L’IA générative se propage rapidement au sein de Google Cloud, surtout en ce qui concerne ses services liés à la data. La plateforme a intégré Gemini à BigQuery et Looker.

Google Cloud continue de développer sa technologie d’IA générative, Gemini, en l’intégrant dans d’autres produits. Gemini a récemment été ajouté à BigQuery, le service de datawarehouse dans le cloud de Google, et à Looker, leur outil d’intelligence d’affaires. Selon Gerrit Kazmaier, vice-président de l’analyse de données chez Google Cloud, l’IA générative aidera à la création de code, à sa complétion et à son explication (SQL, Python) dans BigQuery. Elle fournira également des recommandations pour le partitionnement et le regroupement des données.

Les analystes affirment que l’introduction de Gemini dans ces services sera appréciée des professionnels de la donnée. L’ingénierie des données est souvent le processus le plus long dans l’analyse des données et des données d’entreprise, mais un chatbot basé sur l’IA générative pourrait accélérer certaines tâches, comme l’indexation des données et la maintenance des modèles de données, selon Bradley Shimmin, analyste en chef chez Omdia. Alexander Wurm, analyste principal chez Nucleus Research, ajoute que les recommandations de Gemini pour le partitionnement des données dans BigQuery peuvent améliorer les performances des requêtes et réduire les difficultés techniques associées à l’analyse des big data.

Un secteur avec beaucoup de concurrence

D’autres plateformes d’analyse de données et fournisseurs de services ont déjà intégré l’IA générative dans leurs offres ou prévoient de le faire. Microsoft a par exemple intégré Copilot à Fabric et AWS a ajouté Amazon Q à plusieurs de ses services d’analyse de données, dont Kinesis et Glue. Selon Steven Dickens, conseiller technologique en chef chez The Futurum Group, l’intégration de Gemini à BigQuery met la pression sur les concurrents de Google Cloud, car le marché est très compétitif et chaque entreprise cherche constamment à surpasser les autres en proposant des fonctionnalités plus avancées.

Dickens note également que d’autres concurrents, comme Oracle, MongoDB, Databricks et Snowflake, proposent des solutions similaires. Cependant, Wurm précise que la différenciation ne se fait plus sur l’IA générative, mais plutôt sur le modèle de tarification proposé par chaque fournisseur pour encourager les entreprises à adopter ces technologies et générer un meilleur retour sur investissement.

D’autres mises à jour pour BigQuery

Google a également annoncé d’autres mises à jour pour BigQuery. Suite à l’ajout du support d’Apache Iceberg en 2022, Google a annoncé le support du format Delta. De plus, Google a ajouté des intégrations SQL, Spark et Vertex AI pour l’analyse des données structurées, non structurées et de format ouvert. Bradley Shimmin d’Omdia estime que ces intégrations démontrent l’engagement de Google à suivre la tendance des entreprises à adopter une structure de données unifiée pour accéder à divers types et sources de données. Google a également ajouté le support d’Apache Spark et Kafka à BigQuery. Selon Shimmin, cela facilitera l’intégration de données en temps réel dans les produits analytiques et permettra aux data scientists d’effectuer des opérations en parallèle.

Cependant, David Menninger, directeur exécutif de l’ISG, souligne que le support de Kafka et Spark n’est pas une nouveauté. Il rappelle que presque tous les fournisseurs de plateformes de données supportent déjà Spark et Kafka. Selon Shimmin, les entreprises différencient aujourd’hui les fournisseurs en fonction de la qualité de la mise en œuvre de ces intégrations et de la manière dont la base de données interagit avec les autres offres de l’éditeur, par exemple Vertex AI et Looker dans le cas de Google.

Gemini intégré à Looker en version bêta

Google a également intégré Gemini à son outil d’intelligence d’affaires Looker, mais uniquement en version bêta pour le moment. Le chatbot basé sur l’IA générative devrait aider à l’assistance des formules, à la création de métriques à partir de formules complexes, à la génération de diapositives et à la présentation des données. Selon Dickens de The Futurum Group, l’ajout de Gemini à Looker pourrait rendre l’analyse des données plus accessible, ce qui signifie que davantage d’utilisateurs pourront tirer des leçons des données.

Shimmin, d’Omdia, ajoute que l’intégration de Gemini à Looker illustre la stratégie plus large de Google, qui suit celle de concurrents comme Microsoft et AWS qui cherchent à incorporer davantage de fonctionnalités d’IA générative dans leurs produits d’intelligence d’affaires, comme QuickSight et PowerBI. Shimmin conclut en disant que si le chatbot d’IA générative est bien implémenté, il peut accélérer considérablement les flux de travail des professionnels des données.