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Grégoire Peiron (Google Cloud) : le cloud en est à ses débuts, nous proposons nos services aux entreprises

Le cloud connait une croissance fulgurante et Google nourrit de grandes ambitions. 

Nous avons voulu concrètement en savoir un peu plus.  Nous avons interviewé Grégoire PeironGoogle Cloud Sales Lead France :

Cloud : que propose Google ?

La marque Google Cloud a été lancée en septembre 2016 mais nous proposons des 

solutions B2B sur le Cloud depuis plus de 7 ans. Les 7 produits de Google ayant plus d'un milliard d'utilisateurs chacun (Search, Maps....) reposent sur une infrastructure et des technologies propriétaires, que nous développons depuis notre naissance. Avec Google Cloud, nous proposons désormais ces produits et solutions aux entreprises.

Google Cloud est piloté par Diane Green, fondatrice de VMware, figure de la Silicon Valley et membre du comité d’administration de Google depuis 2012.

 

Google Cloud est une marque ombrelle qui recouvre plusieurs activités :

  • La suite collaborative G Suite : messagerie, calendrier, documents partagés, Hangout etc.
  • Les produits Google Cloud autour du stockage, réseau, computing, de la Big Data et du Machine Learning
  • Les APIs de Google Maps
  • L’équipement avec le Chromebook, Chromebox for meetings

Google Cloud Platform permet aux développeurs de tester, construire, déployer des applications sur la base de notre infrastructure et de nos technologies. Elle permet aussi de stocker, gérer et analyser des volumétries très importantes de données, que ce soit pour l’analyser ou faire du requêtage à forts volumes.

Google Cloud Platform comprend plus de 80 produits, autour du Iaas, du Paas, de la Big Data et du Machine Learning. Nous avons un réseau composé de milliers de kilomètres de câbles à fibre optique, combiné à notre solution de mise en réseau avancée définie par logiciel et à nos services de cache en périphérie, ce qui rend l’offre cloud performante, évolutive et sécurisée. Par exemple, App Engine qui notre solution PaaS permet de créer des applications Web évolutives. App Engine se charge automatiquement de l'évolution de votre application en fonction du trafic enregistré par celle-ci. Ainsi, vous ne payez que les ressources que vous utilisez. Vous importez simplement votre code, et Google gère la disponibilité de votre application. Vous n'avez aucun serveur à provisionner ou à gérer.

Nous proposons également des outils de monitoring, comme Stackdriver, qui vous offre une réelle visibilité sur les performances, la disponibilité et l'état général de vos applications cloud. D'autre part, Google Cloud IAM permet aux administrateurs d'accorder les autorisations nécessaires aux utilisateurs intervenant sur des ressources spécifiques. Grâce à cette solution, vous contrôlez l'accès à vos ressources cloud et leur visibilité afin de centraliser leur gestion.

Quelle est l’ambition de Google ?

Le cloud est un axe stratégique pour Google. Un seul chiffre, très révélateur : Google Cloud correspond à un investissement sur les trois dernières années de 29.4 milliards de dollars dans l’infrastructure et la recherche et développement.

De fait, Google Cloud Platform est présent dans 10 régions dans le monde, propose 100 points de présence et un réseau de centaines de milliers de kilomètres de câbles à fibre optique.

Quels sont les points de différenciation de Google, dans un secteur déjà très disputé ?

Il y a en effet de grands acteurs sur le marché du cloud public comme Amazon Web Services, Microsoft Azure ou IBM. Nous sommes des challengers, nous arrivons plus tard, mais avec des différenciations très fortes, autour de trois grands thèmes :

1- La sécurité et l’infrastructure

La sécurité est clé car elle peut être un frein, notamment pour des acteurs traditionnels. Notre démarche est en tout premier lieu de rassurer sur ce point, dans la mesure où la sécurité est au coeur du business Cloud chez Google. Nous sommes propriétaires à 100% de notre infrastructure et l’utilisons pour nos propres technologies. Nos centres de données nous appartiennent, de même que tout le réseau qui les relie. Notre modèle de sécurité est un processus de bout en bout. Il est le fruit d'une quinzaine d'années d'expérience consacrées à protéger nos clients et nos applications telles que la recherche Google et Gmail.

Avec Google Cloud Platform, vos applications et vos données bénéficient du même modèle de sécurité. L'équipe chargée de la sécurité des informations est au cœur du modèle de sécurité Google. Cette équipe réunit plus de 750 des meilleurs experts en matière de sécurité des informations, des applications et des réseaux. Les infrastructures Cloud Platform et Google sont certifiées par un nombre croissant de normes et de contrôles de conformité. Elles sont soumises à plusieurs audits tiers indépendants visant à garantir la sécurité et la confidentialité des données. Enfin, les données de nos clients appartiennent exclusivement à nos clients, nous n’y avons pas accès.

2 - L’ouverture

Google Cloud repose sur la culture du code “open source” et c’est la culture de Google depuis le début de son histoire. Les chercheurs de Google ont publié de nombreux articles, qui ont donné naissance à des codes open source. Hadoop, un outil fondamental du big data en est un exemple. Il en est de même pour Kubernetes et TensorFlow,  bibliothèques de logiciels open source très utilisées aujourd’hui. 

L’autre aspect de l’ouverture tient à notre politique de prix, très différente de nos concurrents. Nous n’avons pas vocation, comme dans l’IT traditionnel, à rendre les clients captifs, dépendants de leur fournisseurs, nous proposons au contraire de facturer à l’usage. Très concrètement, nous facturons à la minute. Le client gagne du coup en agilité, il peut tester plus de choses, sans surcoût, et c’est une différence majeure avec le passé. D’autant que Google Cloud propose des recommandations sur le prix appliqué, par exemple en proposant le bon type de machine en fonction de l’usage.

3 - Big data et machine learning

Nous proposons une suite de solutions autour de la data, afin de capter, stocker, traiter, analyser la donnée. Chacune des solutions est spécifique, et elles sont interconnectées les unes aux autres. Dans un monde où les entreprises ont de plus en plus de data à exploiter et à traiter, il est absolument critique d’avoir une architecture et une infrastructure fiables pour traiter de grandes volumétries. Par exemple, l’une de nos solutions les plus utilisées est BigQuery. BigQuery est un entrepôt d'analyse de données d'entreprise. Très abordable et entièrement géré, il permet de traiter plusieurs pétaoctets de données. BigQuery fonctionne sans serveur. Il n’y a aucune infrastructure à gérer, vous pouvez vous concentrer sur l'analyse de vos données et ainsi dégager des informations pertinentes grâce au SQL. BigQuery est une plateforme d'analyse de Big Data puissante, utilisée par tout type d'entreprises, qu'il s'agisse de start-up ou d'entreprises du CAC 40.

Data center dans l'Orégon

Nos solutions de Machine Learning sont déjà utilisées dans de nombreuses applications Google dont Google Photos, l’application de recherche Google, Google Traduction et Gmail.

Google Cloud offre désormais des solutions de Machine Learning puissantes et précises aux entreprises, avec des modèles pré-entrainés et un service pour générer ses propres modèles sur mesure, et ce à grande échelle. Nous avons également mis à disposition des entreprises des API, à partir des usages que nous avons eus pour nos propres besoins : Translate, Speech to text, Vision, Video Intelligence… Il est donc possible pour les développeurs de tester des produits à partir des modèles que nous avons créés pour nous-mêmes.

Des cas concrets ?

C’est par exemple intéressant pour les médias, qui souhaitent faire de la curation de contenus dans leurs forums. Il leur faut en effet traiter beaucoup de texte et en faire une analyse pertinente, qui peut être menée via notre API Natural Language, laquelle va permettre de déterminer s’il y a des propos sensibles.

Un autre exemple est Airbus Defense and Space. L’entreprise a testé Google Cloud Machine Learning pour automatiser les process de détection et de correction d’images satellite avec des imperfections (comment distinguer sur de grandes masses nuages couvrants et  neige notamment ?).

C’était jusque là un processus long et sujet à erreurs, c’est désormais beaucoup plus rapide et précis, grâce notamment à la détection de modèles dans les images satellite.

Que va changer le cloud ? Toutes les entreprises y basculeront-elles  ?

Nous pensons que nous sommes au début du marché du cloud public. Les investissements en infrastructure IT vont être ainsi profondément modifiés. L'opportunité totale du marché pour le cloud computing dépasse 1000 milliards de dollars dans le monde et les grands fournisseurs du Cloud n'ont seulement pénétré que 5% du marché. Il s’agit donc d’une grand opportunité. Sur le fond, le changement structurel, est que les entreprises passent d’une logique de Capex à une logique d’Opex, ce qui peut prendre du temps. Il sera certainement préférable d’investir dans des “data scientists”, dans des spécialistes du machine learning, plutôt que dépenser pour créer une infrastructure, des équipes qui vont câbler etc… Cette approche bouleverse les modèles. Les entreprises nées dans le digital  l’ont bien compris, et viennent notamment par ce biais bousculer les entreprises traditionnelles qui portent un lourd héritage technologique.

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