Nicolas Rouyer a contribué à la 2e édition du livre Neo4j : Des données et des graphes - 1. Prise en main.
[01/06/2016]

Bonjour Nicolas, pourrais-tu te présenter ?

Je m'appelle Nicolas ROUYER, j'ai 38 ans, et j'exerce le métier d'architecte informatique chez Orange à Toulouse. Mes domaines de prédilection sont le Big Data et le NoSQL. Je suis marié et j'ai trois enfants.

Comment es-tu arrivé à Neo4j ?

Je suis allé par curiosité à un meetup à Paris chez Zenika, avec une question très précise de parcours de graphe. Non seulement j'ai pu obtenir la réponse à ma question, mais en plus j'ai commencé à apprendre à me servir du logiciel Neo4j, que j'ai trouvé à la fois facile d'accès et extrêmement utile pour mettre en œuvre de nouveaux cas d'usage, ou plus exactement pousser des cas d'usage dans des limites jusque-là jamais entrevues.

L'utilises-tu aujourd'hui régulièrement et de quelle manière, dans quel type de projet ?

Dès que je peux, et je n'ai pas toujours le choix de l'utiliser ou non ! Je l'utilise principalement aujourd'hui dans le domaine de la supervision, que ce soit la supervision de réseau ou la supervision de systèmes d'information. Nous développons également dans mon équipe une application permettant de mieux sécuriser nos infrastructures. Enfin, et de plus en plus, Neo4j est utilisé en data science, pour exprimer de manière plus évidente les liens entre les données.

Pourquoi Neo4j ? Et pourquoi les bases de données graphes? Qu'est-ce qui les distinguent des autres systèmes de bases de données ?

Dans le monde fourmillant des bases de données (plus de 250 technologies recensées), les bases de données graphes permettent de gérer des données très connectées entre elles. Le parcours de toutes ces relations n'est pas un problème pour ce type de bases, puisque ces relations sont gérées de manière native. Ces technologies permettent donc de gérer de façon plus performante – et plus intuitive – les relations entre objets. Très souvent, on représente le modèle de données d'un problème sur un tableau blanc avec des ronds pour indiquer les entités et des flèches pour indiquer leurs relations. Eh bien les bases graphes, c'est comme prendre votre tableau blanc et le mettre directement dans votre base de données. Dit autrement, c'est comme si on allait directement de la conception à la réalisation.

Neo4j sera de plus en plus utilisé par les data scientists
en complément de R ou de Python

Les bases de données graphes n'ouvrent-elles pas aujourd'hui de nouvelles perspectives dans la recherche d'information au sein de données disparates?

Tout à fait. Elles arrivent à point nommé pour établir des relations visibles entre données silotées dans des systèmes d'information différents. En établissant une sémantique (une donnée A est en relation avec une donnée B), on peut parcourir le graphe des données... et trouver du sens à un modèle global qui est invisible lorsque les données sont stockées dans des entrepôts différents. En quelque sorte, elles réconcilient entre elles des données qui n'ont jamais demandé à être séparées ! De plus, la sémantique des relations donne un vrai sens, et donc de la valeur, aux données. À ce titre, je pense que Neo4j sera de plus en plus utilisé par les data scientists, en complément de R ou de Python, afin de parcourir et visualiser le graphe de leurs jeux de données.

As-tu rencontré des difficultés particulières dans son apprentissage ? Comment les as-tu contournées ?

J'ai appris très vite grâce aux tutoriels en ligne qui sont très bien faits. Les difficultés que j'ai rencontrées étaient en général assez techniques, et je me suis adressé aux spécialistes qui sont très présents sur les forums (Stack Overflow, ...). J'ai ainsi tissé un graphe de relations très utile et très réactif !

Tu es l'initiateur du meetup Neo4j de Toulouse. Peux-tu nous en dire quelques mots ?

Le meetup graphdb de Toulouse organise des rencontres informelles de partage autour des bases de données graphes. Nous essayons de ne pas être trop techniques, même si nous ouvrons le capot assez souvent, mais il s'agit toujours de présenter un cas d'usage parlant. En effet, une technologie est réellement utile lorsqu'elle a des applications fréquentes et des usages bien identifiés. Et nous pensons que ce produit n'est pas réservé aux geeks de par sa prise en main intuitive. Nous présentons régulièrement des visualisations de graphes qui sont très parlantes pour tous les publics.

(Graphs)-[:ARE]->(Everywhere)

Merci Nicolas pour ce témoignage. Souhaites-tu ajouter quelque chose ?

Oui, les graphes sont partout ! (Graphs)-[:ARE]->(Everywhere) ! Une bonne partie de la valeur des données réside dans leurs relations. Établissons ces relations, parcourons les graphes de données, et trouvons des choses nouvelles !