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Le 27 novembre 2025, j'ai participé au « Data & AI Summit '25 Fall » organisé par Google.

Récemment, notre entreprise a décidé de s'attaquer sérieusement à l'exploitation des données et a discrètement lancé un projet. Au départ, nous y travaillions lentement, en commençant par ce que nous pouvions faire, mais un jour, nous avons appris que Google organisait le « Data & AI Summit '25 Fall ».

J'ai décidé d'assister à cet événement sur un coup de tête, en me disant : « Il faut que je me tienne au courant des dernières tendances en matière d'utilisation des données ! », et c'était une excellente décision. J'ai assisté à des conférences bien plus intéressantes que je ne l'imaginais.

Données et amp; AI Summit '25 Fallとは？

Comme son nom l'indique, cette conférence portait sur les « Agents IA ». Cet événement hybride, qui a réuni environ 3 000 participants, a rencontré un vif succès. J'y étais présent et j'ai constaté qu'il y avait la queue pour certaines conférences et que, faute de places assises, certaines personnes ont dû rester debout. J'ai ainsi pu constater le fort intérêt suscité par l'utilisation des données et l'IA.

Voici le programme de la journée.

https://cloudonair.withgoogle.com/events/data-ai-summit-25f

Dans cet article, nous reviendrons sur le discours d'ouverture et les sessions particulièrement mémorables !

Discours d'ouverture : Vers une ère de « co-création » avec les acteurs des données – Analyse de données de nouvelle génération grâce à une infrastructure de données compatible avec l'IA

Le discours d'ouverture était composé de trois parties : « Trois exigences pour les agents d'IA » par Hamada de Google Cloud, suivi d'exemples d'utilisation des données par Lion Corporation et Mercari, Inc., et d'une « démonstration d'analyse conversationnelle » par la division technologique de Google.

◼︎Trois exigences pour les agents d'IA

Hamada a présenté les trois exigences essentielles pour une introduction complète des agents d'IA et leur capacité à gérer les opérations commerciales : « Action », « Mémoire » et « Contexte ».

Action : Les agents d'IA doivent agir de manière proactive, et non passive.

L'essentiel ici est la « transparence du processus de réflexion ». Il a expliqué que le concept de « raisonnement avancé », qui divise une série d'étapes en phases, est essentiel pour améliorer la transparence de l'analyse.

Mémoire : La « mémoire à court terme » et la « mémoire à long terme » sont nécessaires au bon fonctionnement d'un agent d'IA.

Pour expliquer le concept de « mémoire à long terme », qui permet un accès en temps réel aux données détenues par les entreprises, on a donné l'exemple d'une personne communiquant avec un agent IA par commande vocale pour commander un produit. Ce procédé était bien plus rapide que la commande tactile traditionnelle, et cela m'a confirmé à quel point il est devenu courant.

Contexte : Le contexte est essentiel pour garantir la fiabilité des réponses.

L'importance de la « couche sémantique » pour guider vers la base de données et la formule de calcul correctes a été expliquée.

J'ai eu de nombreuses occasions d'entendre parler de la couche sémantique lors de cours ultérieurs, et j'ai réalisé qu'elle suscite un intérêt croissant.

◼︎Exemples d'utilisation des données

Lion Corporation a présenté un exposé sur la construction d'une infrastructure de données, et Mercari Inc. a présenté ses efforts pour démocratiser les données.

La démocratisation des données m'a particulièrement marqué, car c'est un sujet qui me tient à cœur. L'introduction des agents d'IA a permis à tous d'accéder aux données, un accès auparavant réservé aux analystes, et c'est un modèle que notre entreprise souhaite suivre.

Lors d'une séance de partage organisée ultérieurement au sein de l'entreprise, nous avons discuté de la manière dont nous souhaitions mettre en œuvre cette idée immédiatement.

◼︎Démo d'analyse conversationnelle publiée

Une démonstration d'un agent d'analyse conversationnelle a été présentée en utilisant « Agent d'analyse conversationnelle dans BigQuery » comme exemple.

Bien que j'aie déjà utilisé BigQuery, j'ignorais totalement qu'il était possible d'analyser des données en langage naturel ; ce fut donc une véritable révélation. L'assistance est excellente, avec les suggestions de Gemini pour améliorer la précision des données et générer automatiquement des requêtes optimales. J'ai été impressionné par la relative simplicité de la configuration.

Exercices préliminaires sur l'API d'analyse conversationnelle ! Comment créer un agent d'IA qui extrait des données de BigQuery à l'aide du langage naturel

Dans une présentation d'Irete Inc., une étude de cas d'analyse de données au format conversationnel a été présentée, combinant « BigQuery » et « Conversational Analytics API ».

L'idée était de stocker les données du site dans BigQuery, puis d'externaliser l'exécution et l'analyse des requêtes vers l'API Conversational Analytics. En rendant l'agent IA accessible depuis les outils de communication courants, on a créé un environnement où chacun pouvait facilement exploiter les données.

Le contenu incarnait parfaitement la « démocratisation des données » évoquée dans le discours d'ouverture, et sa structure était très simple. J'ai immédiatement souhaité l'intégrer à mon entreprise.

J'adorerais le mettre en œuvre moi-même, mais compte tenu des compétences pratiques requises, cela prendrait probablement des années, alors je vais laisser cela à nos ingénieurs !

Étapes minimales ! Collaboration entre un agent IA connecté à Google Trends et le responsable produit

Lors d'une conférence organisée par AEON Smart Technology Co., Ltd., il a été expliqué comment l'entreprise utilise l'IA pour les « données de référence produit », une initiative unique pour une entreprise possédant des magasins physiques.

Les présentations ont porté sur deux défis : « Résoudre les recherches floues » et « La correspondance automatique des tendances ». Les deux présentations ont utilisé Google Vertex AI Search.

— Recherche floue utilisant l'IA dans les données de référence produit

Il a évoqué le problème des clients posant des questions vagues sans mentionner de produit précis, un problème propre aux entreprises disposant de magasins physiques. Les systèmes classiques exigent une correspondance exacte ; ainsi, des questions pourtant simples pour un humain deviennent un obstacle majeur. Cette initiative vise à tester une approche basée sur l’intelligence artificielle pour résoudre ce problème.

L'écran de démonstration montrait un système qui fournit instantanément des informations pertinentes sur les produits à partir de données massives, même pour des requêtes vagues comme une recherche internet. Je n'ai pas vraiment compris son fonctionnement, mais j'étais tout simplement impressionné qu'une entreprise puisse en faire autant.

— Détection des tendances et correspondance automatique avec les données produits

Ils ont expliqué qu'ils envisageaient un outil capable de recueillir instantanément des informations sur les tendances externes et de les relier automatiquement à leurs propres données produits, dans le but de raccourcir le délai entre l'apparition d'un besoin client et la mise en rayon effective du produit.

Il s'agissait également d'une conférence sur les technologies de pointe, et c'était passionnant. Je n'arrive pas encore à imaginer comment cela pourrait être utilisé dans les services de notre entreprise, mais j'aimerais beaucoup tester personnellement « Google Vertex AI Search ».

résumé

Nous avons sélectionné et présenté uniquement les sessions les plus marquantes, mais qu'en avez-vous pensé ? Nous espérons avoir pu vous transmettre, ne serait-ce qu'un peu, l'enthousiasme que nous avons ressenti ce jour-là face à « l'innovation portée par les agents de données ».

Honnêtement, nos progrès en matière d'utilisation des données étaient lents, mais la participation à ce sommet a été une excellente occasion de nous rappeler que nous devons prendre ce sujet au sérieux pour ne pas être laissés pour compte.

Je voudrais tout d'abord commencer par la définition de la couche de données et sémantique, dont l'importance a été soulignée à plusieurs reprises ces derniers temps.