Pionnière dans le secteur de la data, l’entreprise française Sifflet assure aux entreprises exactitude, fiabilité et maîtrise dans l'acheminement et le traitement des données, sur lesquelles se fondent de plus en plus de décisions stratégiques majeures. Pour surmonter les problématiques qui découlent de la gestion de volumes importants de données, Sifflet se positionne en acteur déterminant et proactif pour permettre aux entreprises d’en détecter les anomalies et ainsi rendre plus fiable l’utilisation de la data.
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00:00 Bonjour à tous et bienvenue à la péninsule de Paris pour la nouvelle émission de notre show.
00:03 Bienvenue à vous, Sama Bakouk.
00:05 Merci, Jessie. Je suis contente d'être ici.
00:07 Mon plaisir.
00:08 Vous êtes la CEO et cofondatrice de Sifle, une plateforme d'observatrice de data stack.
00:14 C'est ça.
00:15 Nous sommes sur la mission de terminer ce que nous appelons l'entropie de données.
00:18 C'est un état de chaos que les entreprises doivent gérer
00:21 quand elles s'occupent de grandes quantités de données
00:23 et cela les empêche de les utiliser.
00:26 Nous voulons donc aider à leur gagner plus de confiance dans leurs données pour qu'elles puissent les utiliser.
00:30 Ça a l'air très utile et dans le mood of time.
00:33 Oui.
00:33 J'aimerais savoir plus sur comment ça marche.
00:35 Allons-y.
00:36 Absolument.
00:37 Sama, tu devrais te sentir très fière de ton environnement.
00:55 Tu as toujours travaillé dans le monde des initiatives mathématiques et analytiques en finance,
01:00 surtout en Asie,
01:02 où tu étais directrice exécutive à Goldman Sachs en commerce et en achat.
01:06 Alors, nous aimerions savoir la journée derrière Sifle.
01:10 Tout d'abord, merci, Jessie. C'est très gentil de te dire.
01:13 Comme tu l'as dit, j'étais directrice exécutive à Goldman Sachs en commerce et en achat.
01:18 Et comme tu peux imaginer, les services financiers sont une industrie très intensif de données en général,
01:24 particulièrement sur le plan de commerce.
01:25 Beaucoup de volumes d'informations sont ingestés en temps réel,
01:28 beaucoup d'analyses sont utilisées en temps réel,
01:31 pour faire de grandes décisions.
01:34 Et j'ai réalisé, à partir de cette expérience,
01:36 que la qualité des données était un grand hurdles à l'adoption de données
01:39 et que les gens étaient presque effrayés de l'utilisation des données,
01:43 sans comprendre complètement que c'était confiable et reliable.
01:47 Alors, j'ai commencé à devenir passionnée de ce sujet.
01:50 Et j'ai rencontré quelques leaders de données dans le domaine
01:54 pour essayer de comprendre leur point de vue.
01:55 Et j'ai reconnu les gens qui sont maintenant mes cofondateurs,
02:01 deux hommes brillants que j'ai connus pendant la dernière décennie,
02:04 qui ont construit leurs carrières en données et en analyse.
02:07 Et les trois d'entre nous ont réalisé que c'était un grand problème pour beaucoup d'organisations.
02:11 Et c'est comme ça que Sifle est venu.
02:12 OK. Tu as apporté la solution après le problème.
02:18 Exactement. Nous avons vécu le mal dans nos précédentes expériences
02:21 et nous savions à la première ligne à quel point c'était important pour les organisations dans le monde entier.
02:26 Alors, qu'est-ce que la observabilité des données
02:28 et qu'est-ce que l'approche Sifle à ce sujet, à la fin?
02:31 Commençons par la observabilité.
02:32 La observabilité est un concept qui vient de la software,
02:36 et même avant ça, de la théorie de contrôle.
02:39 Et si nous regardons l'ingénieur de la software,
02:42 le mouvement des DevOps et ce qui s'est passé au cours des dernières années,
02:45 avec chaque entreprise qui voulait devenir une entreprise de software,
02:49 les entreprises ou les solutions comme Datadog, New Relic, Splunk, etc.
02:53 ont pionné ce qui est maintenant connu comme l'observabilité des données,
02:55 qui est l'abilité de donner aux entreprises qui utilisent de la software
03:01 une visibilité complète sur leurs applications et l'infrastructure
03:05 en regardant certains des sorties de ces éléments.
03:08 Nous essayons donc d'émuler cela d'une certaine façon.
03:10 Et l'observabilité des données, de la façon dont nous la définissons à Sifle,
03:13 est la possibilité de donner aux ingénieurs et aux consommateurs de données,
03:17 ou aux producteurs et aux consommateurs de données,
03:19 l'abilité de comprendre ce qui se passe à l'intérieur de leur infrastructure de données,
03:22 afin qu'ils puissent contrôler ce que nous appelons l'entropie des données.
03:25 Et la façon dont nous faisons cela à Sifle aujourd'hui est relativement simple.
03:29 Nous sommes une solution de software.
03:31 Nous venons et nous connectons à votre technologie existante ou à votre infrastructure de données.
03:36 Nous avons des connecteurs qui suivent vraiment la chaîne de valeur des données,
03:41 du format de sa production jusqu'à ce qu'elle soit servi à l'utilisateur.
03:45 Et nous collectons des connaissances à travers cette chaîne de valeur,
03:48 et nous les transmettons dans la détection d'anomalies automatisées,
03:51 de l'analyse des causes de la défaite, de la gestion des incidents, etc.
03:54 Et l'idée est vraiment de donner ce point de vue 360 sur le statut de la santé des données.
03:59 Alors, Samah, comment voyez-vous l'évolution de l'espace de données au cours des prochaines années ?
04:03 C'est une question excellente.
04:05 L'espace de données évolue constamment, ce qui est génial et ce qui est ce qui a été initialement attiré.
04:09 Exactement.
04:11 Je pense que, comme dans n'importe quelle industrie,
04:13 elle va être largement affectée par l'environnement économique,
04:17 les tendances macro et tout cela.
04:19 Et donc, en ce qui concerne ce qui se passe actuellement dans le monde,
04:22 je pense que, même si au cours des dernières années,
04:26 les entreprises ont passé beaucoup d'argent sur leur infrastructure de données et sur le modèle
04:30 pour s'assurer qu'elles avaient les meilleurs outils de production dans tout,
04:33 je pense que, en ce moment, le focus va être beaucoup sur la gouvernance, la réputation,
04:39 l'optimisation des coûts.
04:41 Et donc, ce n'est pas seulement ouvrir la porte à quelques opportunités
04:47 et de nouveaux vendeurs dans l'espace, comme Sifle,
04:50 mais aussi de former la façon dont les leaders de données pensent à l'allocation des ressources.
04:55 Samah, tu es une femme si impressionnante.
04:58 Merci.
04:59 Et c'était un plaisir de t'interviewer,
05:01 parce que, comme tu le sais, le monde technologique est souvent géré par les hommes.
05:04 Et est-ce que te voir ici signifie que les femmes sont en train de se développer ?
05:09 J'adore cette question et je pense que c'est un très beau moyen de terminer notre interview.
05:14 Il n'y a pas d'une réponse claire à votre question,
05:18 et je vais essayer de vous donner une réponse.
05:23 Tu sais, il y a dix ou environ dix ans, quand j'ai gradué,
05:28 je voulais travailler en technologie, mais je n'avais pas trouvé de modèles de rôle,
05:33 de compagnie de technologie féminine qui m'a inspirée,
05:36 et qui m'a donné, d'une certaine façon, le confort de travailler dans ce domaine.
05:41 J'ai donc terminé par travailler dans un environnement très dominé par les hommes,
05:46 mais le point est que nous, en tant que femmes, collectivement, dans ce domaine,
05:51 nous devons mettre plus d'efforts pour attirer les talents féminins.
05:54 Parce que quelque chose de si simple comme parler de votre expérience en tant que fondatrice féminine,
06:00 tu sais, célébrer les femmes dans votre organisation,
06:03 célébrer les autres femmes, les étudiants, etc., peut en fait faire la différence.
06:07 Et je pense qu'on devrait en voir plus,
06:09 parce qu'il y a aussi cet aspect de nous, les femmes,
06:11 où nous sommes presque trop timides ou trop effrayées pour parler de nos réussites,
06:16 et je pense que cela devrait définitivement changer si nous voulons en faire plus,
06:20 pour que plus de femmes puissent assister à la table.
06:23 Donc, soyez sûre que vous êtes une belle inspiration.
06:25 Merci beaucoup, Jessie, j'apprécie ça.
06:27 Merci pour cette belle interview aussi.
06:29 Merci, j'ai eu beaucoup de plaisir.
06:31 Et à très bientôt, tout le monde, pour une nouvelle émission de Safari.
06:34 Merci.
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