On ne reconnaît pas, à mon avis, le moteur de recherche ou search engine à sa juste valeur en entreprise. Pour moi, il pourrait faire encore beaucoup plus d’ombre à d’autres outils comme ceux de business intelligence.
Sa souplesse, son adaptabilité à un SI existant sans trop d’efforts et ses incomparables performances en termes d’extraction des données séduisent bon nombre d’organisations. Ses grandes forces ne peuvent toutefois pas totalement occulter ses faiblesses…
Puissance et souplesse inégalées
Ce qui est appréciable dans un moteur de recherche c’est (1) sa performance et (2) sa capacité à adresser tout un tas de besoins et cas d’utilisation différents. Chaque outil de recherche a bien évidemment ses spécificités, mais le principe du Search Engine c’est d’indexer « tout et n’importe quoi »… et en grande quantité.
Il faut bien sûr penser au parallèle de Google… Aujourd’hui, on peut critiquer ce géant de la publicité et vous pouvez bien sûr lui préférer Qwant ou encore DuckDuckGo… [Bon, si vous utilisez Bing, je ne sais pas trop quoi vous dire… ;-)] Toujours est-il que la recherche Web est entrée dans les mœurs… Vous avez une question? Et hop, une recherche google pour avoir la réponse!
En effet, la grande puissance du search engine réside dans ses capacités d’extraction et d’indexation de données. En effet, le moteur de recherche est prévu pour gérer des données structurées ou non-structurées. Son index est capable de les restituer en quasi-temps réel. Ainsi les utilisateurs retrouvent l’information brute ou agrégée de façon instantanée… Le cas d’utilisation évident est bien sûr la recherche… je recherche un document, une information en interne à mon organisation. Le Search Engine me restitue les documents pertinents et me permet de faire mon boulot. Parfait!
Mais on peut aller plus loin! En extrayant les informations des documents, et en agrégeant (comptant des documents) on va pouvoir catégoriser du contenu et également construire des tableaux de bord et des indicateurs à partir de données brutes et parfois non structurée!
Dans un outil de business intelligence, c’est totalement impossible. En BI, les données demandent énormément de nettoyage et de corrections. C’est ce qu’on appelle la Data preparation. Et c’est indispensable pour pouvoir restituer et exploiter les outils avec un outil de BI ou de Data Visualisation. Le moteur de recherche lui offre beaucoup plus de souplesse à ce niveau-là!
Sans maîtrise, tout peut partir en vrille !
Comme tous les outils puissants, entre des mains inexpérimentée le résultat peut être catastrophique! Plus encore, avec un tel pouvoir, le développeur a de plus grandes responsabilités face à son utilisateur final. Il doit absolument cadrer son projet et parfois même l’amener à raffiner son besoin, voire le restreindre s’il le faut. Sans quoi, l’ajout de fonctions annexes viendra handicaper l’agilité et la fluidité de l’outil.
Certains développeurs chevronnés et spécialistes du search engine expliquent que cette absence de limites est la seule véritable faiblesse de ce genre de solutions. Ils ont souvent le syndrome du Jenga : on ajoute des pièces supplémentaires, tout fonctionne, c’est stable et le moteur tourne à la perfection. Enfin, devant tant de simplicité de réalisation, les clients souhaitent parfois ajouter d’autres fonctionnalités. Celles-ci ne rentrent plus forcément dans le cadre du logiciel et de lourds développements sont alors initiés. Il faut donc veiller à ce que le search engine ne devienne pas une usine à gaz!
Comment expliquer une si faible pénétration du search engine ?
Comme vous le voyez, je crois beaucoup à la puissance des moteurs de recherche. Puissant et souple, il apporte souvent la performance et l’agilité dont les organisations ont besoin. Quant au risque d’en « faire trop », il existe partout!
Alors qu’est-ce-qui explique que le Search ne soit pas plus présent en entreprise. A mon sens, il y a 3 facteurs principaux.
Le premier, c’est qu’il n’est pas assez connu. Les acteurs de la Business Intelligence ont fortement communiqué depuis des décennies. Ils ont complètement saturé le marché de « l’aide à la décision ». Même si leurs offres ont globalement peu évolué (sic!), ils ont imposé des systèmes plus ou moins rigides utilisant les données structurées. Du coup, difficile de sortir du cadre… D’autant que de nombreuses organisations sont déjà équipées d’Analytics.
Le deuxième facteur, c’est l’effet Google. En effet, le moteur de recherche n°1 a mis la barre tellement haut que beaucoup ont du mal à imaginer d’avoir une solution équivalente en entreprise! De plus, Google a tellement travaillé la sémantique, voire l’interprétation de votre recherche, qu’on n’y voit pas un Tableau de Bord. Difficile de comprendre qu’en réalité on peut avoir ET de la recherche sémantique ET des indicateurs avec un Search Engine.
Enfin, dernier aspect, c’est l’essor de la fonction de recherche intra-applicative. En effet, aujourd’hui la plupart des applications proposent des fonctions de recherche. Ces dernières sont parfois (en général) sous-traitées justement à un Search Engine spécialisé. Si vous êtes utilisateurs de solutions Cloud (ex. Google Drive), vous disposez de fonctions de recherche très performantes. Du coup, le besoin, semble moins pressant. Pourtant, ce qui est justement intéressant avec un Search Engine, c’est d’avoir un point d’accès unique à TOUTES les données de TOUTES vos applications. Et là ça fait une sacré différence!
Alors, quel avenir pour le search engine?
Globalement, tous les acteurs se positionnent par rapport à deux axes et tendances :
- la spécialisation
- la quantité de développement
En terme de spécialisation, certains moteurs de recherche font le choix de n’adresser que certains cas d’utilisation très précis alors que d’autres restent sur une position très généraliste.
L’autre point consiste a essayer d’avoir un système ouvert ou au contraire très packagé. Les systèmes ouverts requièrent d’avoir des capacités de développement pour aller mettre en oeuvre le moteur. A l’inverse, les systèmes très packagés sont gérés surtout par configuration et paramétrage. Ils requièrent moins d’effort de maintenance.
Ainsi on peut citer quelques exemples.
Dans un coin du ring, on a une solution comme Elastic. Cette solution open source est très ouverte. Ce sont des développeurs qui le mettent en oeuvre. On retrouve ce Search Engine notamment lorsqu’il faut traiter une gros volume de logs ou d’événements. Ainsi, il est très utilisé pour surveiller un parc de machines ou des applicatifs. Voire prédire les pannes grâce à des fonctions de type IA. C’est également le segment pris par Splunk, qui lui est plus packagé.
A l’inverse, on a des solutions comme Exalead de Dassault Systèmes qui a , quant à lui, décidé de se spécialiser dans certains cas d’utilisation très précis. Ainsi, on trouvera une « verticale applicative » pour traiter la vue 360 du client et compléter une CRM. Une autre verticale adresse les problématiques propres aux pièces de rechange… Et ainsi de suite.
Il y a des nombreux autres acteurs dans le Search, mais à chaque fois les dimensions de spécialisation et de quantité de développement guident leur orientations. Ainsi Sinequa se veut généraliste et packagé… Algolia se veut spécialiste et packagé (et Cloud)… Il y en a pour tous les « goûts »!
Comment choisir ?
La question vient vite… et mériterait à article à part entière. Je tâcherai d’en faire un, mais pour vous donner un rapide avis: il faut se poser trois questions pour y répondre.
D’abord, qu’allez vous en faire? Cela aidera à choisir parmi les généralistes et les spécialisés.
Ensuite de quelles équipes disposez-vous en interne pour mettre en oeuvre et maintenir la solution. Vous choisirez entre les « développés » et les « packagés ».
Enfin, de quelle quantité de sémantique avez-vous besoin? Cela dépendra des données que vous devez indexer (et bien sûr de l’utilisation que vous en ferez). Cette dimension jouera sur les fonctions à activer et donc sur la solution à retenir.
Ainsi, le Search Engine présente de magnifiques opportunités pour créer des applications métier, utiles aux opérationnels. Mais il faudrait que le marché soit plus « lisible », histoire de trouver son bonheur (et pas seulement le chercher!)
Les sujets qui m’intéressent le plus sont Data, Organisation et Temps Réel !
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Andrea
