début d'année la nomination de sa DPO et enclenché un vaste chantier visant à utiliser le digital pour accélérer ses projets et mettre sur pied un laboratoire d'innovation en partenariat avec Google pour l'aider à se transformer. « Nous accélérons dans la capacité d'innovation pour le compte des métiers et dans la transformation de l'IT », a expliqué Rémi Gas, directeur technique de Sanofi qui a annoncé l'objectif du groupe à migrer 60% de son informatique on-premise vers le cloud public. « Comme beaucoup cela nous permet de gagner en scalabilité, agilité et simplicité, et avec la conteneurisation cela permet de l'efficacité opérationnelle et de la qualité de service ».
Outre Sanofi, d'autres poids-lourds français poursuivent leur transition vers le cloud et l'ont fait savoir sur ce Cloud Summit. C'est le cas par exemple de Carrefour qui, sous l'impulsion de son nouveau directeur général, a fini de douter des atouts du cloud et saisi « le sens de l'urgence », raconte sa responsable e-commerce data et digital Amélie Oudea-Castéra, de se jeter à l'eau. « Alexandre Bompard a eu la lucidité et l'humilité de dire qu'il ne pourrait pas y arriver tout seul ». Plusieurs chantiers cloud et machine learning ont depuis été lancés, portant aussi bien sur les domaines des coupons de réductions personnalisables (deep learning), du paiement par reconnaissance faciale que de l'automatisation de paniers scannés par les utilisateurs. « 50% des investissements marketing vont porter sur le digital », a par ailleurs précisé Amélie Oudea-Castéra.
Veolia, dont les projets cloud sont pilotés par Fouad Maach, s'est lancé comme objectif très ambitieux de basculer vers le 100% cloud pour son IT à horizon 2020-2021. (crédit : D.F.)
Un legacy bancaire sur mainframe pas vraiment cloud compatible
Comme pour enfoncer le clou et montrer que le recours au cloud est entré dans une nouvelle phase de maturité, Google a multiplié les occasions sur son événement de faire état des dernières références clients engrangés dans le secteur bancaire. Des belles prises de guerre (JP Morgan, HSBC, Macif...) qui devraient aussi avoir comme effet de persuader les entreprises encore indécises à céder aux sirènes du cloud - et elles sont encore nombreuses - de se jeter à l'eau. « Peu importe le segment de marché, le cloud commence à être utilisé pour des workloads de plus en plus complexes », a précisé Ulku Rowe, directrice du secteur finance et assurance de Google à l'occasion d'un point presse. Bien sûr quelques spécificités d'usages sont à signaler en fonction des types d'établissements : « Dans les banques de détail, la tendance est aux plateformes digitales, aux applications mobiles et aux plateformes de données ainsi qu'à l'IA pour le support client. Dans les banques d'investissements, on trouve des usages liés à la simulation en masse multi modèles, des jobs pour le risque, et l'IA pour la détection de la fraude ». Pour autant, tous les workloads sont loin d'être concernés, en particulier ceux tournant sur les infrastructures legacy en particulier les indéboulonnables mainframes. « La banque a énormément besoin de capacités IA et cela ne démarre que maintenant avec deux ans de retard sur les Etats-Unis », concède Bastien Legras, directeur technique de Google France. « Le coeur de métier bancaire repose beaucoup sur le mainframe mais en épluchant tout ce qu'il y a autour on peut mettre les couches hautes vers le cloud public en exposant les API d'Apigee », assure le directeur technique. Si les exemples fusent, il n'en reste pas moins que Google - comme d'autres - ont encore du chemin à parcourir pour rendre leurs technologies incontournables dans ce secteur. « Il y a encore besoin de pédagogie, de rassurer sur les nouveaux usages et beaucoup y vont sans y aller vraiment. Il faut un changement de culture, gagner en compétences et savoir comment connecter le front end aux nouveaux usages », explique Eric Haddad, directeur général de Google France.
Intégration, visualisation et indicateurs de données multisources à l'honneur
AutoML Tables fournit des indicateurs prédictifs liés à différents événements, comme par exemple le retard dans des délais de livraison. (crédit : D.F.)
A l'occasion de son Google Cloud Summit, des précisions ont par ailleurs été apportées sur les dernières nouveautés logicielles. Avec Cloud Data Fusion, Google améliore l'intégration, la visualisation et les indicateurs BI multisources, qu'elles soient aussi bien on-premise, cloud privé que public. A noter que pour l'étage dataviz, Google propose aussi, pour l'aider le choix à l'utilisateur, de s'adosser avec différentes solutions du marché comme Tableau (fraîchement racheté par Salesforce), Click, etc. mais aussi son propre outil Data Studio. Parmi les autres outils passés en revue, on retiendra AutoML Tables qui fournit des indicateurs prédictifs liés à différents événements, comme par exemple le retard dans des délais de livraison. Avec à la clef selon Google un déploiement « sans expertise et sans ligne de code ». Ce qui traduit en langage naturel signifie que cet outil est facile à prendre en mains par les métiers et les décideurs non IT. Le service d'intelligence artificielle de Google est d'ailleurs décliné à toutes les sauces (AI Platform Hub, Video, Recommandation, Content...), une preuve supplémentaire - on n'en doutait pas - que l'apprentissage machine constitue bien l'une des pierres angulaires de la firme de Mountain View.
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