Interview de Cédric Fauvet, Responsable commercial de Neo4j France

Cédric Fauvet
Responsable commercial,
de Neo4j France

 

 

Q/ Bonjour Cédric Fauvet, vous êtes responsable commercial pour la France chez Neo4j. Vous pouvez nous indiquer ce que fait votre société ?

R/ Bonjour. Pour faire simple, Neo4j est la société qui a créé la base de données de graphes la plus utilisée au monde, Neo4j, que l’on peut déployer en version Open Source ou en version Entreprise comme c’est le cas pour des organisations comme la Société Générale, Airbus, Volvo, Walmart, Michelin, Orange, l’ICIJ…

Q/ Comment s’est passée cette année 2018 pour Neo4j ?

2018 a été une année très riche pour nous.
D’un point de vue « produit », nous avons lancé notre version 3.5 qui présente des améliorations notables et majeures, parmi lesquelles la Recherche en plein texte, l’intégration d’un pilote officiel pour Go, des algorithmes de graphes pour l’IA avancée, ainsi qu’un framework de développement de pilotes d’applications. La performance et la scalabilité ont également été améliorées avec des fonctions comme une indexation massive étendue, un tri accéléré et un meilleur traitement des transactions d’écriture à grande échelle. La sécurité Cloud a également été renforcée dans cette nouvelle version.
D’un point de vue économique, Neo4j viens de réaliser une levée de fonds de 80 millions de dollars afin de renforcer ses équipes.

Q/ Du côté de la France, de nouvelles entreprises vous ont fait confiance en 2018 ?

Oui, et nous en sommes très fiers.
Quand des entreprises telles qu’Airbus, Michelin, le Crédit Agricole, Orange Banque ou encore Cast Software et RATP décident d’utiliser notre solution, nous ne pouvons qu’être fiers de la confiance accordée.

Q/ Dans une perspective de Big Data, qu’est-ce qui pousse des entreprises comme celles-ci à utiliser une solution de graphes comme Neo4j ?

L’intérêt des graphes est qu’ils s’intéressent aux relations entre les données et non pas uniquement aux données elles-mêmes.
La capacité des graphes permet donc à des entreprises comme Michelin ou Airbus de traiter ces données connectées, y compris en masse. Lorsque l’on prend l’exemple l’ICIJ avec les Panama Papers, ce sont plusieurs téraoctets de données connectées que Neo4j leur a permis de gérer, afin de mettre au jour cette affaire.
Aujourd’hui, si de grands groupes s’intéressent et investissent dans Neo4j, c’est pour 3 raisons essentielles : la performance dans le traitement des données connectées, la simplicité dans l’écriture du code grâce au langage Cypher, et enfin, la modélisation plus simple car les graphes sont une représentation naturelle des données et leurs relations.

Q/ L’utilisation des graphes se limite-t-elle à l’industrie ou à la banque ?

Absolument pas. Partout où il y a des masses de données que l’on veut traiter et en exploiter les relations, alors les graphes sont la seule solution pérenne.
Prenez l’exemple de la recherche médicale, le Centre Allemand de Recherche sur le Diabète (DZD) compile depuis des années des informations de sources différentes, sous des angles différents… dans le but d’avancer dans la compréhension de la maladie et de ses causes, ainsi que dans l’élaboration des traitements. Par l’utilisation de Neo4j, les équipes de recherche de la DZD ont gagné un temps faramineux dans l’intégration de ces données de sources différentes et d’essais cliniques différents. Et en outre, la solution a permis de mettre en évidence des relations entre données destinées à être approfondies dans de nouveaux projets de recherche.

Q/ Aujourd’hui, le monde de l’informatique a les yeux rivés sur l’intelligence artificielle. Vous en avez parlé plus haut dans les améliorations apportées par la version 3.5 de votre solution. Concrètement, qu’est-ce que les graphes peuvent apporter dans ce domaine ?

On entend effectivement beaucoup dire que l’IA devient de plus en plus puissante et assaillit le monde. Il est vrai que l’IA s’améliore, mais elle reste très spécialisée par domaine et finalement assez fragile. En effet, on a tous entendu parler de ces IA qui se sont mis à avoir des modes de fonctionnement sexistes, parce que les données qu’on leur avait donné en source montraient que tel poste était surtout occupé par un homme, ou que c’était surtout les femmes qui faisaient la cuisine.
Le problème est de savoir comment obtenir les bonnes données quand il manque un axe essentiel : les relations. Quand on y réfléchit, les informations commerciales vraiment pertinentes s’appuient sur la façon dont tout est relié. La technologie des graphes – dont la condition sine qua non est de travailler sur les relations – peut être une aubaine et, dans de nombreux cas de figure, les graphes aident à instiller les bonnes données dans une solution d’IA.
C’est pourquoi les bases de données de graphes peuvent accélérer le travail de l’IA de très nombreuses façons, non pas en rajoutant seulement de la puissance de calcul à un problème, mais en instillant la bonne puissance de calcul et en introduisant une structure de données optimisée pour les relations.
En effet, lors d’un projet de traitement de données dans une optique de machine learning, avec les graphes, il est alors possible d’examiner les combinaisons entre les choses, de voir comment elles sont reliées entre elles et par quel type de relations, pour commencer à générer une véritable compréhension et ainsi permettre à l’intelligence artificielle de s’améliorer.

Q/ Pour conclure, Cédric Fauvet, comment voyez-vous cette année 2019 ?

Je pense que 2019 sera la meilleure année de Neo4j, mais comme chaque année depuis plus de 10 ans, période au cours de laquelle Neo4j a été en croissance constante.
Pour aller plus loin, je vous dirai que 2019 devrait même être exceptionnelle. Ce qui semble assez logique, dans la mesure où les graphes en général, et Neo4j en particulier, sont dorénavant bien connus.
Plus besoin aujourd’hui de devoir expliquer ce que sont ces types de bases et ce qu’on peut en attendre ; la plupart des entreprises que l’on rencontre le savent et connaissent Neo4j. De fait, on intervient directement sur des phases d’applications, où nos interlocuteurs sont déjà dans des optiques de cas d’usages beaucoup plus cœur de métiers et avec des budgets plus conséquents.

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