fabernovel loader

Jun 7, 2017 | 13 min de lecture

Cultures

Il a créé un moteur de recherche capable de concurrencer Google

Rencontre avec François Bourdoncle

Frédérique Lemonnier

Group Communication Manager


FABERNOVEL
An 2000. Alors que la bulle internet explose et que Google s’impose, François Bourdoncle, docteur en informatique, co-fonde la société Exalead, pionnière dans le domaine des moteurs de recherche et du big data, qu'il a dirigée jusqu'à son rachat en 2010 par Dassault Systèmes pour 136 M€. Récemment élu membre de l'Académie des technologies, François Bourdoncle était co-chef de file de la filière Big Data dans le cadre de la Nouvelle France industrielle.  François Bourdoncle nous raconte comment, dans une période plus que charnière pour le développement du numérique, il a su naviguer entre milieu académique et industriel jusqu’à créer un moteur de recherche capable de concurrencer Google.

Vous obtenez votre doctorat en informatique en 1992 …

Le sujet de ma thèse portait sur les outils de mise au point de programme. J’ai mis au point une technique qui permettait de trouver entièrement automatiquement certains types de bugs dans les très grands programmes. En effet, pour de tels programmes, la preuve formelle de correction est impossible en pratique, et les tests « à l’aveugle » pratiqués jusque là étaient très insuffisants. Avec cette méthode, il est par exemple possible de prouver formellement que si une variable est négative à un endroit, alors il est certain que le logiciel va planter un jour quelque part plus loin, peut-être immédiatement après, ou peut-être dans 1000 ans. Il est donc nécessaire pour le programmeur de s’assurer qu’elle ne peut en aucun cas être négative, et s’il ne peut pas le prouver, insérer dans le programme une alerte car le plantage ultérieur est certain ou bien réécrire son programme de manière correcte afin d’être bien certain que la variable reste bien positive.

A l’époque, la conception des langages de programmation était un sujet très ouvert. Tout ce qui touchait à la programmation objet était un sujet de recherche qui aujourd’hui a trouvé des débouchés industriels dans des langages comme Java.

 

Qu’est-ce qui vous a amené à débuter votre carrière dans un centre de recherche de Digital Equipment Corporation, un grand fabricant d’ordinateurs d’alors ?

Quand je suis sorti du corps des mines je souhaitais faire de la recherche, ce qui m’intéressait c’était les technologies et les applications ; il était donc logique pour moi d’aller dans l’industrie. Digital Equipment Corporation (DEC) était numéro 2 mondial de l’informatique à l’époque, une très belle boîte avec une culture géniale qui avait inventé les mini-ordinateurs. Leurs labos de recherche étaient incroyables et j’ai réalisé ma thèse dans l’un d’entre eux, DEC PRL, à Paris.

 

Votre passage à Palo Alto (toujours chez DEC) entre 1993 et 1994, c’était un moment charnière de votre parcours ?

J’ai fait mon « post doc » là-bas, toujours chez Digital Equipment Corporation, au sein du Systems Research Center. C’était le labo où se trouvaient entre autres tous les anciens de Xerox PARC et dont le directeur était Robert Taylor (1932 – 2017) et crédité par certains d’avoir inventé Internet lorsqu’il était à la DARPA. La culture était absolument incroyable, et j’étais en plus de ça juste à côté de Stanford.

A ce moment-là, je considérais que mon boulot était de me lever le matin et d’essayer d’être intelligent tout simplement, je n’avais pas de contrainte et l’environnement était réellement extraordinaire au sens étymologique du terme. Je me trouvais au milieu de personnes passionnantes comme ceux qui avaient inventé Modula-3 (un langage qui a beaucoup influencé Java). Cette expérience m’a permis de rencontrer du monde, de me créer un réseau et de renforcer mon goût pour l’industrie, pour l’informatique. Bref, c’était l’année la plus heureuse de ma vie.

 

Mais vous n’êtes pas resté à Palo Alto ?

Le problème était que chacun travaillait un peu de son côté et au bout d’un an, j’ai accepté la proposition que l’on m’avait faite de rejoindre l’Ecole des Mines de Paris pour être l’adjoint du directeur de la recherche, poste que j’ai occupé pendant deux ans, avec les 19 labos de l’école à gérer. Mais j’ai rapidement compris que je préférais être chercheur qu’administrateur. A ce moment-là pour financer ma recherche j’ai commencé à travailler avec Louis Monier que je connaissais bien et qui lançait le moteur de recherche AltaVista à Palo Alto.

J’ai eu l’idée de fabriquer des cartes sémantiques sur les résultats d’AltaVista et rapidement on a utilisé cette technique pour affiner les résultats du moteur. C’était une manière, avant le classement par popularité comme le fait Google, de faire des recherches itérativement, en précisant le sens de sa question requête après requête. Ce qui est intéressant d’ailleurs, c’est que j’ai découvert les cartes sémantiques non pas dans un labo d’informatique, mais au Centre de sociologie de l’innovation de l’Ecole des Mines de Paris, qui utilisait cette technique pour analyser la co-occurrence de mots dans des textes.

 

Pour autant, vous n’avez pas rejoint la start-up en tant qu’employé…

En fait, je n’avais pas de situation professionnelle bien définie au sein d’AltaVista, puisque je donnais juste un coup de main. Je faisais un mois sur deux là-bas, on me payait l’hôtel, les vols mais pas les frais de conseils alors que j’utilisais leurs bases de données et leurs serveurs. Au bout de six mois, j’ai voulu clarifier ma situation auprès du patron, j’étais à peine arrivé dans son bureau qu’il m’a dit, perspicace, « How much? ». J’ai demandé un million de dollars, il a refusé… On a discuté pendant des mois, du chiffre, de l’exclusivité ou non de l’usage de la technologie par AltaVista – en vain. J’ai même fait la grève en arrêtant de bosser sur le projet, les Américains n’en revenaient pas ! Quelques mois plus tard, ils ont accepté de payer le prix, les ¾ en cash, et le quart restant en matériel informatique. Comme ils se sont trompés dans le calcul des prix, je me suis retrouvé avec 1,5 M$ de matériel !

on m’explique que je suis en train de tuer le site

Avec ça, j’ai récupéré toute un étage de chambres de bonnes près de l’Ecole des Mines (à la barbe des directeurs de labos qui lorgnaient aussi sur cet espace) pour monter ma propre équipe de recherche. On travaillait avec AltaVista afin de lancer le produit qui à l’époque n’était qu’un démonstrateur. C’était une autre époque, il n’y avait pas de directeur des opérations et on faisait nous-mêmes les mises en production. Un soir, avec Louis Monier nous nous sommes mis devant nos écrans pour faire la mise en production, on a passé notre nuit à regarder les logs des serveurs pour voir si ça fonctionnait avant d’aller se coucher. Vers 7h du matin je reçois un coup de fil, « come now! » : on m’explique que je suis en train de tuer le site. L’explication était simple, pour faire des cartes sémantiques, la requête était très complexe et longue à exécuter et était faite pour être affinée. Je n’avais pas mis de limite de temps pour les requêtes donc elles n’en finissaient pas et le serveur se retrouvait noyé sous les demandes. J’ai donc sans rien dire à personne relancé mon serveur avec une limite de temps (que j’avais prévue mais non activée lors du développement) et le problème a été instantanément réglé, à la grande surprise du staff.

Quand on sait que l’on gère un système avec des millions d’utilisateurs derrière, c’est très motivant.

Cette expérience a eu deux effets sur moi. J’y ai trouvé le goût de l’aventure industrielle et entrepreneuriale. Quand on sait que l’on gère un système avec des millions d’utilisateurs derrière, c’est très motivant. Le deuxième effet est que j’ai été fortement exposé à la presse. A l’époque François Fillon était ministre des Technologies de l’Information et a sorti un communiqué pour parler de la Silicon Valley et des Français qui s’y trouvaient ; je suis passé de petit chercheur dans mon labo au mec connu qui avait inventé quelque chose que tout le monde utilisait.

 

Vous avez évolué pendant 6 ans dans la recherche académique, au sein de l’Ecole des Mines. Comment les liens entre recherche et industrie ont-ils évolué depuis ?

 

Il faut savoir qu’à cette époque l’informatique la plus pointue était souvent faite dans la recherche académique, mais cela a bien changé. Par exemple aujourd’hui quand on fait du machine learning ce n’est pas idéal et pratique de le faire dans un labo, car les données et la puissance de calcul sont dans l’industrie.

Par la suite AltaVista a voulu se transformer en portail et a racheté des boîtes de médias locaux, Louis Monier est parti et on a débranché le système. Je me suis retrouvé dans un labo avec 1 million de dollars en caisse, un matériel incroyable, une super équipe et plus de partenaire. On a décidé de se lancer dans ce qu’on savait faire de mieux : des moteurs de recherche. La techno qu’on avait développé constituait des cartes sémantiques et pas un vrai moteur. Le moteur que l’on a voulu créé était donc naturellement plus sémantique et linguistique.

C’était le printemps 2000, en même temps que l’explosion de la bulle internet et de Google (pas le même type d’explosion). Je trouvais ça assez angoissant de me voir vieillir dans le système de la recherche universitaire alors que j’étais créatif et que ce qui m’amusait avant tout était de concevoir des systèmes qui fonctionnent.

Je me suis lancé avant l’été 2000 en créant Exalead avec un polytechnicien que j’avais rencontré dans ma chorale et qui s’ennuyait chez Bouygues Télécom, et un autre avec lequel j’avais travaillé chez Digital Equipment. A ce moment-là, Bouygues était sur le WAP et avait besoin d’un moteur de recherche, ça a été notre premier client. Nous avons racheté la techno à l’École des Mines. Quelques années plus tard, quand Bouygues est passé à l’i-mode nous avons dû faire évoluer le moteur. En définitive, ce sont eux qui nous ont mis le pied à l’étrier.

Notre modèle hybride était assez unique au monde

Nous nous sommes occupés par la suite du moteur de recherche d’AOL France. Notre système d’affinage par recherche de mots clés était tellement performant que lorsque Google a signé deux mois après pour s’occuper du moteur de recherche d’AOL dans le monde entier, ils nous ont quand même gardé en France. A la même période, nous avions comme autre client Scoot (un site de type « pages jaunes »), qui avait beaucoup moins de données mais nécessitait d’être encore plus pertinent dans les réponses – il faut pouvoir trouver le bon professionnel au bon moment. Nous avons dû gérer deux clients totalement aux antipodes, l’infiniment grand, avec de gros volumes, et l’infiniment petit mais d’une grosse complexité. Notre modèle hybride était, grâce à cela, assez unique au monde.   

Avec Google en concurrence sur le web grand public, nous avons préféré nous développer vers les entreprises. Rapidement, nous avons eu un modèle B2B même si nos clients fournissaient parfois des services en B2C. En fait, on leur faisait payer notre capacité à innover car ils proposaient des services au grand public et souhaitaient se détacher de Google.

 

Aussi nous avons inventé le concept de Search-Based Application (SBA), qui promettait d’implémenter dans les entreprises l’ergonomie des services internet sur des vieux systèmes d’information, en passant par un moteur de recherche. Nous nous sommes inspirés de ce qu’avait Dassault Systèmes avec le concept du PLM (Product Lifecycle Management) pour mieux nous faire connaître : surtout ne pas le breveter, ne pas déposer le nom du concept, mais au contraire laisser les analystes et même les concurrents se l’approprier pour le répandre. Ce qui nous a permis de devenir les leaders de ce marché.

A cette époque, Dassault Systèmes utilisait la solution Autonomy comme moteur de recherche et faisait face à un gros problème de performance car il ne passait pas bien à l’échelle. Nous avons eu pas mal de discussions avec eux pour réussir à mettre notre techno à l’intérieur de leurs logiciels, nous leur avons exposé notre vision du SBA au moment où ils souhaitent « s’internetiser », notamment dans tout ce qui était interface utilisateur. Ces discussions de partenariat ont finalement abouti à notre acquisition. Comme ils étaient aussi bien intéressés par les équipes que par les technos ou la vision stratégique au niveau business, ils ont acheté 100% de la boîte, ce qui est assez rare.

 

3 des plus belles start-up françaises de big data du moment (Algolia, Dataiku, OpenDataSoft) ont été créées par des anciens d’Exalead. C’est aussi une réussite entrepreneuriale que d’avoir fait des « petits » ?

 

Après le rachat, je suis resté 3 ans pour stabiliser Exalead et pour que la techno trouve bien sa place chez Dassault Systèmes. Le genre d’ingénieurs informaticiens qu’on avait n’était pas le profil que l’on trouve en SSII, car les moteurs de recherche d’entreprise sont des systèmes critiques qui ne ne doivent jamais tomber en panne, et cela demande des compétences très pointues. Nous recrutions plutôt des gens qui sortaient d’école et que nous formions nous-mêmes. C’était un peu une secte : les gens rentraient chez nous et ne sortaient plus jamais. Quand la société a été rachetée, beaucoup d’entre eux en ont profité pour partir après 5 à 10 ans comme première expérience chez nous, l’équipe s’est beaucoup renouvelée.

21 start-up ont été créées par des anciens d’Exalead et je suis très content que les ingénieurs aient eu envie de monter leur propre boîte. Un journaliste du site Rude Baguette a même parlé de la « mafia Exalead », en la comparant à la « mafia PayPal », et certains investisseurs se sont fait une spécialité de financer des anciens d’Exalead.

 

Vous avez participé au plan « Big data » de la Nouvelle France industrielle (vous en étiez le co-chef de file) et de la Commission innovation 2030. Que souhaitiez-vous y défendre ?

 

Après le rachat d’Exalead par Dassault Systèmes, je n’étais plus dans l’opérationnel mais j’étais présent pour assurer la transition. J’ai travaillé pour la Commission Innovation 2030 où j’ai poussé pour que le big data devienne l’une des 7 grandes ambitions défendues. Du coup, quand Arnaud Montebourg a lancé la « Nouvelle France industrielle », on m’a proposé de devenir co-chef de file du plan « big data », aux côtés de Paul Hermelin, PDG de Capgemini. Et contrairement à ce qu’on pourrait penser, nous ne sommes surtout pas occupés des start-up ! Notre conviction était qu’il fallait tirer la demande plutôt que de pousser l’offre. On s’est donc vite retrouvé à parler d’ubérisation des modèles économiques.

Et c’est pourquoi aujourd’hui je fais du conseil en transition numérique sur ces sujets-là dans une optique de sensibilisation du marché. Depuis l’année dernière je suis également membre de l’Académie des technologies où je m’implique dans 3 commissions, sur l’IA, la cyber sécurité et l’éthique des données.

 

Comment les grands groupes peuvent-ils justement faire face à cette transformation des modèles économiques ?

 

Le problème des grandes entreprises est qu’elles n’arrivent à concevoir leur futur que comme une interpolation de leur passé et il faut un leadership très fort pour embrasser une stratégie schumpétérienne et ainsi concevoir sa propre disruption. Netflix ou Microsoft ont réussi, mais les exemples restent rares. Par exemple le fait d’imaginer qu’aujourd’hui on fabrique des voitures et que demain on devra concevoir des outils de mobilité n’est pas facile à accepter.

Pour les entreprises historiques ce qui est difficile à comprendre c’est que l’outil productif est dorénavant constitué de lignes de codes et de données. Et la valeur des lignes de code tend vers 0… sauf si les données permettent de dégager une proposition de valeur unique. Je distingue trois types d’entreprises. Il y a celles qui ont compris que ce n’est pas leurs vieilles données qui vont les aider à créer de la valeur. Celles dites « digital natives » qui savent que les données constituent à la fois la matière brute et le sous-produit, à la façon dont un Facebook crée et utilise des données dans un cercle vertueux. Et puis il y a les autres qui ne savent pas quoi faire de leurs données.

Le passage d’une économie manufacturière à une économie de service porte une autre conséquence : ce que je n’arrête pas de répéter aux dirigeants que je conseille, c’est qu’il faut regarder où se trouve l’argent. Parce que quand un constructeur automobile passe de la vente de voitures à l’opération de services de mobilité, le capital mobilisé n’est plus le même.

Ce que je préconise aujourd’hui c’est de racheter une start-up d’une taille déjà conséquente (100-200 personnes) avec des entrepreneurs qui en veulent et de faire rentrer dès le début des investisseurs à coup de milliards de dollars quitte à devenir minoritaire de sa propre entreprise. Je suis persuadé que c’est le bon modèle.

Il faut faire attention car le dilemme de l’innovateur a changé : le cœur de métier peut être menacé par des acteurs très différents, l’argent pour investir est partout – regardez Uber ! Il faut rentrer dans cette logique d’industrie financiarisée un peu hybride, et c’est très difficile à accepter pour les industriels mais c’est indispensable. Aujourd’hui, l’impact sur l’organisation du travail et la place du capital sont des éléments aussi importants qu’au 19e siècle.

 

Vous voulez analyser les mutations économiques et culturelles provoquées par l'essor du numérique?

Rejoignez-nous !
logo business unit

FABERNOVEL

Distribute the future. Connect leaders. Change the game. We ignite ventures and transform organizations for the new economy.

à lire