En réaction aux attentats de vendredi, l’Etat va donner davantage de latitude aux services de renseignement, à la police et à la justice pour contrer le terrorisme, quitte à empiéter un peu plus sur le respect des droits et des libertés individuelles.
Source : Attentats: vers une société de la surveillance accrue ?
A méditer…
Le digital labor désigne le travail invisible qui se manifeste au travers de nos traces numériques : ces contenus générés par les utilisateurs, qui finissent par nourrir les profits des industriels. Mais quels sont les enjeux de cette réflexion?
Source : Le digital labor / France Inter
Une émission fort intéressante avec pour invités :
A écouter et réécouter sans modération, pour poursuivre la réflexion…
Source : Les algorithmes sont-ils vraiment tout-puissants ? – Idées – Télérama.fr
Les éclairages de Dominique Cardon, chercheur chez Orange, nous invitent, une fois encore, à prendre le pouvoir sur les algorithmes.
ITV de Ludovic Guilcher, DRH Groupe adjoint d’Orange : « Notre enjeu est de repenser la valeur ajoutée de la fonction RH pour concilier digital et humain »
Source : RH : vers une hot-line collaborateur à toute heure ?
Le contenu du papier va très au-delà de ce que suggère le titre, et mérite d’être lu en entier, analysé et médité. Il pose la question de la mise en convergence (possible ? pas possible ?) entre les attentes de l’employeur et celles des salariés face à la numérisation du travail et des apprentissages.
Comme tout ce qui touche à ces processus de numérisation du travail, le rôle des managers est fortement questionné, leur adhésion recherchée, sans pour autant que soit clairement explicité le bénéfice concret qu’ils peuvent en attendre, pour eux-mêmes et pour leurs équipes.
Il convient aussi de voir ce qu’au delà des beaux discours l’entreprise est capable de concrétiser sur le terrain : il y a souvent loin des intentions aux réalisations… et ici en l’occurrence est en partie passée sous silence la collecte massive d’informations sur les salariés de l’entreprise… sous couvert de leur proposer un parcours de formation plus adapté par exemple.
Serons nous, comme dans les réseaux sociaux publics tels que Facebook (ou LinkedIn ici cité), entièrement « pistés » et « décortiqués » via les big data, sans savoir exactement ce qui est collecté sur nous, dans quel but, avec quelle interprétation et quelle exploitation ? Comment serons nous informés et formés sur la compréhension des enjeux et des conséquences possibles ?
Serons nous sommés d’adhérer sans restriction ou aurons nous le pouvoir, en tant que salariés, de décider d’une phase d’observation avant que de « plonger » corps et âmes dans la « digitalisation au travail », ou d’une mise en retrait après test ? Ceux qui le feront n’en seront-ils pas sanctionnés, ne serait-ce que dans leurs parcours professionnels, alors que rien aujourd’hui ne démontre que cette « digitalisation » soit réellement un facteur de progrès pour l’entreprise et pour ses personnels ? Ou que de n’y pas totalement adhérer empêcherait de remplir efficacement et avec compétences ses missions professionnelles ? Voire que des salariés plus doués pour le « faire-savoir » ne prennent le pas sur des salariés plus doués pour le « faire » et le « produire », qui reste cependant au cœur des enjeux de l’entreprise ?
Toutes ces questions restent ouvertes, et c’est à nous, organisations syndicales représentant les personnels, de nous en saisir pour que la numérisation ne nous avale pas tous crus…
Source : Vincent Lorphelin, Le vice caché de l’économie du partage
Quelques bonnes questions au moment où « l’ubérisation » est au cœur de nombreux débats…
A voir aussi : Échapperez-vous à l’uberisation ?
Comme souvent, en quelques minutes, Olivier Passet nous permet de prendre du recul sur les phénomènes à l’œuvre pour nous poser les bonnes questions, en l’occurrence : retrouver une croissance porteuses d’emplois…
Ce vendredi, Xerfi Canal nous propose un numéro spécial « stratégies dans l’économie numériques » qui éclaire le sujet sous différents angles (cette vidéo n’en est qu’un exemple), pour mieux comprendre ce que peut ou ne peut pas faire le numérique.
A visionner sans modération !
Interviewée en 2012, la Vice-Présidente Marketing américaine du spécialiste de l’informatique décisionnelle SAS affirmait qu’en matière de Big Data, « le plus grand risque est de ne rien faire ». Trois ans après cette déclaration, la plupart des projets de Big Data en sont encore au niveau expérimental.
Etant donné le coût élevé des projets, les dirigeants doivent avoir du mal à accepter des verbatim tels que ceux de la récente étude de Capgemini : « seuls 27% des cadres interrogés estiment que leurs initiatives liées au Big Data sont couronnées de succès ». Voilà un pourcentage de réussite très faible, surtout si on garde à l’esprit que les projets en production ne sont, pour l’instant, pas si nombreux (seulement 13% des entreprises concernées, toujours selon Capgemini).
Il faut dire que les causes potentielles d’échecs sont multiples. L’étude Capgemini met en avant des difficultés d’ordre principalement technique : l’absence de cas d’usages suffisamment clairs pour l’instant, la difficulté de collecte de données dispersées dans des silos non intégrés, une coordination inefficace des démarches d’analyse, une trop grande dépendance vis-à-vis des systèmes préexistants de traitement des données. Les dirigeants français interrogés dans le livre blanc d’EBG proposent une vision qui va au-delà du challenge technique. Ils pointent ainsi du doigt des difficultés plus stratégiques, telles que les risques de « se perdre dans le foisonnement de la donnée » et de se laisser gagner par l’infobésité, ou encore de mal appréhender le « dilemme de la monétisation des données », entre commercialisation directe, ouverture gratuite vers l’extérieur ou confinement interne. Ils évoquent aussi des obstacles organisationnels comme la difficulté à instaurer dans l’entreprise une « culture de la donnée » qui vient souvent se heurter à l’incompréhension et à l’indifférence, sinon à la méfiance ou à la défiance des salariés. Par ailleurs, ils déplorent que les fameux « data scientists » restent, pour l’instant, des profils rares, causant un « épineux problème de compétences ».
Enfin, toutes les questions relatives à la nature même des données personnelles et aux conditions de leur collecte, de leur stockage et de leur analyse, sont bien évidemment au centre du débat. Elles représentent autant de sources potentielles de dangers, tant pour le citoyen, qui met en jeu sa vie privée, que pour l’entreprise, qui met dans la balance la confiance de ses clients. Ces problématiques ont déjà suscité nombre de tribunes libres, mais nous allons ici essayer des sérier les risques.
Quelle est actuellement l’opinion sur le Big Data des 600 millions d’utilisateurs du site AdultFriendFinder, « La plus grande communauté de rencontres, de plans et sexe », dont les données ont été piratées et diffusées en ligne il y a quelques semaines ? Figurant parmi les derniers d’une série, déjà longue, de scandales liés aux failles informatiques, cet épisode rappelle à quel point, dans un monde de plus en plus connecté et interconnecté, la question de la sécurité des données est cruciale pour la protection de la vie privée. Il en est de même pour les données financières, le piratage d’un processus d’achat en ligne étant susceptible d’avoir des conséquences économiques très graves, pour l’entreprise comme pour ses clients.
Ce risque accapare l’essentiel du débat. Alors, bien sûr, en France l’utilisation des données personnelles est soumise à la loi Informatique et Libertés – qui, au passage, est bien antérieure au Big Data, puisqu’elle a été promulguée en 1978 en tant que bouclier au projet SAFARI d’interconnexion des fichiers nominatifs de l’administration que souhaitait mettre en place le gouvernement de l’époque. Par ailleurs, le principe de l’opt-in, notamment dans le cadre d’une utilisation marketing des données, permet de contrôler une partie des informations personnelles que nous divulguons. Mais, chaque jour, les géants du Web inventent de nouvelles façons de scruter et d’analyser nos comportements en ligne : aujourd’hui, c’est Facebook qui nous annonce qu’il va modifier son algorithme, qui sera bientôt capable de mesurer le temps passé par un internaute sur un contenu donné, cette connaissance plus fine des goûts des utilisateurs se traduisant par une publicité toujours plus personnalisée. Et n’oublions pas les objets connectés susceptibles de véhiculer une masse importante d’informations sur nos modes de vie, notre façon de consommer, nos habitudes et préférences. D’une utilisation encore limitée aujourd’hui, ils devraient se répandre dans les années à venir.
Aujourd’hui, qu’il prenne la forme d’une entreprise ou d’un organe étatique, Big Brother ne se cache plus derrière la porte, il l’ouvre en grand sans même prendre la peine de sonner. Sous prétexte de faciliter les échanges économiques ou de renforcer la sureté nationale, les législations fleurissent qui, à l’instar de la récente Loi Renseignement, légitiment le recours à des méthodes de surveillance de plus en plus poussées. De nombreuses voix s’élèvent pour dénoncer l’instauration d’un contexte de plus en plus orwellien et insistent sur l’importance de la protection de la vie privée, même quand on n’a « rien à cacher ».
La dernière catégorie de risques est liée à une monopolisation de la majeure partie des données par un groupe restreint d’entreprises, en premier lieu les fameux GAFA (Google, Facebook, Facebook, Amazon), susceptibles de les monétiser via le commerce et/ou la publicité.
La détention de cet or noir est susceptible de leur conférer un pouvoir encore supérieur à celui, important, qu’elles détiennent déjà. Plusieurs menaces affleurent, induites par cette position monopolistique : une vassalisation de la recherche scientifique publique au profit de ces sociétés, une mésinterprétation/surinterprétation des données pour les faire aller dans le sens souhaité sans risque de contradiction, un appauvrissement de l’offre de produits/services proposés en la limitant aux succès prédits par le Big Data, une exacerbation de la fracture numérique entre les entreprises détentrices des données et capables de les analyser… et les autres.
Alors, effectivement, en matière de Big Data, le plus grand risque est sans doute que l’on ne fasse rien, que les entreprises et les pouvoirs publics ne prennent pas conscience de leurs responsabilités, ni les citoyens de leurs droits.
Toutes ces problématiques seront bien évidemment abordées lors de l’Université d’été de la CFE-CGC Orange, qui aura lieu en début de semaine prochaine, les 22 et 23 juin.
Parmi les « 34 plans de reconquête industrielle » lancés par le gouvernement français en juillet 2014, figurait en bonne place un plan dédié au Big Data, poursuivant l’objectif ambitieux de « faire de la France la référence mondiale dans ce domaine ». Co-piloté par François Bourdoncle, Président du cabinet de conseil FB&Cie, et Paul Hermelin, PDG de Capgemini, il propose une feuille de route, articulée en trois points : renforcer l’offre de technologies et de services (en développant la formation, en favorisant l’innovation ouverte, en soutenant les start-ups), lancer des projets sectoriels publics et privés, et faire évoluer le contexte réglementaire et législatif.
De fait, si l’ogre américain se pose en précurseur incontesté du Big Data, tant pour l’investissement dans cette technologie que pour son adoption, les spécialistes français du secteur présentent certains arguments, tandis que les entreprises de l’hexagone commencent peu à peu à exploiter le filon.
Comme le montre l’infographie ci-dessous, issue d’une récente étude Xerfi, le secteur du Big Data associe les géants de l’IT, les mastodontes du digital (Google, Apple, Facebook, Amazon, désormais identifiés sous le sigle GAFA) et une foule de start-ups spécialisées dans un domaine ou un autre.
Si on met de côté les intégrateurs, la plupart des spécialistes français du secteur sont des start-ups, et non des grands groupes. Cela ne les empêche pas d’enregistrer de belles réussites, à tous les étages de la chaîne de valeur du Big Data : la production et la collecte des données, avec plusieurs leaders sur le marché des objets connectés, tels que Withings, Netatmo ou encore Parrot, le traitement et l’analyse, avec des spécialistes comme 1000mercis ou fifty-five, et la mise en oeuvre de nouvelles applications, à l’instar de Criteo, qui séduit les annonceurs du monde entier avec son service de reciblage publicitaire (un internaute s’intéresse à un produit sur un site A, sans l’acheter ; lorsqu’il visite un site B, il voit apparaître une bannière publicitaire pour ce même produit, avec redirection vers le site A).
Alimenté par une formation de qualité, le tissu vivace des start-ups françaises part toutefois avec un handicap certain, un constat qui vaut d’ailleurs pour l’ensemble de l’Europe : la plus grande part des données est aux mains des entreprises américaines, notamment les fameux GAFA qui contrôlent les services grand public les plus développés de l’univers numérique. Sur le plan mondial, seule la Chine est capable de rivaliser, avec des acteurs comme le moteur de recherche Baidu, la plateforme de e-commerce Alibaba ou le spécialiste des services Web Tencent.
Aussi, pour favoriser le développement du Big Data de l’Hexagone, les principaux acteurs français plaident pour une libéralisation des données personnelles, notamment via l’assouplissement d’un cadre juridique qu’ils trouvent trop restrictif. Par ailleurs, de grandes entreprises envisagent la mise en commun de leurs données, à l’image de l’expérimentation Mesinfos menée, depuis 2012, par la Fing, en collaboration avec des acteurs de divers secteurs comme AXA, la Banque Postale, la Société Générale, Intermarché ou Orange, qui a permis de créer de nouveaux services autour des « selfdata ».
La maturité des entreprises françaises en matière d’exploitation du Big Data reste encore limitée. Comme d’habitude, les données statistiques varient d’une étude à l’autre, en fonction des périmètres d’analyse, mais le cabinet Markess fournit un panorama assez exhaustif : 75% des décideurs interrogés affirment avoir une bonne connaissance du sujet et, si seuls 11% indiquent avoir déjà mené un projet lié au Big Data, 37% mentionnent avoir des réflexions ou des projets en cours.
L’étude Ernst & Young nous permet de comprendre pourquoi le « Big Data bang » n’a pas encore eu lieu en France, en remontant 10 freins à la mise en œuvre des projets, étayés par autant de chiffres :
Ajoutons à cela un coût encore assez dissuasif, et on comprend mieux pourquoi, malgré un frémissement, le Big Data n’a pas réellement décollé en France. Si les cabinets d’études et autres think tanks ne sont pas avares de propositions pour susciter ce décollage, de nombreuses interrogations demeurent encore. Sans parler des risques associés, pour les acteurs économiques comme pour les citoyens… qui feront l’objet du prochain article.
Au-delà de ses nombreuses applications en matière de marketing et de relation client, présentées dans un précédent article, le Big Data propose bien d’autres cas d’usage, mis en œuvre par les entreprises et les administrations. Tous les secteurs sont touchés, comme nous le rappelle l’infographie ci-dessous, tirée d’une présentation de Business & Decision.
Gartner nous rappelle que l’optimisation des process opérationnels d’une entreprise, tout particulièrement dans le pilotage de son activité, est un des principaux leviers à l’adoption des technologies Big Data. Ces dernières lui permettent d’accroître son efficacité et de réduire ses coûts et ses pertes liées au matériel et/ou à la production. En s’appuyant notamment sur les technologies, désormais matures, de machine-to-machine, les entreprises sont mieux outillées pour gérer les problématiques relatives à leurs équipements de production, ainsi que les nombreux éléments de leur chaîne logistique.
Mais l’exemple d’utilisation le plus émergent du Big Data en entreprise concerne le management de l’humain, à travers son adoption croissante par les services de Ressources Humaines, dont il redessine les outils et méthodes. Il devient possible de « matcher » par analyse sémantique les offres d’emploi existantes avec les profils des candidats potentiels identifiés via les réseaux sociaux, ou de s’appuyer sur des modèles statistiques pour identifier les profils qui présentent les meilleures chances de réussite sur un poste. Il restera à vérifier à moyen terme l’efficacité de méthodes aussi terrifiantes : souvenons-nous que chez France Télécom, la Direction des ressources humaines était très fière d’afficher la mise en place des « e-RH », censées résoudre tous les problèmes tout en faisant des économies… jusqu’à la crise sociale de 2009, qui a démontré l’impérieuse nécessité de renforcer sérieusement les équipes RH… par de bons vieux humains ! Même dans une société technologique, l’informatique n’est pas toujours « magique ».
A chaque problématique métier est associée une ou plusieurs applications faisant appel au Big Data.
Le domaine de la santé est déjà très avancé en la matière. Ainsi, les objets connectés de monitoring permettent le maintien à domicile de certains malades longue durée, dont les données sont analysées en temps réel pour un traitement adapté en fonction de l’évolution de leurs pathologies. Au-delà des cas individuels, un service comme Google Flu Trends s’avère précieux pour le suivi et les prévisions liés à l’évolution d’une épidémie. Enfin, l’avènement du Big Data fait également progresser la recherche. Ainsi, on a pu diviser par 10 000 le temps et le coût nécessaires à la modélisation du génome d’une personne – qui permet de découvrir ses prédispositions génétiques au développement d’une maladie, pour mieux la prévenir.
Le secteur financier a recours au Big Data pour optimiser la gestion des risques et prévenir la fraude. Ainsi, les compagnies d’assurance sont désormais susceptibles d’évaluer de plus en plus précisément le risque relatif à chacun de leurs assurés, pour leur proposer les produits les plus adaptés… quitte à remettre en cause le principe de mutualisation des risques qui régit la profession, brisant ainsi la solidarité entre les assurés. Egalement concernés par la gestion des risques, les banques et organismes de paiement luttent aussi contre la fraude, notamment le scam, technique d’extorsion de fonds en ligne, à l’image de Western Union, qui passe les transferts de fonds douteux au microscope du Big Data.
Pour les grands acteurs de l’énergie, le Big Data permet de répondre à plusieurs problématiques et de rendre leur activité plus « intelligente » et écologique : le « smart grid » a déjà donné naissance aux compteurs intelligents, en attendant, bientôt, des réseaux électriques capables d’optimiser la production et la répartition de l’énergie en fonction des besoins instantanés. Une entreprise comme Veolia s’attache, pour sa part, à la réduction du gaspillage d’eau, au travers de technologies permettant de détecter les fuites, limiter les débordements d’égouts, gérer les pressions et réduire la consommation d’eau.
Le Big Data se met également au service de l’écologie dans le secteur du transport, qui s’attache à réduire son empreinte écologique, tandis que l’analyse avancée de données permet au secteur agricole de mettre en place une agriculture « de précision » visant à limiter la consommation d’eau et l’utilisation d’engrais ou de pesticides.
Bref, le Big Data s’introduit dans tous les secteurs, même les plus improbables, par exemple en prédisant quels films vont s’imposer au box office, ou encore en aidant l’Allemagne à remporter la dernière Coupe du Monde de football (mais où est la « glorieuse incertitude du sport » ?).
Dans la « Smart City », infrastructures, usagers et administrations sont connectées et communiquent entre eux, les informations étant ensuite regroupées et traitées, via les technologies du Big Data, pour permettre à la ville de devenir intelligente, à court ou à long terme : les gestionnaires de la ville, administrations ou sociétés privés, sont à même d’améliorer le quotidien en temps réel, en optimisant le trafic, les dépenses énergétiques, l’accès aux services administratifs, l’allocation des ressources médicales… mais aussi de dégager des prévisions qui permettent aux pouvoirs publics de dessiner la ville de demain, avec de nouvelles infrastructures. De leur côté, les usagers participent au développement de leur ville à la fois en partageant des informations (détection de dysfonctionnements, remontée d’informations concernant le trafic) et en modifiant leurs comportements, en termes de déplacements, de gestion des déchets, ou de consommation énergétique.
Si les projets de « Smart City » sont nombreux, la plupart restent encore flous et, surtout, rarement globaux. En France, la ville la plus avancée est Nice, qui figure même dans le Top 5 mondial.
Enfin, récemment mis sous le feu des projecteurs par la très controversée Loi Renseignement, l’usage du Big Data dans le cadre de la lutte contre la criminalité est évidemment bien plus développé en Amérique du Nord. Il permet notamment de fournir en temps réel des informations pertinentes aux équipes de terrain, d’aider à la résolution des enquêtes et même de prévenir les crimes, dans un remake de Minority Report qui fait tout de même froid dans le dos.
Nous voilà donc désormais au fait des nombreux usages du Big Data. Ce dernier constitue-t-il une chance à saisir pour l’économie française ou sera-t-il la chasse réservée des seuls mastodontes américains du Web ? La suite au prochain numéro…
Depuis des décennies, les marketeurs analysent les données clients à leur disposition, avec l’objectif de vendre plus et, éventuellement, mieux, c’est-à-dire pendant plus longtemps dans une logique de fidélisation. L’émergence récente du Big Data est venue décupler leur capacité d’analyse et, partant, leurs possibilités de réaction, voire d’anticipation des comportements de leurs clients. De fait, à l’instar de celle de Gartner, la plupart des études estiment qu’entre 50% et 60% des projets Big Data sont liés à l’expérience client au sens large.
Ainsi, en collectant des données lorsque ses clients sont exposés à ses campagnes de communication, achètent ses produits ou souscrivent à ses services, naviguent sur ses sites Web ou interagissent avec elle, une entreprise est à même de mieux les connaître. Elle peut ainsi adapter son offre, sa stratégie et ses outils de vente et de relation client, afin de faire vivre à ses clients une expérience en adéquation avec leurs attentes.
Une fois mise en place la fameuse vision à 360° de ses clients, l’entreprise est susceptible d’obtenir de « nombreux bénéfices marketing », « utiles pour les consommateurs » et « générant de la valeur », comme le montre l’infographie de l’agence Camp de Bases.
Selon notre analyse, reposant sur une étude Markess, trois grands types d’objectifs président aux actions des directions marketing en matière de Big Data:
A des degrés divers, la majeure partie des secteurs d’activités sont susceptibles de recourir au Big Data pour améliorer l’expérience de leurs clients, mais les plus avancés restent le e-commerce et la grande distribution, les opérateurs de services et le secteur financier.
Les entreprises nord-américaines, et en particulier les pure players du Web, ont indéniablement une bonne longueur d’avance en matière d’exploitation commerciale du Big Data. Amazon s’est très tôt positionné en pionnier, avec son service de recommandations personnalisées, système de frappes chirurgicales qui vient se substituer avec succès au bazooka du couponing massif. Le géant du e-commerce peut s’appuyer sur une base de plus de 250 millions de clients, dont il cerne les goûts de plus en plus précisément en compilant des données structurées (déclaratif et navigation) et non structurées (contenus qu’ils stockent dans ses services de cloud). Amazon est ainsi capable de fournir à ses clients, en ligne ou via des campagnes d’e-mailing, des conseils personnalisés en temps réel susceptibles de se transformer en autant de commandes. La firme de Jeff Bezos a d’ailleurs une telle confiance dans la qualité de sa connaissance client qu’elle a déposé, début 2014, un brevet pour un nouveau système de livraison fondé sur l’anticipation des achats ! Ce dernier repose sur un algorithme, élaboré d’après les achats précédents du client, sa liste de souhaits, sa navigation sur le site et les produits qu’il a mis dans son panier sans les acheter.
Par ailleurs, non content de s’appuyer sur sa connaissance client pour accroître ses ventes, Amazon réfléchit désormais à la meilleure façon de monétiser de façon directe la mine d’or que représente ses données très qualifiées. Annoncé à l’été 2014, le service de publicité en ligne Amazon Sponsored Links n’a pas encore officiellement vu le jour, mais il ne devrait pas tarder à venir concurrencer Google Adsense.
Si 81% des dirigeants marketing interrogés dans le cadre de l’étude menée en France fin 2014 par Fullsix et Limelight sont « convaincus de la grande importance » du Big Data, seuls 18% ont déjà lancé des projets et 6% les ont vus aboutir…
Toutefois, si les entreprises françaises ne versent pas dans une stratégie tout-Big Data à la Amazon, elles ne négligent pas ses apports pour répondre à des problématiques plus ponctuelles.
La grande distribution s’affiche en pionnière, avec des enseignes qui cherchent à collecter autant d’informations que possible concernant leurs clients, en magasin avec la fameuse « digitalisation » du point de vente, mais aussi sur le Web et en mobilité. On retrouve l’idée du « vendre plus » dans la stratégie de la Fnac, qui optimise le ciblage de ses campagnes d’e-mailing en s’appuyant sur un modèle prédictif mettant à profit les informations recueillies concernant ses 20 millions de clients. Mais la dimension de l’anticipation est également au cœur de l’action des distributeurs, à l’image d’Auchan, qui s’est doté d’une solution d’analyse sémantique décortiquant en temps réel les verbatim clients déposés sur ses sites Web et ses comptes Facebook et Twitter. En traitant ce volume important de données non structurées, le distributeur extrait rapidement des informations stratégiques pour y répondre par des actions opérationnelles ciblées.
Voyages-SNCF mise sur le « vendre mieux », notamment avec des applications mobiles qui permettent de personnaliser l’expérience des usagers en facilitant leurs voyages. En fonction de leurs profils, ils se voient relayer en temps réel des informations importantes et proposer des services sur mesure.
Les opérateurs télécoms investissent tout particulièrement dans l’analyse prédictive des données, pour faire baisser leurs taux de churn. Ainsi, en surveillant la navigation des internautes sur ses sites Web, SFR réussirait, selon des chiffres récemment dévoilés, à repérer plus de 80% des candidats au départ, les contactant avant qu’ils aient pris leur décision… semble-t-il avec succès, puisque l’opérateur réussirait à en convaincre 3/4 de lui rester fidèle.
Enfin, le Big Data a également beaucoup à apporter aux entreprises du secteur financier. En permettant aux banques d’analyser en quelques minutes des masses de données qui nécessitaient auparavant plusieurs jours de décryptage, les technologies Big Data leur ouvrent la perspective d’une relation client plus immédiate et plus personnalisée. Le secteur de l’assurance peut s’appuyer sur les modèles prédictifs associés au Big Data, pour anticiper les risques (notamment liés au climat), ou encore développer de nouveaux business models, en matière d’assurance santé ou d’assurance automobile, à l’instar des offres « pay-as-you-drive » notamment mises en place par Direct Assurance.
Mais, les usages du Big Data ne sont pas tous liés au marketing et à la relation client… La suite au prochain numéro.
Et si on partait du point de départ ? Les données sont en effet ce qui donne un sens à la notion même de Big Data – ou mégadonnées, selon les recommandations linguistiques de la Délégation Générale à la Langue Française et aux Langues de France.
Selon la définition, faisant désormais autorité, énoncée par Gartner en 2012, les données du Big Data présentent trois caractéristiques majeures, que les nouvelles technologies de traitement de l’information permettent de prendre en compte : leur Volume, leur Variété et leur Vélocité. La littérature marketing y rajoute parfois 2 V complémentaires, la Véracité (la qualité et la fiabilité des données) et la Valeur (leur caractère monétisable).
De fait, depuis le début de l’ère numérique, le Volume de données existantes a connu une croissance exponentielle. Si cette notion peut être appréhendée plus aisément à travers des infographies comme celle de VoucherCloud, elle peut être résumée en quelques chiffres : il y a un peu plus de 10 ans, le trafic Internet était de l’ordre de 100Go de données échangées par seconde (soit autant qu’en un jour entier 10 ans auparavant). Aujourd’hui, nous avons dépassé les 30 000Go par seconde et nous devrions atteindre les 50 000Go d’ici à 2018. Conséquence de cette explosion des volumes, 90% des données aujourd’hui existantes datent de moins de 2 ans.
Au-delà de l’augmentation du nombre d’utilisateurs de solutions IT et de la croissance des volumes opérationnels de données, c’est surtout la Variété de plus en plus grande des sources, liée à l’évolution des usages et des technologies de traitement de l’information, qui justifie cette croissance exponentielle. Hier, les données utilisables par les acteurs du monde socio-économique se limitaient à des informations hautement formatées. Aujourd’hui, le Big Data permet de traiter tout type de donnée, dans sa forme originelle, non structurée, multipliant ainsi les sources.
Les comportements en ligne – plus ou moins anonymes –, comme la navigation, la recherche et l’utilisation des outils de communication sont les premiers qui viennent à l’esprit. Les informations et comportements clairement identifiés sont eux aussi « trackés », à l’image de toutes les interactions en ligne avec les entreprises, telles que le remplissage de formulaires, les réactions à l’e-mailing, les objets et services achetés, les transactions financières, l’utilisation des coupons de fidélité, ou les échanges liés au SAV : tous les clients d’Amazon peuvent constater qu’aucun de leurs faits et gestes sur ses sites n’échappe au plus connu des e-commerçants. Ce qui change, c’est que toutes les entreprises s’y mettent, de façon parfois plus discrète mais pas moins intensive. N’oublions pas les réseaux sociaux, puisqu’il semblerait, selon une récente étude, que Facebook nous connaisse mieux que nos meilleurs amis. Les contenus, photos, vidéos, musique, articles de blogs, que nous créons, lisons, partageons et auxquels nous réagissons n’échappent pas non plus au Big Data. Et bien sûr, cela fonctionne aussi en mobilité, grâce à nos chers smartphones et autres tablettes, qui dévoilent par ailleurs des informations concernant notre usage des applications ainsi que nos données de géolocalisation.
C’était tout – et déjà beaucoup – jusqu’à l’émergence de l’Internet des Objets. Désormais, notre corps, « augmenté » par les « wearables » tels que les montres ou les bracelets connectés, peut révéler des informations concernant notre santé ou notre activité physique. De même, notre maison, équipée de solutions connectées relatives à la sécurité, à la gestion énergétique ou au simple confort peut en dire beaucoup sur nos habitudes, tout comme notre voiture, possiblement connectée elle aussi, au-delà du seul GPS. Nous voilà donc 100% connectés dans un environnement qui ne l’est pas moins et livre, en open data, ses propres informations, des statistiques démographiques et économiques aux données nécessaires au bon fonctionnement des services publics (transport, éducation, vie culturelle, etc.).
Déjà évoquée dans ces colonnes, l’excellente web-série interactive Do Not Track fournit des illustrations assez édifiantes de la façon dont toutes nos données sont collectées.
Nombreuses et variées, ces données sont de plus en plus souvent exploitées en temps réel, justifiant le 3ème V, dédié à la Vélocité.
Il n’est pas étonnant que ces données en nombre infini, qui décrivent de plus en plus précisément nos comportements et leur évolution, soient désormais considérées comme le moteur principal de l’économie numérique. Le Web en témoigne d’ailleurs, filant généreusement les métaphores aurifère et pétrolifère. En offrant des opportunités d’analyse plus larges et plus fines, le Big Data ouvre de nouveaux horizons, non seulement au confort des utilisateurs, mais aussi à la prise de décision des entreprises et des organisations. Pour quels usages ? Avec quels intérêts et quels risques ? La suite au prochain numéro…
Les groupes mondiaux d’Internet from Xerfi Canal TV on Vimeo.
Cette courte vidéo résume bien les principaux enjeux des gros acteurs de l’Internet. Et même si ce n’est pas très directement exprimé dedans, c’est aussi en lien avec notre questionnement sur le Big Data et le respect de la vie privée : en effet, les caractéristiques de la publicité changent avec Internet. S’il s’agissait au départ d’affiner le profil des utilisateurs pour, comme dans le ciblage classique de la publicité média, présenter les publicités aux cibles les plus en adéquation avec les produits et services vantés, on glisse progressivement, mais de plus en plus vite, vers un ciblage personnalisé à l’extrême, où il s’agit de croiser de multiples données sur les consommateurs pour mieux manipuler leurs actes d’achat.
Ce glissement n’est pas toujours perçu par les internautes, qui se préoccupent avant tout du service rendu par les fournisseurs de services et apprécient leur gratuité apparente. Mais il transforme les internautes de citoyens souhaitant s’informer ou communiquer en purs consommateurs qu’il s’agit de canaliser vers différents actes d’achats, de manière de plus en plus sophistiquée et insidieuse, au risque d’y perdre notre libre arbitre.
A suivre dans notre Université d’été, les 22 & 23 juin prochains…
Petit intermède bien sympathique, à partager le plus largement possible !
Payer plus cher ses salariés, c'est rentable : la preuve from Xerfi Canal TV on Vimeo.
C’est intéressant de constater que de plus en plus de recherches démontrent que bien traiter ses personnels sur tous les plans (rétribution, protection sociale, organisation et conditions de travail), c’est rentable économiquement. Une idée à faire prospérer, des formules à implémenter d’office dans les tableurs excel de ceux qui nous dirigent rivés sur les colonnes de chiffres !!
Pour vous préparer au débat sur les enjeux de la numérisation de nos vies en terme de respect de la vie privée, thème de notre Université d’été des 22 & 23 juin prochains, vous pouvez consulter l’excellente « web série » mise en place par Arte : Do not track
Entièrement interactive, elle vous permettra de comprendre par qui, pourquoi et comment vos usages des outils numériques sont collectés et utilisés.
Petit extrait de la présentation du projet :
Do Not Track explore les différentes manières dont le Web moderne enregistre et traque nos activités, nos publications et nos identités. Pour vous aider à comprendre comment vos informations sont utilisées et collectées… nous vous demandons de participer avec vos données. Oui, vos données. Ça peut sembler paradoxal, mais c’est en vous prêtant au jeu que vous pourrez comprendre l’implication du tracking – non seulement pour vous, mais pour vos amis ou votre famille. Quelle est la valeur cachée derrière chacun de vos clics ? Que se passe-t-il sans que vous vous en rendiez compte et sans votre consentement ? Soyez curieux et reprenez le contrôle.
Toutes les deux semaines, un épisode personnalisé abordera un sujet différent : de nos téléphones portables aux réseaux sociaux, de la publicité personnalisée au big data.
Leur point commun ? Utiliser les méthodes et outils des trackers pour vous traquer pendant que vous les regardez.
Nous voulons expérimenter le tracking pour ainsi mieux le comprendre. Nous vous demanderons de nous donner des informations personnelles sur vos goûts, vos avis, vos habitudes. Plus nous en saurons, plus vos épisodes seront personnalisés. Rien que pour vous.
Entre chaque épisode, lisez, écoutez et fouillez plus en profondeur les thématiques abordées, à travers du contenu supplémentaire. Commentez et échangez sur les sujets abordés. Pour rester informé et vivre l’expérience complète, laissez-nous votre mail !
