Google poursuit l’intégration de l’IA dans son écosystème data. La firme de Mountain View a dévoilé « Conversational Analytics », un nouvel assistant pour BigQuery, actuellement en phase de test. Accessible via l’Agent Hub, cet outil permet aux utilisateurs d’interagir avec leurs données via un dialogue en langage naturel, sans avoir à maîtriser le langage SQL.
Une conversation, pas une simple requête :
Là où les générations précédentes d’outils se contentaient de transformer une question isolée en code, Conversational Analytics introduit une dimension contextuelle. L’assistant mémorise l’historique des échanges (jeux de données utilisés, filtres appliqués, période concernée) pour affiner les réponses suivantes. Les utilisateurs peuvent ainsi explorer leurs données de manière itérative, sans devoir reformuler intégralement leurs questions à chaque étape.
Un atout pour les équipes :
Cette approche allège considérablement la charge des développeurs. Fini de devoir anticiper et coder des tableaux de bord pour chaque question métier potentielle. L’agent interprète dynamiquement les intentions de l’utilisateur tout en respectant les règles de gouvernance et de sécurité déjà définies dans BigQuery.
Une feuille de route claire pour Google :
ette annonce s’inscrit dans une feuille de route claire pour Google :
Janvier 2026 : Lancement en test de « Comments to SQL » pour générer du code SQL à partir de commentaires.
Novembre 2025 : Ajout de fonctions SQL basées sur l’IA (If, Classify, score) pour simplifier l’analyse à grande échelle.
Août 2025 : Mise à jour des agents d’ingénierie et de science des données.
Contexte concurrentiel :
Google n’est pas seul sur ce terrain. Snowflake propose déjà des fonctions comme AI Parse Document et Cortex, tandis que Databricks mise également sur la conversion du langage naturel en SQL. L’objectif est clair pour tous : rendre l’analyse de données accessible au plus grand nombre, au-delà des seuls experts techniques.
Référence : Le Monde Informatique
