François Ajenstat, chief product officer de Tableau, a partagé sa vision des évolutions de la solution de BI et dataviz lors du Trailblazer DX de Salesforce à San Francisco. Objectif : rendre la data analytics accessible à tous, sans passer par les spécialistes techniques. Il évoque le storytelling des données, Einstein GPT, la technologie de graphe et l’intégration avec Slack, Mulesoft, Flow et le Data Cloud. (Photo ED)
À l’occasion de Trailblazer DX à San Francisco, François Ajenstat, chief product officer de Tableau a donné quelques éléments de perspective sur les évolutions de la solution de BI, reporting et dataviz acquise par Salesforce en 2019. L’objectif est justement d’en faire un outil d’accès pour tous aux data disponibles, pertinentes et actionnables, au bon moment et sans appel à une compétence technique. La solution prend petit à petit une nouvelle direction et une nouvelle dimension, en allant au-delà de la BI et de la visualisation pour proposer des insights sous forme de story telling.
« De nombreuses entreprises, en particulier depuis le covid et l’accélération forcée de la transformation digitale, ont généré de grandes quantités de data dans lesquelles elles se noient désormais, argumente François Ajenstat, chief product officer de Tableau. Elles ne savent pas comment les exploiter. Nos clients nous disent avoir trop de tableaux de bord, trop de rapports, souvent utilisés une seule fois voire pas du tout. » Tableau propose donc bien de résoudre un problème qu’il a largement contribué à créer avec ses outils qui facilitent le reporting… Mais, business is business.
Story telling et langage naturel avec Einstein GPT
Par exemple, comme toutes les solutions de Salesforce, l’application va intégrer Einstein GPT, l’IA générative du Californien qui combine sa technologie Einstein avec GPT. « L’utilisateur tape une question en langage naturel, explique François Ajenstat, et il reçoit une réponse sous forme de « stories » que nous enrichissons avec du contexte. Tableau peut aussi trouver les autres reportings liés à la requête et même identifier d’autres questions que l’utilisateur pourrait se poser. » Après le rachat de Narrative Science début 2022, Tableau avait déjà annoncé dès l’été une fonction de narration des informations, Data stories. Einstein GPT, encore en pilote, y ajoutera la génération automatique de texte à partir d’une requête en langage naturel. « Tableau a commencé par transformer les tableurs en dataviz parce que c’est plus facile à comprendre qu’une table de données, poursuit le CPO. A la base, ce que nous savons faire, c’est automatiser la visualisation des informations. Avec Data stories et GPT, nous transformons maintenant ces dataviz en histoires. »
« Mais nous enrichissons donc aussi les réponses en les remettant en contexte, complète François Ajenstat. Une partie de la contextualisation peut ainsi être automatisée, une autre peut faire l’objet d’une curation spécifique. Cela peut venir du fait que l’utilisateur envoie sa requête depuis l’application de centres de contact. Le workflow concerné est ainsi clairement identifié. » Mais les éléments de contexte peuvent aussi provenir du graphe de ses utilisateurs que Tableau construit. Contrairement aux bases relationnelles classiques, ce format de base se concentre sur les connexions entre les informations. « Nous espérons bien utiliser cette même approche un jour dans Salesforce, poursuit François Ajenstat. n’est pas encore le cas, mais nous y travaillons. Le graphe est en revanche bien disponible dans Tableau. Et avec lui, nous savons quelle donnée est utilisée, qui l’utilise, comment elle est transformée, etc. Ce sont des informations accessibles directement ou via nos outils. »
Intégré avec Data Cloud, Flow, Mulesoft, Slack
Si le rachat par Salesforce a pu inquiéter ses clients il y a 4 ans, François Ajenstat loue aujourd’hui les différentes intégrations de Tableau dans l’écosystème du Californien. Il insiste particulièrement sur l’importance du Data Cloud qui regroupe l’ensemble des données des différents clouds de Salesforce et les rend accessibles et exploitables par toutes ses solutions. « Nous avons ancré Tableau dans le Data Cloud, » insiste le CPO. De la même façon, l’interfaçage avec Mulesoft fait de sa solution un réceptacle potentiel pour un grand nombre de sources de données, au travers de l’automatisation des processus.
« Avec Flow enfin, nous avons ajouté des actions externes l’an dernier, qui connectent Tableau à n’importe quel workflow. Si par exemple, un utilisateur reçoit un insight qui indique qu’il doit commander davantage de stocks, il a directement à disposition le déclenchement du workflow pour ce faire. » Dans ce même cas, des notifications ou des alertes peuvent aussi directement être envoyées dans les canaux Slack concernés.
« Notre objectif c’est de rendre la data analytics aussi commune que les tableurs ou les traitements de texte. Nous voulons combler le fossé de compréhension de la donnée entre le spécialiste technique et l’utilisateur. »
Emmanuelle Delsol
