Opération séduction pour Google. La firme de Mountain View entend bien conquérir les grandes entreprises françaises, et dispose d’arguments de poids à faire valoir lors de ce Google Cloud Summit. Positionné comme leader du Magic Quadrant Cloud IaaS par Gartner, Google a annoncé avoir investi 30 milliards de dollars il y a trois ans, et peut aujourd’hui compter sur le support de nouveaux partenaires globaux comme Atos, Cisco, SAP et Salesforce.

Pour séduire le marché français et ses grandes entreprises, quoi de mieux que de faire venir sur scène Thierry Breton, PDG d’Atos et ancien ministre de l’Economie ? Atos, acteur historique apporte non seulement un solide crédit de respectabilité à Google, mais il permet aussi de rassurer le marché sur la capacité de Google à assurer la souveraineté des données grâce à ce tiers de confiance.

La sécurité by design

C’est ensuite Ulku Rowe, Technical Director, qui a pris le relais de la keynote, pour aborder le sujet de la transformation par le Cloud. Les entreprises les plus aptes à la survie ne sont pas celles qui feront les choses un peu mieux, ou un peu moins cher, mais celles qui sauront faire différemment et s’adapter au changement, en s’appuyant sur le Cloud. Trois axes majeurs :

• ne plus opérer les technologies qui ne vous différencient pas (les confier à un provider),
• investir sur ce qui est votre coeur de métier pour transformer la donnée en connaissance, décisions et engagement,
• innover, pour se disrupter avant d’être disrupté.

La keynote s’est ensuite largement orientée sur le sujet de la sécurité, Google promettant une sécurité intégrée by design sur chacune des couches. Selon Ulku Rowe, la sécurité est la fondation de tout chez Google : “we trust nothing”, c’est la philosophie de la maison, ne faire confiance ni au software, ni au hardware, ni au réseau. Et donc, par défaut les données au repos et en transit sont encryptées, et voyagent sur le réseau privé de Google. Quelques chiffres viennent étayer l’obsession de Google pour la sécurité : 10 millions de spam sont filtrés chaque minute par Gmail, Google dispose d’une bande passante 1000 fois supérieure à la plus grosse attaque DDoS, et protège chaque jour 3 milliards de devices d’url malicieuses. Pour terminer sur le sujet, Ulku Rowe a rappelé une feature sortie récemment, “Access transparency”, qui propose des logs en quasi temps réel des accès au contenu, de vos administrateurs, ou ceux de Google.

Data et Machine Learning

Sans surprise, le sujet suivant est la data. Tout le monde le sait, le volume de données explose, mais ces données sont inutiles tant qu’elles sont réparties sur des sources multiples. L’enjeu est donc de libérer le pouvoir de la donnée, de trouver “le signal au milieu du bruit”, et c’est le rôle du machine learning, qui permet de transformer la donnée brute en insights. Le machine learning est déjà intégré à de nombreux produits Google (photos, translate, mail, sheets, slide, drive…).

Derrière les algorithmes qui aident catégoriser vos photos ou suggèrent des réponses automatiques à vos mails, on trouve TensorFlow, la librairie machine learning de Google, propulsée par la 3ème génération de TPU (Tensor Flow Units), annoncée 15 à 30 fois plus rapide. Pour les entreprises souhaitant construire un modèle de machine learning, Google propose trois options : construire son propre modèle, se repose sur les modèles existants d’IA pré-entraînées, ou utiliser AutoML si on ne dispose ni du temps ou de l’expertise d’entraîner son propre modèle. Pour conclure sur le sujet du machine learning, Lucie Vannier a réalisé une démo visant à construire un modèle permettant d’identifier et de classer les différents types de nuages, en traitant environ 2000 données avec cinq labels (types de nuages) différents.

Cas client : Total

Digital Officer de la branche exploration de Total, Yves Le Stunff est ensuite venu témoigner de la collaboration entre Google et Total dans le développement de solutions d’IA pour les géosciences. Chaque année 200 millions de dollars sont consacrés à l’acquisition, au traitement et à l’analyse de données, et Total réalise des études de sous sol en s’appuyant sur l’imagerie sismique. En faisant appel à Google, Total souhaite utiliser le machine learning pour analyser automatiquement les images et suppléer à l’interprétation manuelle qui peut prendre plusieurs mois. Le machine learning permettra notamment d’exploiter les données déjà labelisées depuis plusieurs années. En complément, Cloud Natural Language est utilisé pour optimiser les capacités de veille des chercheurs en extrayant automatiquement les informations des publications. A terme, l’objectif est de construire un assistant virtuel pour les geoscientifiques.

De GSuite aux développeurs

Dans un monde où les start-ups n’ont rien à perdre, les grandes entreprises au contraire ont tout à perdre si elles ne prennent pas de risques. Libérer les forces créatives de l’entreprise suppose de partager les données et les idées, et pour cela il faut des outils. Evidemment, Greg DeMichillie, Director of Product Management, parle de GSuite, adopté par 4 millions d’entreprises, et qui s’enrichit aujourd’hui de fonctions de machine learning, ou de Jamboard, un whiteboard en ligne utilisable par tous les participants d’une réunion en remote. Pour illustrer la collaboration en entreprise, c’est Mario Bolivar Caba, en charge des équipes Intranet, Social & Collaboration d’Airbus, qui est venu expliquer comment GSuite a aidé Airbus à transformer de façon durable les habitudes de travail pour plus de collaboration.

Comment transformer le monde du travail ? Greg DeMichillie a la réponse, et c’est une déclaration d’amour aux développeurs, qui sont la source de l’innovation. Les développeurs ne sont plus un centre de coût, ce sont eux qui construisent les produits et solutions livrés aux consommateurs, qui imaginent comment exploiter les données et aider à la décision… Les développeurs sont difficiles à recruter, ils coûtent cher, alors il faut leur donner les meilleurs outils pour libérer leur puissance. Les développeurs veulent aller vite, ils veulent du choix, ils ne veulent ne pas être tenus par les décisions prises il y a 10 ans, et le Cloud offre cette liberté. Kubernetes, le système open source d’orchestration des containers et développé par Google illustre bien cette volonté de doter les développeurs des outils dont ils ont besoin. Aujourd’hui Kubernetes est un incontournable, avec un taux d’adoption de plus de 54% dans les entreprises, et Greg DeMichillie nous assure que d’ici deux ans, Istio sera devenu aussi important que Kubernetes sur le marché. Istio est un service “mesh”, à savoir un composant déployé au sein d’un cluster Kubernetes, et qui se charge de connecter tous les services les uns aux autres. Istio propose des fonctionnalités de load balancing, de service discovery, de gestion de trafic, etc. Nous aurons l’occasion de vous en reparler très bientôt !