Les cartes graphiques GeForce RTX 5090 et Radeon RX 9070 XT sont victimes d'une flambée de leurs prix en ce début d'année 2026.
Cet article AMD et Nvidia, les prix des CPUs explosent a été publié en premier par GinjFo.
Dans une interview accordée à CNBC, Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind, fraîchement auréolé du prix Nobel de Chimie, bouscule quelques certitudes partagées aux États-Unis sur la rivalité avec la Chine dans le domaine de l’IA.
«Je pense que l’opinion générale aux États-Unis a été un peu complaisante », déclare-t-il. L’avance occidentale ne se compterait plus en années, mais seulement en quelques mois, peut-être six à neuf mois sur certains aspects techniques.
Le patron de DeepMind cite notamment les performances récentes d’entreprises comme Alibaba, Moonshot AI ou DeepSeek pour étayer son constat. Selon lui, la Chine dispose d’une capacité d’ingénierie de classe mondiale, avec une efficacité remarquable pour optimiser les architectures existantes. Les restrictions américaines sur l’exportation des puces Nvidia, loin de paralyser les acteurs chinois, les auraient même poussés à être plus créatifs avec des ressources limitées.
Cependant, il établit une distinction cruciale entre rattraper et innover. « Inventer quelque chose de nouveau est environ 100 fois plus difficile que de l’imiter ou de l’optimiser.»
Selon Demis Hassabis, la Chine excelle pour prendre une idée qui fonctionne et la rendre plus efficace. Mais il souligne qu’aucune « rupture de frontière » à AlphaFold n’est encore venue de Chine. L’innovation de « 0 à 1 » (inventer) nécessiterait une culture de recherche très spécifique, qui tolère l’échec et encourage l’exploration interdisciplinaire, estime-t-il.
Cette analyse prend une dimension stratégique lorsque Hassabis évoque les enjeux de sécurité. « Celui qui définit la frontière technologique définit aussi les normes de sécurité et d’éthique », affirme-t-il, ajoutant que ralentir par peur tandis que d’autres pays aux valeurs différentes accélèrent ferait perdre la capacité à sécuriser l’avenir de cette technologie. Une référence aux lois européennes, AI Act en tête, contre lesquelles Google, à l’instar des autres géants de la Tech, est opposé ?
Le PDG de DeepMind aborder frontalement la question qui fâche : comment Google, inventeur de la majorité des technologies d’IA modernes, s’est-il fait dépasser commercialement par OpenAI et ChatGPT ?
« Google a inventé 80 à 90 % des technologies qui font tourner l’IA moderne », affirme-t-il. Mais il reconnaît que le géant de Mountain View a été « un peu lent à commercialiser et à passer à l’échelle », tandis qu’OpenAI et d’autres ont été « très agiles pour prendre ces briques de recherche et les transformer en produits de consommation immédiat ».
Et d’expliquer que son rôle, en fusionnant DeepMind et Google Brain, était précisément de résoudre cette équation : garder l’âme de « Bell Labs moderne » tout en étant capable de livrer des produits comme Gemini à une vitesse de start-up.
Demis Hassabis se montre particulièrement lucide sur les tensions inhérentes à la gestion d’un laboratoire de recherche au sein d’une entreprise cotée. « Si vous ne faites que du produit, vous finissez par stagner car vous n’inventez plus les prochaines ruptures. Si vous ne faites que de la recherche, vous restez dans une tour d’ivoire », résume-t-il.
Il estime que le véritable retour sur investissement de l’IA ne se mesurera pas dans les chatbots mais dans sa capacité à révolutionner la découverte scientifique. Quand l’IA permet de découvrir de nouveaux matériaux ou des médicaments contre des maladies incurables, elle devient une infrastructure de civilisation, pas juste un gadget, affirme-t-il.
Cette vision à long terme le conduit à relativiser les craintes d’une bulle spéculative. « Il y a certainement beaucoup de bruit et de « hype » en ce moment. Mais je compare cela à l’ère du Dot-com. À l’époque, il y avait une bulle, mais Internet était bel et bien une révolution fondamentale. L’IA va transformer l’économie de manière encore plus profonde. Le véritable retour sur investissement ne se verra pas seulement dans les chatbots, mais dans la découverte de nouveaux matériaux, de nouveaux médicaments et dans la résolution de problèmes énergétiques.» affrime-t-il.
Comme à l’époque du Dot-com, il y a du bruit et de l’excès, mais l’IA représente bel et bien une révolution fondamentale qui transformera l’économie de manière encore plus profonde qu’Internet, estime le patron de DeepMind.
Sur la question brûlante de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI), Hassabis maintient sa prédiction. « Nous sommes à 5 ou 10 ans d’un système que l’on pourrait raisonnablement qualifier d’AGI », déclare-t-il à CNBC.
Le scientifique reconnaît que le « scaling » (l’augmentation de la puissance de calcul et des données) continue de produire des résultats, mais juge que cela ne suffira pas. Il manquerait encore des percées sur le raisonnement complexe et la planification à long terme pour atteindre une véritable AGI.
Avec ses propos nuancés sur la Chine et sa franchise sur les défis face à OpenAI, Demis Hassabis dessine les contours d’une course technologique mondiale plus serrée et imprévisible que prévu. Une course où l’innovation de rupture pourrait s’avérer plus décisive que la simple puissance de calcul.
Photo : © DR
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Outil bien utile pour identifier les articles Wikipédia manquants de références/sources, en particulier pendant la campagne 1Lib1Ref/1Bib1Ref
Pour en savoir plus sur Citation Hunt : https://fr.wikipedia.org/wiki/Wikip%C3%A9dia:1Lib1Ref/Participer#%C3%80_propos_de_Citation_Hunt
Propos intéressants sur les IA
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Cloudflare rachète Human Native, une place de marché de données pour l’IA, pour structurer un nouveau modèle économique entre créateurs de contenus et développeurs de modèles génératifs.
Avec cette opération, dont le montant n’est pas communiqué, Cloudflare entend se positionner au cœur des flux de données qui alimentent l’IA tout en répondant aux tensions croissantes autour de la rémunération et du contrôle des contenus en ligne.
Cloudflare présente Human Native comme une marketplace destinée à connecter créateurs, éditeurs et développeurs d’IA autour de données « prêtes à l’emploi » pour l’entraînement et l’inférence. L’objectif affiché est de rendre plus simple et plus rapide la découverte, l’achat et l’accès à des contenus fiables, tout en offrant aux ayants droit des mécanismes transparents de prix et de rémunération.
Fondée en 2024, Human Native revendique une mission centrée sur une relation plus équitable et transparente entre créateurs de contenu et entreprises d’IA. La start-up s’appuie sur une équipe issue d’acteurs comme DeepMind, Google, Figma ou Bloomberg, avec une forte culture croisée tech–médias.
Pour James Smith, cofondateur et CEO de Human Native, l’ambition est de « sortir l’IA générative de son ère Napster », en garantissant contrôle, compensation et crédit aux créateurs lorsque leurs œuvres servent à entraîner des systèmes d’IA. Ce discours s’inscrit dans un climat de conflit croissant entre éditeurs, plateformes et fournisseurs de modèles, accusés de s’appuyer sur du scraping massif sans cadre contractuel clair.
Cloudflare avait lancé des outils permettant aux éditeurs de mieux contrôler quels robots peuvent accéder à leurs contenus et de signaler leurs préférences d’utilisation via des mécanismes comme Content Signals.
L’acquisition de Human Native apparaît comme l’étape suivante : passer de la simple gestion d’accès au contenu à une monétisation structurée à l’échelle Internet.
Historiquement positionné sur la performance web, la sécurité et le « connectivity cloud », Cloudflare se rapproche de plus en plus des couches applicatives liées à l’IA. En s’emparant d’une marketplace de données, l’entreprise se place en intermédiaire critique entre les détenteurs de contenu et les équipes IA, un rôle potentiellement aussi stratégique que celui de fournisseur d’infrastructure.
Pour les créateurs et les éditeurs, l’intérêt de Human Native réside dans la promesse de conserver le contrôle sur les usages tout en ouvrant un canal de revenus dédié à l’IA. La marketplace doit leur permettre de décider si leurs contenus sont accessibles, dans quelles conditions, et à quel prix, en remplaçant une logique de scraping par une logique de licence.
Pour les développeurs d’IA, l’enjeu est l’accès à des corpus fiables, traçables et juridiquement sécurisés, dans un contexte où le risque de litiges sur les données d’entraînement augmente. En centralisant découverte, négociation et flux de paiement, Cloudflare espère réduire la friction d’accès aux données tout en répondant aux attentes des régulateurs et des ayants droit.
Cloudflare prévoit d’intégrer progressivement les technologies et produits de Human Native à ses offres existantes. Cette fusion s’appuie sur des solutions comme AI Crawl Control, Pay Per Crawl et l’AI Index, afin de transformer des contenus non structurés en données prêtes pour l’entraînement et l’inférence des modèles IA.
Human Native complétera les mécanismes de Cloudflare permettant aux éditeurs de décider qui accède à leurs contenus via des bots IA. Les technologies de la startup transformeront les données multimédias en formats indexables et licenciables, intégrés à Pay Per Crawl pour des paiements automatisés lors de l’accès.
Cloudflare accélérera son AI Index, un système Pub/Sub où les sites publient des mises à jour structurées en temps réel, évitant les crawls coûteux et risqués. Human Native fournira les outils pour structurer et valoriser ces flux, rendant les données traçables et monétisables pour les développeurs IA.
L’acquisition soutiendra le protocole x402 et la x402 Foundation (avec Coinbase), pour des transactions machine-to-machine fluides. Les créateurs fixeront prix et conditions d’usage, intégrés aux services Cloudflare comme Workers et AI Gateway, créant un marché unifié de données IA.
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TikTok vient de lâcher une info qui va faire grincer des dents tous ceux qui comme moi tiennent à leur vie privée. Le réseau social chinois va prochainement déployer dans l'Union européenne une nouvelle technologie d'intelligence artificielle dont le but est d'estimer si un compte appartient à un utilisateur de moins de 13 ans en analysant... votre comportement.
Fini le simple formulaire où l'on tape une date de naissance bidon, TikTok passe à la vitesse supérieure sous la pression des régulateurs européens. Le système va donc scanner vos infos de profil, les vidéos que vous postez, mais surtout des "signaux comportementaux".
En gros, l'algorithme va analyser comment vous interagissez avec l'app pour prédire votre tranche d'âge. Mais rassurez-vous, si l'IA vous siffle parce qu'elle pense que vous n'avez pas l'âge requis, votre compte ne sera pas banni instantanément, mais envoyé à des modérateurs humains spécialisés là dedans pour une vérification manuelle.
Après même si ça part d'une bonne intention, l'enfer en est pavé et le souci ici c'est que l'analyse comportementale sera constante. Donc si vous avez des centres d'intérêt un peu "jeunes" ou si vous utilisez l'app d'une certaine manière, vous pourriez vous retrouver flaggé par erreur. À l'inverse, un gamin un peu malin pourrait adopter un comportement "adulte" pour passer sous les radars. C'est le jeu du chat et de la souris, mais avec vos données personnelles comme mise de départ.
Et quid de la confidentialité ? Même si TikTok a travaillé en concertation avec la Commission irlandaise de protection des données (DPC) pour que le système respecte les règles de l'UE, ByteDance reste sous surveillance étroite. Je me demande où seront stockés ces signaux comportementaux et surtout à quoi ils serviront d'autre ? De mon point de vue, le risque de dérive vers un profilage publicitaire encore plus intrusif est réel avec ce genre de process...
Maintenant, si votre compte est bloqué et que vous voulez contester, TikTok proposera plusieurs options de confirmation d'âge en backup tels que :
En tout cas, je trouve marrant que pour "protéger les mineurs", on finisse toujours par demander encore plus de données biométriques ou bancaires à tout le monde. Données qui vont encore se retrouver sur BreachForums ou je ne sais où d'ici quelques années...
Face à la multiplication des rapports évoquant un arrêt de la GeForce RTX 5070 Ti au catalogue Asus, le constructeur sort du silence
Cet article Les GeForce RTX 5070 Ti et RTX 5060 Ti 16 Go n’ont pas été arrêtées ni désignées comme en fin de vie (EOL) a été publié en premier par GinjFo.
Victime de la pénurie de mémoire, la GeForce RTX 5070 Ti 16 Go se raréfie. Plusieurs fabricants auraient déjà cessé sa production, provoquant une flambée des prix.
Cet article La GeForce RTX 5070 Ti 16 Go disparaît déjà du marché a été publié en premier par GinjFo.
L’ère de la gratuité totale semble révolue pour les leaders de l’IA. Après les accords passés avec certains groupes de médias (d’autres ont engagé des procédures judiciaires), c’est au tour de la plus grande encyclopédie collaborative de monétiser ses millions d’articles.
A l’occasion de ses 25 ans, Wikipedia vient en effet de signer, via sa maison mère la Wikimedia Foundation, des accords commerciaux avec Microsoft, Meta et Amazon, rejoignant ainsi Google, déjà signataire d’un accord depuis 2022.
Des acteurs de l’IA comme Perplexity et le français Mistral AI ont également été enrôlés dans ce dispositif qui redéfinit les règles du jeu entre communs numériques et industrie de l’intelligence artificielle.
Le montant des accords n’est pas communiqué.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 65 millions d’articles répartis dans plus de 300 langues. Wikipedia s’est imposée comme la colonne vertébrale de l’entraînement des modèles d’IA générative. Chaque chatbot, chaque assistant virtuel développé par les mastodontes technologiques puise abondamment dans ce gigantesque corpus de connaissances structurées et vérifiées.
Mais cette exploitation massive a un coût. Le scraping intensif des contenus par les systèmes d’IA a fait exploser la demande sur les serveurs de la fondation, provoquant une hausse vertigineuse des dépenses d’infrastructure. « Wikipedia est un composant critique du travail de ces entreprises technologiques, elles doivent trouver comment le soutenir financièrement », martèle Lane Becker, président de Wikimedia Enterprise, la branche commerciale de la fondation.
Face à cette situation, Wikimedia a créé une offre sur mesure : Wikimedia Enterprise. Cette plateforme commerciale propose un accès structuré et haut débit aux données de l’encyclopédie via des API payantes, avec des garanties de disponibilité pouvant atteindre 99% et des mises à jour en temps quasi réel.
Wikipedia reste gratuite pour le grand public et les usages non commerciaux, mais les exploitations industrielles doivent contribuer. Un principe que Tim Frank, vice-président de Microsoft, semble avoir intégré : « Nous aidons à créer un écosystème de contenu durable pour l’internet de l’IA, où les contributeurs sont valorisés.»
Les revenus générés restent pour l’instant modestes. En 2023, le contrat avec Google avait rapporté environ 3,2 millions $ de revenus annuels récurrents, soit 1,7% des 185,3 millions de revenus totaux de la fondation. Mais la multiplication des partenaires laisse augurer une montée en puissance significative.
Cette stratégie pourrait bien inspirer d’autres plateformes de connaissances ouvertes confrontées aux mêmes défis. La fondation franchit par ailleurs un nouveau cap avec la nomination de Bernadette Meehan, ancienne ambassadrice des États-Unis au Chili, au poste de directrice générale à compter du 20 janvier. Un profil diplomatique pour naviguer dans ces eaux nouvelles.
Illustration : © DR
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Dans cette seconde partie, le Raspberry Pi 5 passe à l’action avec la vidéo temps réel accélérée par Hailo-10H. Détection de personnes, cadrage dynamique, pose squelette et reconnaissance des mains : on enchaîne les modèles concrets. L’objectif est d’évaluer les performances réelles, les limites, et les bons compromis en situation réelle. Ici, pas de cloud […]
Cet article Raspberry Pi AI HAT+ 2 : vision par ordinateur en vidéo avec Hailo-10H (Partie 2) a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....
Avec la Raspberry Pi AI HAT+ 2, Raspberry Pi propose une carte intégrant directement un accélérateur Hailo-10H et 8 Go de mémoire dédiée, conçue pour le Raspberry Pi 5. Cette carte permet d’exécuter localement des modèles d’IA générative, des LLM et des Vision-Language Models, sans recours au cloud. L’AI HAT+ 2 délivre jusqu’à 40 TOPS […]
Cet article Raspberry Pi AI HAT+ 2 : installer Hailo-10H et lancer un LLM local (Partie 1) a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....
Avec la carte Raspberry Pi AI HAT+ 2, la Fondation Raspberry Pi introduit une carte HAT+ intégrant l’accélérateur Hailo-10H et 8 Go de mémoire dédiée, conçue exclusivement pour le Raspberry Pi 5. Connectée en PCIe Gen 3, elle vise l’exécution locale de modèles d’IA sans dépendre du cloud. Dans ce premier article, je vous présente […]
Cet article Raspberry Pi AI HAT+ 2 : présentation matérielle et installation sur Raspberry Pi 5 a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....
Kioxia présente son SSD d’entreprise LC9 affichant une capacité inédite de 245,76 To. Il exploite de la mémoire NAND flash 3D QLC BiCS de 8e génération.
Cet article Un quart de pétaoctet dans un SSD, Kioxia dévoile le LC9 a été publié en premier par GinjFo.
NVIDIA aurait revu sa stratégie "GeForce RTX 50" en 2026, en privilégiant les modèles 8 Go afin de limiter l’impact de la hausse des coûts de la VRAM.
Cet article En 2026 Nvidia orienterait la production vers les RTX 5060 et 5060 Ti 8 Go a été publié en premier par GinjFo.
En se connectant aux agents IA embarqués, les solutions de gouvernance des données se rapprochent des applications métier.
Gartner signale cette tendance dans le cadre de son Magic Quadrant. Les acquisitions d’Informatica par Salesforce et de data.world par ServiceNow y font écho, estime-t-il.
Le cabinet américain relève d’autres marqueurs d’évolution du marché de la data governance. La gestion des données non structurées en fait partie. Avec l’IA en ligne de mire, les fonctionnalités se sont développées jusqu’à la vectorisation.
Il y a un an, Gartner avait déclaré que la notion de plate-forme restait émergente sur ce marché. Historiquement axés sur l’exécution des politiques de gouvernance plus que sur leur mise en œuvre (data stewardship), les outils manquaient encore de liant, observait-il.
Son propos est moins affirmatif cette année. Mais au fond, le constat demeure : en pratique, plusieurs solutions autonomes sont souvent utilisées en parallèle (sécurité, qualité, confidentialité de la donnée, etc.). Elles occasionnent parfois des chevauchements fonctionnels.
Ces chevauchements sont accentués par l’évolution d’applications telles que les ERP et les CRM/CDP, qui en viennent à inclure des fonctionnalités de gouvernance des données. Ils le sont aussi par l’évolution du data management. Lequel, en connectant les silos de données par des approches comme le data mesh et la data fabric, devient plus à même d’automatiser cette gouvernance à l’appui de machine learning et de modèles sémantiques.
La hype autour de l’IA a ajouté à la confusion, menant nombre de fournisseurs de solutions classées dans la catégorie data management à prétendre pouvoir « automatiser la gouvernance ». C’est exagéré, avertit Gartner : au mieux, cette automatisation touche des tâches spécifiques comme la découverte d’entités ou la remédiation.
Même avertissement quant au discours sur la gouvernance à renfort d’agents IA : on le prendra comme une promesse – celle d’automatiser les workflows alimentés par les métadonnées actives* – plutôt qu’un état de fait.
La gouvernance de l’IA s’est développée plus nettement, avec l’arrivée de capacités natives (workflows d’approbation automatisés, gestion du cycle de vie des modèles, évaluation continue du risque et des biais, reporting réglementaire…). En toile de fond, la concurrence d’autres types de solutions (cybersécurité, GRC…).
* La plupart des fournisseurs classés dans le Magic Quadrant de la data governance le sont aussi dans celui de la gestion des métadonnées. Les solutions relevant de ce marché visent toutefois plus large. Il y a celles « orientées data » et celles « orientées gouvernance ». Les premières s’adressent généralement à un public plus technique que les secondes, nécessitent moins d’extensibilité et ciblent la gestion des politiques plutôt que leur exécution.
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En matière de gouvernance des données, qu’est-ce qu’un déploiement « à grande échelle » ? Dans le cadre du Magic Quadrant dédié à ce marché, Gartner a défini trois planchers : 500 utilisateurs, 50 sources et 1000 assets.
Pour être classés, les fournisseurs devaient être en mesure de revendiquer au moins 10 de ces déploiements. Il fallait aussi, entre autres, figurer dans le top 25 sur un indice maison : le CII (Customer Impact Index). Il est calculé à partir d’éléments tels que le volume de recherches sur le site web de Gartner, le nombre de mentions dans ses Peer Insights, les tendances sur Google Search et le nombre d’abonnés sur X/LinkedIn.
Le « critère CII » a coûté leur place à plusieurs offreurs néanmoins crédités d’une « mention honorable ». Parmi eux, Anjana Data et Global Data Excellence, tous deux classés dans l’édition précédente de ce Magic Quadrant.
Au rang des « mentions honorables », il y a aussi AWS et Google. Chez le premier, on obtient une solution de gouvernance data & analytics en associant les briques SageMaker, SageMaker Catalog et AWS Glue. Mais elle ne répond pas à l’un des critères fonctionnels exigés : l’extensibilité native entre environnements cloud. Avec Dataplex Universal Catalog, Google en propose bien une, mais elle dépend de fournisseurs tiers comme Collibra et Informatica.
D’une année sur l’autre, les catalogues de données ont évolué vers des « catalogues d’insights » permettant de rechercher des produits data. Ils se sont aussi rapprochés des applications métier sous le prisme de l’IA agentique (en se connectant aux agents embarqués). Dans ce contexte sont intervenues deux acquisitions notables : Informatica par Salesforce et data.world par ServiceNow.
De 3 « leaders » l’an dernier, on est passé à 5 : Alation et Atlan ont rejoint Collibra, IBM et Informatica.
Sur l’axe « exécution », qui traduit la capacité à répondre effectivement à la demande du marché, la situation est la suivante :
| Rang | Fournisseur | Évolution annuelle |
| 1 | IBM | + 1 |
| 2 | Collibra | + 1 |
| 3 | Microsoft | nouvel entrant |
| 4 | Atlan | + 1 |
| 5 | Informatica | – 4 |
| 6 | Alation | = |
| 7 | BigID | nouvel entrant |
| 8 | Alex Solutions | – 1 |
| 9 | Ab Initio | + 4 |
| 10 | Ataccama | – 2 |
| 11 | ServiceNow (data.world) | = |
| 12 | Precisely | – 8 |
| 13 | DataGalaxy | – 4 |
| 14 | OvalEdge | – 2 |
| 15 | Solidatus | – 1 |
Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (commerciale, marketing, sectorielle, géographique…) :
| Rang | Fournisseur | Évolution annuelle |
| 1 | Collibra | + 2 |
| 2 | Informatica | – 1 |
| 3 | IBM | – 1 |
| 4 | Atlan | = |
| 5 | Alation | = |
| 6 | ServiceNow | = |
| 7 | Alex Solutions | = |
| 8 | Precisely | + 4 |
| 9 | Microsoft | nouvel entrant |
| 10 | BigID | nouvel entrant |
| 11 | Ab Initio | + 2 |
| 12 | Ataccama | – 4 |
| 13 | OvalEdge | – 2 |
| 14 | DataGalaxy | – 4 |
| 15 | Solidatus | – 1 |
Alation se distingue par le niveau d’ouverture de sa plate-forme, qui favorise la portabilité et met l’accent sur la flexibilité d’hébergement des données. Bon point également pour l’usage de l’IA, notamment pour la gestion de politiques, les contrôles de qualité des données et le dépannage. Gartner apprécie aussi l’écosystème de partenaires, qui favorise l’interopérabilité dans les environnements data & analytics.
On prendra garde aux efforts de gestion du changement et de montée en compétence que suppose l’adoption de fonctionnalités avancées tel le constructeur de produits data. Vigilance également sur les capacités natives de déclaration de politiques au niveau de ces mêmes produits data : elles ne sont sont pas aussi matures que chez la concurrence. Attention aussi au fait que certains modules (data quality, par exemple) ne sont livrés par défaut qu’avec la version cloud.
Gartner apprécie l’architecture de la solution, fondée sur un cœur Apache Iceberg qui favorise l’exploitation des métadonnées. Il salue également les outils fournis pour développer des connecteurs et des agents de gouvernance. Ainsi que, plus globalement, la dynamique commerciale d’Atlan (croissance de la base client et des revenus supérieure à celle des concurrents).
En natif, Atlan ne propose pas de profilage avancé des données ni de workflows de data quality (il s’appuie sur des partenaires comme Anomalo et Ataccama). Autre élément : les options de déploiement sur site et en cloud privé sont limitées. Par ailleurs, près des trois quarts des clients ne sont pas des grandes entreprises ; des clients déplorent d’ailleurs des performances réduites sur les déploiements à grande échelle.
Gartner apprécie le positionnement de Collibra en « plan de contrôle unifié » avec modèles natifs de data quality et d’observabilité. Il salue aussi l’écosystème de partenaires (AWS, Google, Infosys, Snowflake…) et le niveau de gouvernance de l’IA (la plate-forme fonctionne comme un registre documentant les modèles et mettant automatiquement en œuvre les politiques).
La parité fonctionnelle n’est pas systématique entre les modes de déploiement (la version SaaS sur AWS et GCP est la mieux dotée). Quant au modèle data quality/observabilité, il lui manque des fonctionnalités comme la supervision des données en flux et la déduplication. Attention aussi aux efforts nécessaires pour arriver à « maturité opérationnelle » avec la solution.
Comme Alation, IBM a pour lui le niveau d’ouverture de sa solution, jugée adaptée aux environnements hybrides. Il se distingue aussi sur le niveau d’unification et de cohérence de la gouvernance entre data et IA. Ainsi que sur l’exécution de cas d’usages pertinents dans des domaines comme l’aide agentique à la gestion des tâches et la curation de données non structurées.
Comme chez Collibra, les produits SaaS et on-prem ne sont pas à parité fonctionnelle. Il y a aussi des écarts entre packages (par exemple, IBM Knowledge Catalog Standard ne donne pas accès à la gestion des règles, au contraire de watsonx.data intelligence). La migration depuis InfoSphere reste un défi, d’autant plus que le support à la gestion du changement manque. Attention aussi aux compétences nécessaires pour déployer la solution, la personnaliser et la passer à l’échelle.
Informatica est salué pour l’étendue de son catalogue d’intégrations et de ses partenariats avec les CSP. Il l’est aussi sur le volet automatisation, pour l’assistant CLAIRE Copilot et le moteur CLAIRE GPT (accès aux données en langage naturel). Gartner souligne également sa santé financière, son niveau d’investissement R&D et sa tarification flexible.
Si le modèle PaaS fluidifie le déploiement, un support additionnel peut se révéler nécessaire pour en tirer la valeur en fonction de la maturité du client. Attention aussi, d’une part, aux problèmes de disponibilité que peuvent poser les pannes chez les CSP partenaires. De l’autre, à l’évolution de la stratégie sour l’ère Salesforce.
Illustration © TensorSpark – Adobe Stock
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