Culture RP a rencontré Romain Doutriaux, Directeur Marketing EMEA (Europe Middle East & Africa) de Dataiku, société américaine spécialisée dans la Data Science qui développe des méthodes prédictives pour permettre aux entreprise d’analyser ses données dans un contexte de Big Data.
Quel est l’ADN de Dataiku et le sens de la combinaison du mot « Data » avec le terme « Haïkus » en lien avec la poésie japonaise ?
Dataiku développe une plateforme qui facilite et accélère l’analyse de données et le développement de services prédictifs en environnement Big Data. Le terme Dataiku est en effet un mot-valise, qui allie « data », les données, et « haïku », ces poèmes courts japonais. On imagine les projets data synonymes de fastidieux et longs, alors qu’avec notre produit DSS (Data Science Studio) il s’agit d’un procédé très structuré et simple.
Votre startup lancée en 2013 a pour but d’aider les entreprises à effectuer l’analyse de leurs propres données. Par quels moyens arrivez-vous à faire opérer cette magie ? A quel moment avez-vous pris conscience de l’importance et de l’utilité de développer ce concept ?
Nous sommes partis du constat que tout le monde veut créer de la valeur à partir de ses données, et nous nous sommes alors attachés à développer une solution qui puisse identifier les données pertinentes dans un volume massif, pour en extraire des scénarios prédictifs. L’enjeu était donc de mettre au point un outil acceptant une grande diversité de standards et de formats, mais aussi d’automatiser les tâches les plus ingrates d’un projet, notamment le nettoyage de données ou l’évaluation de modèles de Machine Learning.
Quand à la prise de conscience, elle est assez simple. Nos quatre co-fondateurs ont expérimenté à des niveaux différents l’impossibilité de mener un projet data réussi à son terme à cause des nombreux obstacles qui se dressaient alors sur leur route. Ils ont donc décidé de créer un outil qui résoudrait ces problèmes.
Le terme « Big Data » semble très technique et complexe lorsqu’on ne côtoie pas cet univers. Votre plateforme Data Science Studio s’adapte aux différents profils de clients, parfois moins experts en data. Comment réussissez-vous à simplifier et populariser votre activité pour des profils business ou marketing par exemple ? Avez-vous différentes façons de procéder en fonction du type de client ?
Pour Dataiku, la seule façon de garantir le succès des projets data est de réunir les équipes data, mais aussi IT et business. Pour ce faire, il est nécessaire de prendre en compte les différences de niveaux des personnes impliquées et de leur proposer un outil qui peut s’adapter à eux. Ainsi, les profils experts pourront s’ils le souhaitent coder eux-mêmes sur DSS tandis que les moins avancés se serviront de notre interface visuelle pour effectuer des opérations de nettoyage ou de Machine Learning. L’enjeu ici est bien celui de la collaboration, qui nous semble être un élément essentiel pour la réussite de n’importe quel projet data.
Quels usages vos clients font-ils du Big Data ?
Nous comptons aujourd’hui plus d’une centaine de clients en Europe, Amérique et Asie. E-commerce, media, smart cities, finance, pharmaceutique, assurance ou encore grande consommation… Tous nos clients utilisent Dataiku DSS pour construire des applications de rupture dans les domaines du marketing digital, de l’expérience utilisateur, de l’optimisation des ventes, de la détection de fraude, ou encore de la maintenance prédictive. Par exemple, nous travaillons actuellement avec de nombreux clients médias pour mettre au point un ciblage publicitaire ultra-précis, qui leur permet de se différencier fondamentalement de la concurrence.
Dans votre domaine il y a des poids lourds comme IBM ou SAS. Au niveau des plateformes de Data Science, vous semblez vous être différencié au niveau de l’ergonomie. Quelle a été la raison de ce choix ? Quels sont les avantages de DSS de Dataiku comparé à ses concurrents comme IBM, Knime, Rapidminder, etc. ?
DSS se différencie d’acteurs « historiques » par la grande flexibilité qu’offre notre plateforme et la part belle qu’elle fait à l’open source. Par rapport à d’autres solutions plus jeunes, notre principale force est d’être un vrai one-stop-shop, c’est-à-dire un outil que vous pouvez utiliser de A à Z, du nettoyage des données à la mise en production des modèles de Machine Learning. Nous couvrons toute la chaîne de valeur du Big Data, pour tous les profils.
Forrester Wave, vous a nommé pour vos solutions d’analyse prédictive et de Machine Learning dans la catégorie « strong performer ». Pouvez-vous nous en dire un peu plus, en nous expliquant votre succès ?
Les analystes de Forrester ont reconnu que la ligne directrice de Dataiku est « d’offrir une plateforme de Data Science qui permette aux codeurs d’utiliser un notebook quand ils en ont besoin mais également d’utiliser des outils visuels pour construire des workflows quand la productivité est au premier plan ». Le rapport reconnaît également qu’avec un modèle de management plus performant l’entreprise challengera très rapidement les leaders de son marché.
Nous sommes ravis que Forrester ait reconnu un composant de la Data Science que nous considérons fondamental pour les entreprises. Ces dernières, pour innover dans le domaine des données, doivent d’ailleurs apporter à leurs équipes les outils leur permettant de travailler de manière plus efficace.
Nous sommes également entrés l’année passée dans le classement de Gartner, qui nous a désigné comme « visionnaire » en raison de l’exhaustivité de notre vision.
Votre jeune entreprise avec de nombreux clients, grands et petits comptes, grandit très rapidement. Avec des levées de fonds spectaculaires depuis votre création, quels sont vos projets et vos investissements par la suite ?
Après un premier tour de table de 3 millions d’euros en janvier 2015, nous avons annoncé en octobre 2016, une seconde levée de fonds de 14 millions d’euros réalisée auprès d’Alven Capital, de Serena Capital et de Firstmark Capital. Forts de nos succès et d’une demande croissante, nous avons donc accéléré notre expansion à l’international il y a dix-huit mois, en ouvrant des bureaux à New York et à Palo Alto. Notre récente levée de fonds confirme, s’il en était besoin, notre ambition et notre conviction que le meilleur reste à venir.
Biographie :
Diplômé de Sciences Po Paris (2011), Romain Doutriaux intègre ensuite l’ESSEC où il suit la Chaire Entrepreneuriat Social (2011). Après un passage chez L’Oréal et dans une agence de communication, il rejoint les rangs de Dataiku pour devenir Directeur marketing Europe.
Paul Damman, Assistant Marketing & Communication de l’Argus de la presse – @DammanPaul @Argusdelapresse @CultureRP
