Moteurs d'information : qui se distingue sur ce marché aux couleurs d'Elasticsearch

Quel est le temps moyen de déploiement d'un moteur d'information (insight engine) ? Environ six mois, à en croire l'estimation que Gartner donne dans le cadre du Magic Quadrant dédié à ce segment de marché.

Une manière, pour le cabinet américain, d'attester de l'évolution de ces outils. Qui, de la recherche, évoluent vers des mécanismes d'enrichissement des contenus et vers l'usage du langage naturel, autant pour l'indexation que les requêtes.

Le cloud s'est imposé comme le principal mode de déploiement des moteurs d'information, avec l'hybride en option. En parallèle, un nombre croissant d'offreurs optent pour une approche ouverte ; souvent à base d'Elasticsearch (c'est le cas de 5 des 15 fournisseurs classés au Quadrant).

Pour figurer à ce Quadrant, il fallait, en particulier, proposer au moins un produit autonome. Ce n'est plus le cas chez Google, qui propose désormais son moteur exclusivement dans le cadre de sa suite bureautique cloud. AWS n'a pas ce « problème », mais il n'a pour le moment droit qu'à une « mention honorable », faute d'avoir réuni, avec son offre Kendra, une clientèle assez diversifiée géographiquement.

Quinze fournisseurs, sept « leaders »

La photographie que donne Gartner correspond à la situation en décembre 2022. Le positionnement dans le Quadrant se fonde sur deux dimensions. D'un côté, un axe « vision ». Il est centré sur les stratégies (sectorielle, géographique, commerciale, marketing, produit...). De l'autre, un axe « exécution » qui reflète la capacité à répondre effectivement à la demande (expérience client, performance avant-vente, qualité des produits/services...).

Sur l'axe « vision », les fournisseurs classés se placent dans cet ordre :

Sur l'axe « exécution » :

Coveo plus à l'aise sur les environnements tiers que sur le machine learning

Du côté de Coveo, on se distingue autant par la stratégie sectorielle que par diverses capacités fonctionnelles. En l'occurrence, la remontée d'informations dans des environnements tiers, l'outillage pour la création d'UI et les options de personnalisation.

Gartner regrette, en revanche, les possibilités limitées de déploiement de son moteur d'information (uniquement du SaaS multilocataire). Il fait aussi remarquer la marge dont Coveo dispose encore en matière d'exploitation du machine learning, notamment en corrélations avec les méthodes de représentation des données (taxonomies, ontologies, graphes...).

Elastic : une force communautaire, un marché à mieux cerner

Elastic a pour lui ses fondations open source... et la communauté qui va avec. Pure player, il est, parmi les fournisseurs classés au Quadrant, celui qui affiche les plus hauts revenus sur le marché des moteurs d'information. Gartner souligne aussi la lisibilité de sa tarification (basée sur calcul + stockage) et l'équilibre de sa stratégie commerciale (direct/indirect).

C'est moins positif sur la stratégie sectorielle (nécessité de s'appuyer sur des partenaires pour personnaliser les solutions). Tout comme sur la compréhension du marché (motif : offre encore nettement axée sur la recherche externe) et la stratégie produit (positionnement moins claire que chez la concurrence ; Elastic se cherche par exemple sur la question du langage naturel).

IBM : plus horizontal que vertical

IBM, au contraire, obtient le plus haut score du Quadrant sur le critère « compréhension du marché » ; le reflet de l'éventail d'acheteurs et de cas d'usage qu'il sert. Gartner lui donne également des bons points sur la conception de ses produits, saluant entre tous les fonctionnalités d'analyse de documents.

La stratégie géographique et le modèle économique, a contrario, font l'objet de réserves, IBM n'ayant pas communiqué suffisamment d'éléments. La stratégie sectorielle fait aussi partie des axes de progression : les solutions nécessitent un certain effort d'adaptation.

Lucidworks : du bon sur l'évaluation, du moins bon sur la conception

La compréhension du marché est aussi un élément fort chez Lucidworks ; et ce n'est pas nouveau, souligne Gartner. Les capacités en matière d'évaluation et d'amélioration de la pertinence le sont également.

On ne peut pas en dire autant de l'expérience « très basique » de conception d'UI. Idem pour la stratégie commerciale (la croissance semble être essentiellement le fait de la clientèle existante) et le pricing. Ainsi que cette potentielle barrière à l'adoption : l'exigence fréquente de PoC.

Microsoft : deux offres aux extrémités du spectre

Chez Microsoft, au contraire, le pricing est un élément de distinction dans le bon sens. En particulier pour le produit Azure Cognitive Search. Une offre qui permet au groupe américain de « viser large », comme celle intégrée à sa suite bureautique cloud (Microsoft Search). L'une et l'autre ont démontré, estime Gartner, une capacité fonctionnelle et de montée en charge.

Appréciation moins positive concernant l'enrichissement des données : les deux offres sont « aux deux extrémités du spectre ». D'un côté, Microsoft Search propose un pipeline minimaliste. De l'autre, Azure Cognitive Search peut aller taper dans les services cognitifs Azure, mais sans environnement de conception. Autres limites : l'absence de capacités manuelles pour évaluer la pertinence et le manque de personnalisation native sur Azure Cognitive Search.

Mindbreeze : le catalogue, l'écosystème... et les inquiétudes post-déploiement

Mindbreeze se distingue autant par le niveau de satisfaction client sur l'implémentation que sur sa stratégie d'écosystème. Gartner salue aussi son catalogue d'éléments « prêts à l'emploi » (templates UI, connecteurs, modèles de classification...).

Hormis sa présence géographique limitée, Mindbreeze suscite le plus grand écart de sentiment chez les clients quant à l'efficacité des services passé la phase de déploiement. Il manque par ailleurs de clarté au sujet de ses acheteurs cibles de son moteur d'information.

Sinequa : une offre alignée sur le marché, mais peu lisible

Contrairement à Mindbreeze, Sinequa se distingue positivement sur la compréhension des besoins, avec la plus haute note du Quadrant. De manière générale, constate Gartner, le lien est fort entre les tendances du marché et l'historique produit - comme la feuille de route. Les capacités de personnalisation sont un autre point fort.

Sinequa n'affiche pas la même capacité à communiquer clairement la proposition de valeur de son moteur d'information. Et la stratégie de vente liée avec Microsoft ne facilite pas la lecture. Par ailleurs, sa marque, quoique établie, doit encore gagner en considération. De même, la satisfaction client à l'égard du pricing reste à améliorer.

Photo d'illustration © Xanthius - Adobe Stock