La présentation animée par Hansley LOKHUN (Avant-Vente chez Mydral) a permis d’offrir une vue claire et concrète des dernières évolutions de Tableau, avec un objectif central :
rendre la donnée plus proactive, plus intelligente et accessible à tous grâce à l’IA.

Trois fonctionnalités majeures ont été mises en avant :

• Tableau Pulse, qui permet de configurer des indicateurs critiques et de recevoir des alertes en temps réel, sans avoir besoin de consulter manuellement un tableau de bord.

• Tableau Agent, un assistant capable de comprendre les questions posées en langage naturel et de proposer des analyses adaptées au contexte métier.

• Et Tableau Next, qui projette Tableau vers une nouvelle génération d’usage, où les agents IA suggèrent eux-mêmes des pistes d’exploration, sans requête explicite.

Hansley a souligné que ces fonctionnalités s’adressent avant tout aux équipes métiers direction, marketing, opérations – qui peuvent désormais interagir directement avec leurs données sans intermédiaire technique.

Enfin, il a partagé quelques perspectives d’évolution, comme l’intégration plus poussée des modèles de langage (LLM) et de nouvelles options de gouvernance pour les environnements les plus sensibles.

Le DataFest a été l’occasion de mettre à l’honneur les dernières avancées de KNIME, en particulier ses fonctionnalités d’IA agentique, pensées pour simplifier le quotidien – même sans écrire une seule ligne de code.

Dr. Swantje Schulze – VP Revenue EMEA chez KNIME, est venue présenter la stratégie IA de la plateforme dans un contexte où les besoins métiers évoluent vite. Elle a rappelé que KNIME permet à chacun – y compris les non-tech – de construire des flux de préparation de données pour automatiser des tâches chronophages (souvent faites dans Excel).

Mais KNIME va bien plus loin : lecture, nettoyage, jointure de fichiers, oui – mais aussi IA avancée et Data Science, en quelques clics.

Deux usages concrets ont été présentés en live :

1. K-AI, l’assistant intégré dans KNIME, génère automatiquement des pipelines via langage naturel. Exemple marquant : dans un cas Finance, un processus automatise la récupération, la consolidation et l’export en PDF d’un rapport mensuel – un vrai gain de temps pour les contrôleurs de gestion.
2. Autre exemple, présenté par Anathan HUONG-PARRAIN, responsable avant-vente chez Mydral : la création d’un chatbot métier. En Marketing, ce dernier permet d’analyser les campagnes hebdomadaires à partir d’un simple fichier Excel uploadé. Résultat : le chatbot peut indiquer quelles campagnes nécessitent le plus d’attention (ROI faible, coût d’acquisition élevé, etc.)

Tous ces cas respectent la confidentialité des données grâce à un LLM intégré localement : aucune donnée ne sort de l’organisation.

Enfin, Laurent PLUVINAGE, CTO de Mydral, a présenté un cas d’usage très concret :
l’automatisation des comptes-rendus commerciaux. Chez Mydral, nous l’utilisons déjà en interne, et le proposons désormais à nos clients. L’objectif ? Gagner du temps, centraliser les retours clients, croiser les données pour identifier les sujets récurrents, et mieux anticiper les besoins. Une belle illustration de la valeur ajoutée de KNIME, bien au-delà de la technique.