L’une des choses intéressantes mais aussi frustrantes dans le monde des logiciels d’entreprise est que l’on en parle soit dans des généralités de haut niveau, soit dans des niveaux de détails techniques atroces. En d’autres termes, il s’agit soit de créer de nouvelles solutions pour transformer numériquement les entreprises, soit de savoir quels appels d’API peuvent être exploités dans les plates-formes de conteneurs compatibles Kubernetes pour garantir que les SLA appropriés pour une application donnée sont respectés.

Cela peut rendre très difficile de comprendre exactement ce qu’une entreprise essaie de dire lorsqu’elle présente un nouveau produit ou service. Il peut également être difficile de déterminer à quel point certaines de ces annonces sont importantes (ou non).

Heureusement, tous les nouveaux produits ne sont pas aussi compliqués, comme l’illustre le récent événement Think d’IBM.

Le nouveau Watson Orchestrate est un outil logiciel basé sur l’IA conçu pour simplifier et automatiser le processus de recherche et de combinaison d’ensembles de données appropriés pour une tâche donnée. Il permet aux utilisateurs d’utiliser les mêmes outils dans leur flux de travail, tels que le courrier électronique, Slack, Salesforce, Workday et SAP, pour réaliser ces efforts. Plus important encore, il le fait sans qu’il soit nécessaire de créer des requêtes de données sophistiquées qui nécessitent l’expertise d’un data scientist.

En d’autres termes, Watson Orchestrate permet aux hommes d’affaires ordinaires d’accéder aux énormes pools de données dont disposent de nombreuses entreprises, mais qui sont très rarement pleinement utilisées. Pour utiliser le jargon logiciel d’entreprise du jour, c’est comme une version low code / no code de l’automatisation des processus robotiques (RPA).

Bien que certains puissent hausser les épaules et dire «et alors?», La vérité est que cela peut avoir un impact significatif sur les entreprises qui n’ont pas été en mesure de tirer parti de leurs données. Depuis des années, de nombreuses sociétés de logiciels et de services vantent haut et fort les incroyables outils de collecte de données et de collecte de données qu’elles ont construits, et elles ont mis en évidence les types d’idées qui sont possibles si ces grands ensembles de données sont exploités de manière appropriée. Parallèlement à ces grandes promesses, il y a eu des implications autour de la capacité d’utiliser réellement toutes ces données de manière intelligente.

Malheureusement, comme pour de nombreuses autres instances de logiciels d’entreprise, le diable réside dans les détails de la manière dont l’extraction intelligente des données doit être effectuée. Il s’avère qu’il est vraiment difficile de le faire efficacement et de bien le faire. Dans de nombreux cas, les capacités promises dépendent de l’expertise des scientifiques des données. Le problème tacite est que la somme totale de ces spécialistes est très faible et qu’ils sont tous extrêmement demandés. Le résultat est que la promesse du Big Data reste non tenue pour la plupart des organisations.

Conscient de cela, IBM a décidé de tirer parti de ses outils Watson AI pour aider à rendre ce processus beaucoup plus facile et plus démocratisé. Étant donné que la société n’annonce qu’un accès anticipé à ces fonctionnalités via IBM Automation Cloud Pak, les performances réelles de Watson Orchestrate restent à voir, mais la logique derrière le produit a beaucoup de sens.

Il est également important de garder à l’esprit que Watson Orchestrate n’est que l’un des nombreux efforts axés sur l’automatisation dans lesquels IBM s’est récemment lancé. La société a récemment dévoilé une nouvelle version de son Cloud Pak for Watson AIOps, qui regroupe plusieurs outils conçus pour automatiser des tâches de gestion et d’exploitation informatiques chronophages mais souvent fastidieuses, telles que la gestion d’applications multi-cloud, afin de libérer l’informatique personnel pour travailler sur d’autres tâches plus satisfaisantes. La nouvelle version 3.1 intègre également les capacités de l’outil de gestion des performances des applications d’Instana, récemment acheté par IBM.

Instana peut faire des choses comme automatiser le processus de suivi des dépendances logicielles dans des applications conteneurisées hautement distribuées. Étant donné le nombre d’éléments logiciels individuels qui peuvent désormais entrer dans ces applications, il s’agit d’un problème réel important.

L’intention récemment annoncée par IBM d’acheter Turbonomic, une société qui offre un suivi conceptuellement similaire pour toutes les différentes ressources matérielles utilisées dans les applications cloud, est tout aussi intéressante. Comme avec Instana du côté logiciel, le suivi manuel de ces types de ressources est devenu peu pratique, rendant l’automatisation de ces processus absolument essentielle à leur fonctionnement. IBM a également récemment participé à un type d’application d’automatisation très différent via son implication avec le véhicule maritime autonome Mayflower, qui devrait traverser seul l’Atlantique, suivant le chemin de son homonyme colonial.

En regardant tous ces efforts en somme, il est clair qu’IBM considère l’automatisation comme un élément essentiel de ses efforts en matière de logiciels d’entreprise. Il est également évident que l’entreprise s’efforce d’intégrer ces capacités dans autant de domaines que possible. Les logiciels d’entreprise restent une arène extrêmement complexe et compliquée, mais IBM prend des mesures pour essayer de simplifier la partie automatisation de l’équation.

Bob O’Donnell est le fondateur et analyste en chef de TECHnalysis Research, LLC une société de conseil en technologie qui fournit des services de conseil stratégique et d’études de marché à l’industrie technologique et à la communauté financière professionnelle. Vous pouvez le suivre sur Twitter @bobodtech.