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Le collectif Emmabuntüs annonce deux publications récentes mettant fortement l’accent sur l’accessibilité numérique, fruit d’un travail mené en grande partie avec et par des bénévoles non-voyants et malvoyants, directement impliqués dans la conception, les tests et les améliorations ergonomiques de la distribution.
La version Emmabuntüs Debian Édition 6 1.00, basée sur Debian 13 (Trixie) avec les environnements Xfce et LXQt, introduit de nombreuses améliorations destinées aux personnes malvoyantes ou non-voyantes : interface dédiée à l’accessibilité, synthèse vocale améliorée (espeak, MBROLA, Piper), profils Orca, support d’embosseuses Braille, intégration de LIOS (OCR), ainsi que divers scripts simplifiant la prise en main. Cette version est notamment destinée à des déploiements au Togo, en partenariat avec les associations françaises A.S.I YOVOTOGO, Mutualistes Sans Frontières et la FETAPH (Fédération Togolaise des Associations de Personnes Handicapées).
En parallèle, la version Emmabuntüs Debian Édition 5 1.05, basée sur Debian 12 (Bookworm) et disponible en 32 et 64 bits, bénéficie des mêmes avancées en matière d’accessibilité. Elle permet ainsi de poursuivre le reconditionnement d’ordinateurs plus anciens, tout en offrant une expérience utilisateur inclusive.
Ces deux versions illustrent l’engagement d’Emmabuntüs en faveur de l’inclusion numérique, du logiciel libre, du réemploi de matériel informatique, ainsi que la place centrale offerte à l’expertise d’usage apportée par ses bénévoles concernés par le handicap visuel.
Le projet reste ouvert aux contributions, notamment pour les tests d’accessibilité, la documentation et l’amélioration des outils destinés aux utilisateurs malvoyants ou non-voyants.
Fin mars, nous publierons une nouvelle version d’Emmabuntüs Debian Édition 6 1.01, plus légère et plus modulable, afin de permettre à chacun de choisir les logiciels dont il a réellement besoin. Nous recherchons des bénévoles pour participer aux tests de cette version.
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Dans le dernier Magic Quadrant de la data quality, ne cherchez pas SAS : il n’y a plus sa place.
L’éditeur américain figurait encore parmi les « leaders » fin 2022. Gartner l’avait rétrogradé chez les « challengers » début 2024, puis chez les « acteurs de niche » un an plus tard. Le voilà désormais hors classement. D’une part, faute de prendre suffisamment en charge les données non structurées. De l’autre, par le manque d’« augmentation » de certaines fonctionnalités dites « critiques ».
Dans cette catégorie, il y a notamment le profilage et la transformation de données, la création et la gestion de règles, la résolution de problèmes et le matching/linking/merging. Par « augmentation », il faut entendre, dans les grandes lignes, l’enrichissement à base d’algorithmes. Principalement à l’appui de techniques d’apprentissage supervisé, tout du moins dans les cas où entités et leurs relations sont bien identifiées.
Le Magic Quadrant 2025 de la data quality avait inauguré ce focus sur les solutions « augmentées ». En conséquence, les positions avaient évolué assez sensiblement. Quatre fournisseurs étaient sortis. Y compris SAP. Son offre Datasphere n’avait pas été jugée « autonome » parce qu’elle exigeait des composants supplémentaires pour couvrir pleinement les scénarios data quality.
Cette année, la hiérarchie des fournisseurs change moins nettement. SAS est le seul sortant, tandis qu’Acceldata (États-Unis) et Soda (Belgique) font leur entrée.
« Leaders » l’an dernier, Ataccama et Qlik le restent ; comme Informatica, qui appartient désormais à Salesforce. Avec eux, Ab Initio, qui rejoint ce cercle pour la première fois, et IBM, qui le retrouve après en être sorti en 2025.
L’axe « exécution » du Magic Quadrant de la data quality traduit la capacité à répondre à la demande (qualité des produits/services, tarification, expérience client…). La situation :
| Rang | Fournisseur | Évolution annuelle |
| 1 | IBM | + 2 |
| 2 | Salesforce (Informatica) | – 1 |
| 3 | Qlik | – 1 |
| 4 | Ab Initio | = |
| 5 | Ataccama | = |
| 6 | Precisely | = |
| 7 | Experian | = |
| 8 | DQLabs | + 2 |
| 9 | Irion | = |
| 10 | CluedIn | + 1 |
| 11 | Anomalo | + 1 |
| 12 | Soda | nouvel entrant |
| 13 | Acceldata | nouvel entrant |
Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (ventes, marketing, innovation…) :
| Rang | Fournisseur | Évolution annuelle |
| 1 | Ataccama | + 1 |
| 2 | Salesforce (Informatica) | – 1 |
| 3 | Qlik | = |
| 4 | IBM | + 1 |
| 5 | DQLabs | – 1 |
| 6 | Ab Initio | = |
| 7 | Anomalo | + 2 |
| 8 | CluedIn | = |
| 9 | Precisely | – 2 |
| 10 | Experian | = |
| 11 | Irion | + 1 |
| 12 | Soda | nouvel entrant |
| 13 | Acceldata | nouvel entrant |
Chez Ab Initio, l’offre évaluée se nomme DQE (Data Quality Environment). Elle est l’une des composantes d’une plate-forme data dont Gartner apprécie la portabilité entre environnements, favorisée par une option de déploiement conteneurisé. Dans le même ordre d’idée, le cabinet américain salue la possiblité de recompiler et de recibler des règles sans remodeler les définitions métier. Il donne aussi un bon point à Ab Initio sur le volet IA, entre détection des anomalies, traitement du non structuré et création de profils statistiques à l’enregistrement de datasets. Tout en soulignant sa viabilité (croissance continue depuis près de 30 ans sans dette à long terme, proportion de contrats pluriannuels, taux de conversion des pilotes).
Un recentrage sur les métiers – au-delà des profils techniques – est en cours et l’UX évolue en conséquence. Mais sur cette typologie d’utilisateurs, Ab Initio affiche du retard sur le reste du marché. Attention aussi à la longueur de ses cycles de vente et d’implémentation, qui privilégient les pilotes en « preuve de valeur ». Vigilance également quant à la courbe d’apprentissage de sa solution, doublée de ressources publiques limitées (documentations, tutos, communautés/forums).
Ataccama a sa plate-forme ONE, avec une composante Data Quality Suite. Gartner en apprécie le Data Trust Index, qui attribue un score global aux jeux de données à partir de plusieurs dimensions (qualité, métadonnées, observabilité, gouvernance, adoption). Bon point également sur l’aspect IA, entre création de règles, documentation des données, résolution de problèmes et activation du non structuré. Ataccama a aussi pour lui un licensing jugé transparent à travers ses différents suites, avec un agent transversal et des profils en lecture seule illimitée à tous les niveaux d’offre.
Si le réseau de partenaires s’étend, le choix reste très limité. Ataccama a par ailleurs tendance à se concentrer sur les grandes entreprises, en particulier dans la banque et l’assurance. Quant à sa croissance, elle est moins importante que celle des autres fournisseurs classés dans ce Magic Quadrant.
Chez IBM, les composantes data quality se trouvent principalement dans la famille watsonx. Laquelle associe watsonx.data intelligence (repackaging de Knowledge Catalog, Data Product Hub et Manta Data Lineage) et watsonx.data integration (InfoSphere, QualityStage, DataStage, Databand).
Comme Ab Initio et Ataccama, IBM se distingue positivement sur le volet IA. Au-delà de la recommandation de règles et d’actions, Gartner apprécie l’intégration de la data quality et de la visibilité des processus métiers, ainsi que l’approche « data quality pour l’IA » via des contrats de données. Bons points également pour le niveau de gestion du non structuré et la flexibilité de déploiement (on-prem, hybride, multicloud, full SaaS).
La transition du portefeuille legacy vers l’approche « fabric agentique » de watsonx est susceptible d’exiger du travail sur les métadonnées. Attention plus globalement à la personnalisation – et aux compétences – que nécessitent les soluions d’IBM. Et à la difficulté à s’y retrouver dans la documentation.
Chez Informatica, la composante Cloud Data Quality est intégrée dans la plate-forme IDMC (Intelligent Data Management Cloud), avec une brique annexe (Informatica Data as a Service) pour la partie geocoding/validation d’adresses).
Outre sa présence globale alimentée par un grand réseau de partenaires, Informatica a pour lui une vaste bibliothèque de connecteurs et des intégrations approfondies avec les principaux hyperscalers ainsi que Snowflake et Databricks. Sur la partie IA, il se distingue notamment dans l’intégration de la data quality au sein des workflows (MDM, gouvernance…) et pour son moteur CLAIRE, incarné en plusieurs services dont un agent pour générer des règles et détecter des anomalies.
Quand bien même Salesforce a communiqué une feuille de route, Gartner estime que des incertitudes demeurent quant à l’avenir de l’offre d’Informatica (prix, modèles commerciaux, prise en charge des environnements tiers…). Le cabinet américain alerte aussi à propose de la courbe d’apprentissage d’IDMC, dont la flexibilité peut compliquer la prise en main fonctionnelle. Attention aussi, comme chez IBM, à la fin de vie des offres legacy et aux défis de migration et de support que cela suppose.
Chez Qlik, le cœur data quality se trouve dans Talend Cloud, qui associe des fonctionnalités de Talend Data Fabric et de Talend Catalog.
Qlik ne fait pas exception aux bons points sur l’IA. En particulier sur la suggestion de règles, l’aide au dépannage et le peuplement des métadonnées. Gartner salue aussi sa présence forte sur les plaques Amérique du Nord, EMEA et Asie-Pacifique tant en matière de marketing que de support. Ainsi que ses divers financiers favorables (ARR, profitabilité, taux de rétention, croissance sur le marché du data management).
Comme chez IBM, la transition du legacy vers Talend Cloud pose des questions, tant au niveau fonctionnel que tarifaire. Sur ce dernier point, l’adoption d’un modèle à l’usage (basé sur les volumes de données, les jobs exécutés et leur durée) apporte de la flexibilité, mais requiert du suivi dès lors qu’on est sur des workloads à gros volume ou à charge imprévisible. Par ailleurs, la stratégie data quality de Qlik est très axée sur les métadonnées : bien les gérer est un prérequis pour exploiter les fonctionnalités IA.
Illustration © Vitalii Vodolazskyi – Adobe Stock
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Y a-t-il une scène post-générique dans A Knight of the Seven Kingdoms ? Oui et non. Des internautes l'ont affirmé, mais vous pourriez vous demander où elle est. Une petite explication s'impose.
C’est une vidéo qui vient de dépasser les 22 millions de vues en moins de 48 heures. Filmé par un randonneur, le nageur français Léon Marchand y apparaît en slip et bonnet de bain en train de remonter la Garonne en crawl. Joël Keriec, l’homme à l’origine de la vidéo, n’en revient toujours pas. « J’étais en train de me promener près du fleuve quand j’ai aperçu des violents remous dans l’eau. J’ai d’abord pensé à une migration de saumons puis j’ai soudain vu Léon Marchand fendre l’eau, lunettes de plongée sur les yeux, avant d’esquiver de peu une buse en plongeant sur le côté » raconte-t-il abasourdi.
Un spectacle saisissant qui le pousse immédiatement à immortaliser la scène puis à poster la vidéo sur Facebook sous le titre “Un nageur sauvage en pleine période de frai. Fascinante nature !” Contacté par la rédaction, Léon Marchand confie que toute cette agitation a été causée tout simplement par une femme. « Je venais de matcher avec Martha, une carpe brune, sur Tinder. » explique-t-il un sourire jusqu’aux oreilles. « Quand elle m’a proposé de boire un dernier verre d’eau, mon sang n’a fait qu’un tour. J’ai immédiatement remonté le courant du fleuve pour pouvoir m’accoupler. 530 mètres en 15 secondes, mon record ! » poursuit-il tout fier avant de plonger dans sa baignoire pour ne pas se déshydrater.
Un véritable conte de fées qui n’est pas sans rappeler l’histoire de Cédric Pitiot, un pêcheur, qui avait eu la chance d’attraper Alain Bernard à la mouche avant de l’accrocher en trophée sur le mur de son salon.
Crédits : Mondatory Portofolio via GettyImages.
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