Depuis 2007, TIMI a lancé la plateforme data la plus puissante du marché pour repousser les limites de l’analytics, de l’advanced analytics, de l’IA et du Big Data, tout en offrant un environnement convivial, rapide et productif. TIMI est une société de haute technologie qui a inventé le 1er outil de Auto-ML (automated machine learning) de la planète.
Fin 2000 et le boom d’internet et du big data
La fin des années 2000 a été une période d’innovation avec l’émergence d’internet, des smartphones, de la 3G et de l’app store. Attirés par les bénéfices faramineux des sociétés issues de la vague internet, de nombreux investisseurs ont tout misé sur des start-ups pour tenter de reproduire le succès des FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google). D’où l’essor de start-ups attirées par ces modèles et spécialisées en crypto-monnaies, web 3.0, blockchain, réalité augmentée, IoT et wearables – autant de technologies prétendument révolutionnaires qui n’ont pas été à la hauteur de l’engouement qu’elles ont suscité. Après autant de promesses brisées, nous sommes maintenant en droit de nous poser des questions sur la légitimité des dernières solutions hypes de la Silicon Valley : Hadoop et AI.
Hadoop: le flop !
Est-ce que l’écosystème Hadoop a tenu ses promesses de pouvoir exploiter plus facilement et à moindre coût le Big Data ? La réponse est non selon Loïc, spécialiste Big Data : « Les outils disponibles dans hadoop tels que Spark et Databricks ont des performances inférieures aux bases de données des années ‘80 sur du hardware d’époque. » Du côté de TIMI, on partage la même conclusion, celle-ci étant avalisée par des tests effectués sur les outils Databricks/Hadoop et fondée sur des benchmarks universitaires neutres (TCP-H). Le résultat est sans appel : une inaptitude presque totale à traiter de grands volumes de données.
Pire, les bénéfices générés par le big data sont insuffisants pour équilibrer les couts liés aux licences Hadoop/Databricks et au hardware correspondant (sans parler des frais RH). De nombreuses startups basées sur le Big Data font donc faillites ou accumulent des dettes colossales. Un exemple est Uber avec $1823 millions de dettes en 2022. Hadoop est un échec retentissant, une arnaque pure, mais c’est, malgré tout, le centre de toute la «Hype» jusqu’en 2020.
TIMI : une alternative sérieuse
Le fondateur de TIMI avertit : « les mêmes mécanismes de marché qui ont présidé à l’essor de Hadoop se retrouvent aujourd’hui dans le domaine de l’IA. Des milliers de start-ups arrivent avec des produits IA et des promesses ambiguës de valeur. Jusqu’à maintenant, il n’y a rien qui suggère que les LLM («Large Language Model»: la technologie derrière chatGPT) apportent une quelconque valeur business. Au contraire, à plusieurs reprises, les géants de la tech se sont fait « prendre la main dans le sac » avec des démos truquées de leur AI. On pense à la technologie « just walk out » de Amazon (1) ou encore aux 3 fausses démos de Google (2). Même OpenAI, l’inventeur de chatGPT, s’est fait prendre avec sa démo truquée de Sora ou encore son « exa- men du barreau » où chatGPT obtenait soit- disant un score de 90% alors que, en réalité, le score était à 15% (3).
Nous fabriquons des outils d’analyse de données qui sont parmi les plus sophistiqués au monde. Nous avons aussi créé la plateforme big data (Anatella), financièrement la plus rentable au monde. Actuellement, nous nous refusons à utiliser le terme AI pour qualifier nos outils, dans un souci d’éthique et de crédibilité. En place dans de nombreux secteurs d’activités, nos solutions manipulent et analysent chaque jour des exabytes de données sans faillir et ce dans le monde entier.
Mon conseil aux entrepreneurs : évitez les « services AI ». De toute façon, dans le cas où les LLM prendraient une trajectoire vertigineuse, la création de chatbots aléatoires ne vous préparera pas à l’avenir. Privilégiez des outils d’analyse de données qui sont fiables et rentables, tels que les nôtres ».
[1] https://www.businessinsider.com/amazons-just-walk-out-pullback-shows-ai-way-to-go
2 Google faked the « Duplex » demo, the « Gemini » demo, the « Overview » demo
3 https://link.springer.com/article/10.1007/s10506-024-09396-9#Sec11
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