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Un Magic Quadrant sur les API d’intelligence artificielle instructif et contestable
Par Laurent Delattre, publié le 10 mars 2020
Après avoir publié récemment ses « Magic Quadrant » pour les plateformes de BI et pour les plateformes de Data Science et ML, Gartner poursuit son exploration du marché de la donnée avec un Magic Quadrant sur les services IA qui n’oublie pas le petit français « precision.io ».
Le « Magic Quadrant » des plateformes de Data Science et ML, récemment publié par Gartner s’était révélé plein de surprises. Celui-ci se focalisait sur les plateformes clé en main offrant aux entreprises une expérience complète de data science et de Machine Learning. Des acteurs comme Dataiku, Alteryx ou Databricks mais aussi SAS et Tibco y dominaient les géants du cloud que sont Amazon, Microsoft, Google ou IBM.
Ce nouveau Magic Quadrant se focalise davantage sur les services d’IA destinés aux développeurs et dont les entreprises appellent les API depuis leurs applications ou leurs tableaux de bord.
C’est d’ailleurs la première année que Gartner explore avec un Magic Quadrant dédié ces services IA à la fois cognitifs et de Machine Learning.
Il se focalise principalement sur la capacité des acteurs à fournir des services de traitement du langage (synthèse vocale, reconnaissance vocale, Traduction, compréhension NLP, intelligence conversationnelle et chatbots, taxonomies, sentiments, etc.), des services de vision (contenu d’images et de vidéos, détection et identification de visages, détection de formes, détection d’écriture, indexation vidéo, etc.) et enfin des services de Machine Learning automatisés (AutoML, autrement dit la capacité d’entrainer automatiquement des modèles à partir d’algorithmes prédéfinis et automatiquement sélectionnés sans avoir à implémenter toute une plateforme de Data Science).
Tous ces services cloud (parfois déployables en interne ou dans l’edge) sont exposés via des API pour que les résultats puissent enrichir les contenus et fonctionnalités des développements métier.
Magic Quadrant Services d’IA pour développeurs
(C) Gartner – Janvier 2020
Une affaire d’hyperscaler
La première chose saisissante à la lecture rapide de ce Magic Quadrant, c’est que les leaders des services IA sont aussi les 4 principaux hyperscalers américains : AWS, Microsoft (Azure Cognitive Services), Google Cloud et IBM (Watson Services). Des grands acteurs comme Salesforce ou SAP, qui ne cessent de promouvoir les services IA de leurs plateformes sont relayés dans la case des « Niche Players » ! Et les services spécialisés comme H2O.ai, Prevision.io ou Aible figurent dans la case des visionnaires.
La seconde chose surprenante, c’est qu’Amazon finit en pôle alors que ses services IA sont arrivés après ceux des autres acteurs. Certes, Microsoft et Google sont dans le même mouchoir de poche qu’AWS, mais la présence d’Amazon surprend alors que l’éditeur ne figurait pas dans le Magic Quadrant sur les plateformes de data science (les annonces autour de SageMaker Studio et Autopilot sont probablement arrivées trop en fin d’année 2019 pour être intégrées par Gartner). Un point d’autant plus étrange que justement la suite ML SageMaker avec sa fonction AutoPilot (AutoML) explique en bonne partie la première place d’Amazon. Outre le fait que les API « Amazon Rekognition » et « Amazon Comprehend » sont également très complètes (même si les services concurrents supportent bien souvent davantage de langues), ce sont aussi les expérimentations comme DeepLens, DeepRacer et DeepComposer qui semblent avoir influencé aussi positivement les analystes du Gartner (également séduits par les tutoriels proposés par AWS).
Gartner reconnait aux Azure Cognitive Services des capacités de personnalisation avancées (Custom Vision) et des options de déploiement parmi les plus variées. Les analystes saluent la variété des services proposés et la qualité générale. Mais ils reprochent à Microsoft une stratégie marketing difficilement lisible entre les services estampillés « Azure » et ceux estampillés « Cortana » et l’absence de véritables services NLG (génération de texte en langage naturel) qui sont sur la roadmap 2020 et uniquement accessibles en bêta privée pour l’instant.
Les analystes de Gartner semblent très impressionnés par la richesse des services linguistiques et par les fonctionnalités « AutoML » des Google Cloud AI Services que ce soit en termes de vision (Google AutoML Vision) qu’en termes de traitements de jeux de données (Google AutoML Tables). Et finalement, c’est plutôt dans sa « capacité à exécuter » que les analystes formulent leurs reproches qui se résument à une phrase « Google a toujours autant de mal à s’imposer face à AWS et Azure ».
IBM peut se satisfaire d’être dans le carré des leaders. Une position portée par Watson Assistant, Watson Visual Recognition, Watson Video Enrichment, et Watson Studio. Mais les analystes reprochent un manque de cohérence et d’intégration dans l’offre, la maturité très variable des services, et l’absence de fonctionnalités NLG dignes de ce nom.
Les autres vont devoir ramer
L’écart entre ces leaders et les autres acteurs est gigantesque. On se demande même si Gartner n’y est pas allé au chausse-pied pour leur trouver une place dans ce Magic Quadrant qui mélange peut-être un peu trop les torchons et les serviettes.
C’est un peu un coup dur pour Salesforce qui pousse autant que faire se peut sa plateforme Einstein mais reste trop limité dans les services NLP (Natural Language Processing) et analyse de données pour prétendre pouvoir ne serait-ce qu’approché les leaders.
C’est aussi une nouvelle difficile pour SAP et sa plateforme Leonardo dont les analystes du Gartner saluent l’approche « scénarios business » mais n’apprécient guère le manque de richesse et de maturité.
Enfin la présence de Tencent dans ce Magic Quadrant fait un peu extra-terrestre. Gartner a rarement l’habitude de positionner les Chinois dans ses carrés magiques. Et les services proposés par le géant chinois n’ont pas vraiment de velléité internationale, tout du moins pour le moment. A la limite, le choix d’Alibaba Cloud aurait été plus logique…
Des jeunes pousses étrangement sélectionnées
Le carré des visionnaires soulève lui aussi plusieurs questions. Les services IA dans le cloud de jeunes pousses sont légion. Alors pourquoi ces trois-là et pas les autres ?
D’autant qu’à la lecture du carré magique, il paraît assez évident que des services comme « prevision.io » et « aible » sont bien trop spécialisés pour un jour figurer en bonne place dans un carré magique qui couvre autant de services variés et différents.
Et c’est finalement très injuste pour la startup parisienne « prevision.io » (qui peut au demeurant s’enorgueillir d’avoir été retenue par le Gartner pour cette première version du MQ AI Services) dont les analystes de Gartner apprécient ouvertement la grande convivialité de l’interface, la puissance des fonctionnalités proposées et l’explicabilité des analyses.
La présence de « H2O.ai » est d’autant plus significative, que le Gartner l’avait déjà retenu pour son Magic Quadrant sur les plateformes de Data Science. Les analystes semblent avoir été très impressionnés par sa solution « H2O Driverless AI » au cœur des processus AutoML.
Il sera très intéressant de voir comment Gartner compte faire évoluer ce premier Magic Quadrant dédié aux services IA destinés aux développeurs. Il ne nous paraît pas évident que le cabinet d’analyse poursuivra dans cette voie car il semble plus logique à l’avenir de proposer un carré magique pour les services purement cognitifs et un autre pour les services AutoML de données business.
