Il y a quelques semaines, Google a annoncé l’arrêt de Google Search Appliance (GSA), logiciel professionnel offrant des fonctionnalités d’indexation de documents. La firme américaine souhaite désormais se consacrer à ses solutions basées dans le Cloud.

Cette annonce confirme la fin de l’ère du « Search in a box ». Elle met en évidence les différences fondamentales qui existent entre la recherche web et la valorisation des données d’entreprise (Enterprise Search). En effet, l’indexation de centaines de millions de documents d’entreprise dans différents formats – à la fois structurés et non structurés – provenant de multiples sources de données, ne s’apparente en aucun cas à de la recherche web classique. Ce constat a déjà été fait depuis quelques temps.

En effet, avec l’augmentation des quantités de données structurées et surtout non structurées dans les entreprises, il devient vital d’en extraire rapidement et avec précision de l’information pertinente pour les utilisateurs dans leur contexte de travail. Cela devient possible avec l’analyse approfondie de ces données poly-structurées qui crée ainsi de la valeur pour les entreprises. Ceci implique des technologies de « Search » plus évoluées que le « Search in a Box »: la simplicité d’une « appliance » trouve vite ses limites dans des environnements complexes au sein desquels l’utilisateur a le plus besoin d’aide.

Par ailleurs, les grandes entreprises et organismes publics se trouvent devant des défis de plus en plus complexes, leurs besoins sont à la fois plus variés et plus précis. Plus les défis et les données sont complexes, plus cette complexité doit être gérée par l’outil pour faciliter la vie des utilisateurs – et plus le retour sur investissement peut être élevé.  Les nombreux cas d’usage et besoins métiers des entreprises font que le « Search in a Box » a rapidement atteint ses limites face à la gestion de différents types et volumes de données.

L’Enterprise Search a évolué au-delà du « Search in a Box » vers le Cognitive Computing, le Machine Learning  ou encore l’Analytics. Aujourd’hui, l’Enterprise Search fait du prédictif pour des acteurs de la Défense et de la Sécurité. Elle identifie des réseaux d’experts, des locations et itinéraires sur des cartes géographiques pour détecter des criminels ainsi que des opérations de blanchiment d’argent, ou encore s’intègre au sein de centres d’appel et de CRM pour optimiser le service client.

Les outils basiques, comme le « Search in a Box », restent utiles dans des cas simples, mais ils ne peuvent pas faire face à l’émergence de nouveaux besoins métiers et d’idées créatives et ambitieuses liées à des projets Big Data.

 

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Laurent Fanichet est VP Marketing chez Sinequa