La plateforme collaborative Dataiku se propose de répondre aux besoins de tous les professionnels de Data Science. Elle fournit des outils pour le développement des projets data allant de la préparation des données à la création de nouvelles applications.
Une plateforme de data science correspond à un environnement logiciel qui permet de traiter les données de bout en bout. En tant qu’espace de travail collaboratif, Dataiku donne la possibilité aux équipes de Data Science de communiquer entre elles en plus de bénéficier des outils nécessaires pour la mise à l’échelle des projets. Découvrez tout ce qu’il y a à savoir sur Dataiku.
Dataiku : qu’est-ce que c’est ?
Dataiku Data Science Studio(DSS) est une plateforme collaborative de Data Science pour le développement bout en bout d’un projet data. Il permet aux data engineers, aux data analysts ainsi qu’à tous les professionnels de données de développer efficacement et de mettre à l’échelle les applications. Dataiku fournit les outils (code, notebook, graphiques, etc.) nécessaires pour le traitement intégral des données.
La startup a été créée en 2013 à Paris par Florian Douetteau, Clément Sténac, Marc Batty et Thomas Cabrol. Ils ont ensuite installe le siège social à New York. Elle vise à aider les entreprises de tous les secteurs à valoriser les données grâce à l’analyse prédictive. Comme sur toutes les plateformes de Data Science, l’interface workflow de Dataiku transforme les datasets (inputs) en de nouveaux jeux de données (outputs) qui sont applicables au business.
Pourquoi utiliser Dataiku ?
Encore une fois, Dataiku DSS permet le développement de bout en bout des projets data allant de la préparation et du nettoyage des données au déploiement d’API. Entre ces deux bouts se tiennent l’exploration et la visualisation des données, l’analyse prédictive par le machine learning, l’extraction d’informations, l’automatisation et la surveillance des versions.
D’autre part, étant donné qu’il s’agit d’une plateforme collaborative, Dataiku offre la possibilité de travailler ensemble sur les projets. Les fonctionnalités de l’environnement partagé incluent les discussions, les listes de tâches ou encore le partage de documentation, de code, etc.
Dataiku est aussi une plateforme intégrée qui peut être mise en œuvre dans les clouds publics et les services des différents fournisseurs. Il est conçu pour être facile à utiliser même pour les analystes commerciaux non techniques qui n’ont pas une expérience de codage haut niveau. Enfin, il s’adapte nativement à toutes les technologies de Data Science.
Une plateforme tout-en-un
Comme nous l’avons mentionné plus tôt, Dataiku est une plateforme qui permet un traitement intégral des données. Autrement, il fournit au même endroit tous les outils nécessaires pour la réalisation d’un projet.
Dataiku DSS inclut donc avant tout une interface de codage pour les différents langages de programmation (R, Python, Hive, SQL, etc.). Celle-ci correspond à un notebook Jupyter. Par ailleurs, elle fournit également une interface graphique que les utilisateurs peuvent personnaliser et qui fonctionne par glisser-déposer.
En outre, la plateforme contient plus de 30 connecteurs pour l’intégration agnostique des données. Pour faire simple, cela permet de détecter automatiquement le schéma des données et d’appliquer le calcul vers l’infrastructure SQL, Hadoop ou Spark de l’utilisateur. De plus, il est possible d’étendre les connecteurs avec des plug-ins personnalisés.
Le traitement des données implique la préparation, le mélange et la visualisation. Dataiku dispose de plusieurs fonctionnalités pour prendre en charge toutes ces étapes ainsi que le déploiement des modèles.
Dataiku et la vision « Everyday AI »
Si vous pensez encore que la Data Science est réservée à une poignée d’experts isolés dans leur tour d’ivoire, il est temps de mettre vos connaissances à jour.
Aujourd’hui, Dataiku ne se positionne plus uniquement comme un logiciel, mais comme le moteur de l’Everyday AI (l’IA au quotidien).
Mais concrètement, qu’est-ce que cela change pour votre organisation ?
La plateforme d’IA universelle
Imaginez un orchestre où chacun jouerait sa partition sans écouter les autres : c’est souvent ce qui arrive dans les entreprises entre les équipes métier et les équipes techniques.
La force de Dataiku en 2025 réside dans sa capacité à briser ces silos. L’éditeur pousse le concept de Universal AI Platform (Plateforme d’IA Universelle).
L’idée est simple mais redoutable : permettre à l’analyste marketing, qui ne connaît rien au code, de collaborer en temps réel avec le data scientist chevronné qui ne jure que par Python. C’est la fin du « chacun dans son coin ».
Autonomie pour les métiers, contrôle pour les experts
Je vois trop souvent des projets IA finir au placard faute d’adoption. Ici, l’approche est radicalement différente.
En démocratisant l’accès à la donnée, Dataiku permet à chacun de « mettre la main à la pâte ». C’est un véritable changement de paradigme :
- Pour les profils Business : ils accèdent à des outils visuels (No-Code) pour manipuler la donnée et générer des insights sans attendre des semaines.
- Pour les profils Tech : ils gardent la main sur des environnements de code robustes tout en industrialisant les projets créés par le métier.
Sécuriser l’innovation et l’IA générative
De plus, avec l’essor fulgurant de l’IA générative, la plateforme a su intégrer une gouvernance stricte.
On ne va pas se mentir, laisser l’IA en libre-service peut vite transformer votre système d’information en Far West.
Dataiku l’a bien compris en proposant un cadre sécurisé où l’innovation est encouragée, mais contrôlée (lutte contre le Shadow AI, gestion des risques, etc.).
En résumé, adopter cette solution, c’est choisir de systématiser l’usage de la donnée pour qu’elle devienne aussi naturelle que l’envoi d’un e-mail.
Quelles sont les meilleures fonctionnalités de Dataiku DSS ?
Dataiku comporte plusieurs dizaines de fonctionnalités pour le développement d’un projet data, l’analyse de données ou la collaboration. Néanmoins, voici en quelques points les meilleurs d’entre elles.
La collaboration
En tant que plateforme collaborative, une des fonctionnalités proposées par Dataiku est la boîte de réception pour les discussions. Une discussion permet par exemple de trouver plus facilement la solution à un problème qui peut ralentir le développement d’un projet. Les fonctions incluses dans une discussion sont l’édition, l’intégration et les notifications.
En outre, les outils de collaboration offrent également la transparence sur les projets. Nous parlons ici d’une fonctionnalité de contrôle de version qui permet d’expliquer chaque modèle grâce à la sauvegarde des visuels et processus. Pour faire ce type de suivi, des dépôts Git sont disponibles, permettant de savoir qui a travaillé sur le projet ou quand il a été modifié.
L’interface
La page d’accueil de Dataiku a été conçue pour simplifier la navigation pour les utilisateurs. De ce fait, elle affiche les éléments les plus pertinents et les plus récents. Pour trouver les outils, il suffit de dérouler le menu.
Par ailleurs, pour la visualisation du flux, DSS utilise des icônes avec différentes couleurs qui représentent les éléments et les étapes du traitement des données. Par conséquent, l’utilisateur peut facilement voir l’origine des données ainsi que les modifications qui y ont été apportées. Une autre fonction de pliage de flux améliore encore plus la visualisation en permettant de masquer certains segments pour se concentrer sur les parties importantes du flux.
Le machine learning
Avec Dataiku DSS, le machine learning se traduit par plus de valeur sans la maîtrise de Python ou encore une accélération de la création de modèles. La plateforme a même intégré le deep learning basé sur Keras et TensorFlow pour créer des modèles de pointe plus puissants. De ce fait, il suffit au développeur d’écrire le code Keras pour un modèle et DSS se charge du reste. Autrement dit, le prétraitement, l’alimentation et l’entraînement du modèle, la création de graphiques et l’intégration dans Tensorboard s’exécutent automatiquement.
L’agnosticisme technologie
Le fait d’être agnostique signifie qu’il n’existe aucune limite au type de données ni à la méthode utilisée pour leur traitement. Ainsi, qu’un utilisateur soit un « codeur » ou un « cliqueur », Dataiku est accessible à tous.
Les autres fonctionnalités de Dataiku
Le site de Dataiku offre une liste complète ainsi qu’une catégorisation par thèmes de ses fonctionnalités. Ce sont notamment, les applications pour l’analytique, l’architecture des données, les outils de collaboration, la préparation des données, DataOps, la gouvernance, le machine learning, MLOps et la visualisation.
En gros, la plateforme fournit des tableaux de bord et des graphiques pour le partage et la publication des informations. Elle propose également des fonctionnalités d’organisation qui permettent d’accéder plus facilement aux projets (dossiers, applications, etc.).
En termes de codage et de programmation, Dataiku prend en charge les travaux en Python, R, Hive, SQL, Pig ou encore Impala. Les codeurs peuvent travailler aisément sur les notebooks natifs. De plus, DSS fournit des outils pour accélérer les différentes tâches comme un moteur Spark ou différents API. D’autre part, Dataiku est intégré aux services AWS, Azure ou encore GSP et peut être déployé sur les distributions Linux.
Concernant les données, nous avons déjà mentionné l’utilisation des connecteurs de données et des plug-ins. D’autre part, elle propose de nombreuses fonctionnalités pour le traitement des données de bout en bout.
Utilisation de Dataiku
Avant tout, précisons que Dataiku offre un choix aux utilisateurs sur la manière de l’utiliser. Autrement dit, il est possible de passer d’une interface graphique à un notebook (ou l’inverse), même au cours d’un même projet.
DSS fait ensuite une analyse visuelle des valeurs dans le flux visuel (distribution, aberrances, statistiques, etc.). Par ailleurs, chaque projet dispose d’un flux visuel DataOps incluant le pipeline des données et les recettes. Pour MLOps, le déplacement des fichiers entre les nœuds de conception et les nœuds de production est géré par un déployeur unifié.
Le tutoriel de Dataiku
Dataiku DSS propose des tutoriels pour différents types d’utilisateurs (analystes commerciaux, data scientists, data engineers, consommateurs d’AI). Dans le cas du tutoriel pour les data scientists, il existe un flux pour préparer les données et un autre pour évaluer le modèle.
Pour la visualisation des données, DSS dispose de notebooks prédéfinis qui apparaissent en cliquant sur l’icône d’un ensemble de données. Un notebook effectue une analyse exploratoire des données qui génère des graphiques et des statistiques descriptives. Le flux pour la préparation des données supprime des lignes ou des colonnes de valeurs. En revanche, le flux d’évaluation génère de nouvelles colonnes à l’ajout d’une recette après avoir effectué les calculs.
Pour les sessions AutoML, Dataiku peut créer des modèles interprétables tels que Random Forest, des modèles haute performance ou des modèles de deep learning comme Keras/TensorFlow. Une fois que le modèle est créé, les Scénarios d’automatisation permettent d’explorer les MLOps.
En somme, Dataiku est une plateforme idéale pour tous travaux de data science, de data engineering ou de data analytics. Il propose également un environnement collaboratif pour les MLOps et la navigation dans l’IA. Pour les codeurs expérimentés ou les analystes commerciaux non-programmeurs, il fournit tous les supports nécessaires pour la réalisation des projets. Enfin, la possibilité de passer d’un aspect visuel à un autre permet de gagner beaucoup de temps.
Daitaku couronne l’excellence : révélation des champions partenaires 2025
Daitaku dévoile avec fierté les lauréats de son prestigieux programme annuel de récompenses partenaires. Cette distinction met en lumière les entreprises qui se démarquent par leur capacité exceptionnelle à catalyser l’innovation et la transformation numérique via la plateforme d’intelligence artificielle universelle de Daitaku.
La sélection rigoureuse repose sur la performance commerciale en logiciels et services, les initiatives de développement des affaires. Elle tient compte de l’implication active des clients dans le déploiement technologique de la plateforme Daitaku.
AWS remporte le titre de Partenaire Cloud Mondial grâce à son infrastructure avancée qui propulse les solutions d’IA à grande échelle. Ses capacités d’intégration robustes créent des connexions fluides qui accélèrent l’extraction d’insights basés sur l’intelligence artificielle.
Snowflake s’illustre également comme Partenaire Mondial de Données avec ses solutions qui assurent une gestion évolutive et transparente des données. Cette collaboration rend la prise de décision guidée par l’IA plus accessible et efficiente pour les utilisateurs.
Accenture, quant à elle, décroche la distinction d’Intégrateur de Systèmes Mondial pour son expertise dans la construction de cœurs de métier numériques. Son engagement envers l’innovation propulse l’adoption de l’IA dans tous les secteurs industriels.
Dans les Amériques, Aimpoint excelle comme Intégrateur de Systèmes régional. Sa maîtrise de la stratégie en science des données aide les organisations à maximiser le potentiel transformateur de l’intelligence artificielle.
Nouvelles fonctionnalités de Dataiku
Dataiku a introduit des outils avancés tels que Dataiku Stories, Dataiku Answers and Agent Connect, et des Visual Agents and Tools. Ces ajouts facilitent la narration des données, l’interaction avec les agents d’IA et l’automatisation des processus analytiques. De plus, des fonctionnalités comme l’intégration des LLM Mesh et l’embedding de documents ont été ajoutées, permettant une meilleure gestion des modèles linguistiques et une intégration fluide des documents dans les workflows analytiques.
Concernant le machine learning, Dataiku a renforcé ses capacités avec des outils tels que AI Generate Recipe et AI Image Generation API, facilitant la création automatisée de recettes et la génération d’images via l’IA. La prise en charge des modèles a également été étendue avec des options de déploiement vers des plateformes comme Databricks Serving, AWS Sagemaker, Azure Machine Learning et Google Vertex AI.
L’interface utilisateur a été améliorée avec des fonctionnalités telles que le layout manuel des zones de Flow, l’ajout de tableaux de bord croisés et des options de personnalisation avancées dans le Blueprint Designer. Ces améliorations visent à offrir une expérience utilisateur plus fluide et personnalisable. En matière de gouvernance, Dataiku a introduit des outils tels que la page Governable items et le Governance Modal, permettant une gestion plus rigoureuse des éléments et des processus au sein de la plateforme.
FAQ
Dataiku est une plateforme collaborative de Data Science qui permet de gérer des projets de données de bout en bout. Elle offre des outils pour la préparation, l’analyse, le machine learning, la visualisation et le déploiement. Elle est conçue pour les data scientists, analystes et ingénieurs, et facilite la collaboration et l’automatisation des workflows analytiques.
Dataiku propose une interface graphique et des notebooks pour coder en Python, R, SQL ou Hive. Elle inclut l’IA générative, des outils de machine learning et deep learning, des connecteurs de données, des fonctionnalités de collaboration, de gouvernance et de MLOps, permettant de créer, déployer et suivre des projets data de manière complète et intégrée.
Oui, Dataiku est conçue pour être accessible aux utilisateurs non techniques. Son interface graphique intuitive permet de créer et gérer des projets sans codage avancé, tandis que les utilisateurs expérimentés peuvent profiter des notebooks et scripts pour personnaliser leurs analyses. La plateforme inclut également des tutoriels et assistants pour guider les utilisateurs dans leurs projets.
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