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Le big data, cheval de Troie de la transformation numérique de l’économie ?

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Plus qu’un casse-tête technologique, valoriser les méga données pose d’abord des problèmes d’organisation et de culture numérique. N’est pas Google qui veut.

Le big data, cheval de Troie de la transformation numérique de l’économie ?
Le big data, cheval de Troie de la transformation numérique de l’économie ? © Pascal Guittet

2015 sera l’année de l’expérimentation des big data, promet le cabinet de conseil Deloitte. Pour les entreprises françaises du moins, qui devraient sortir de leur attentisme mais "souvent sans attendre d’avoir résolu toutes les questions stratégiques, organisationnelles ou technologiques", observent les analystes. Une bonne stratégie ? Ou un fiasco annoncé ? Chercher à faire parler les avalanches de données n’est pas sans risque.

Certes, trouver des corrélations dans un lot de données, pour établir des règles de comportement vertueux d’un système n’est pas nouveau. L’informatique décisionnelle le permet depuis longtemps. Mais les 3 "V" du big data (Volume énorme, Variété des formats et Vitesse jusqu’au temps réel), ne font pas que compliquer la tâche des services informatiques et des statisticiens. "Même si, techniquement, on y arrive toujours", promet Charles Parat, directeur innovation de Micropole. Cela prend du temps et requiert des ressources par toujours disponibles. Cela nécessite surtout de changer les organisations.

Décloisonnement obligatoire

"D’abord parce que pour mener à bien des projets big data, il faut faire travailler ensemble les experts informatiques, des mathématiciens et les responsables métiers d’une organisation", prévient Stéphan Clémençon, enseignant-chercheur à Télécom ParisTech et porteur de la chaire Machine Learning for Big Data. Il faut aussi décloisonner les organisations (les fameux silos à casser) pour ne plus réfléchir en terme de metier (conception, production, services, ventes, RH...) mais collecter et traiter des données éparses, y compris extérieures à l’organisation, pour trouver des modèles auxquels on n’avait pas pensé.

Il faut ensuite casser ses a priori. Les big data ne sont pas là pour valider des hypothèses, mais pour en trouver de nouvelles. Elles obligent à accepter que ce que l’on va trouver peut être contre-intuitif, voire remettra totalement en cause les pratiques menées jusque-là. Obligeant les organisations à abandonner un projet, ou à le réorienter brutalement, à l’instar des pivots des champions du numérique les plus agiles. "Les big data sont aussi un peu comme le capital-risque. Peut-être que sur 5 projets un seul sera valable", prévient Charles Parat de Micropole. Obligeant là encore les organisations à revoir leur notion du risque et leur méthode d’innovation, comme les géants du Web qui testent à tout va.

Accepter l’ouverture

Et c’est sans parler de la nécessaire ouverture de l’organisation, qu’elle soit entreprise publique, privée ou administration, et de ses données, sur l’extérieur pour réellement les valoriser. "Aujourd’hui, par souci de sécurité et de confidentialité, les entreprises qui ont des projets big data les mènent totalement en interne", observe Reda Gomery, consultant de Deloitte. Essentiellement marketing, ces projets manipulent en effet des données clients que l’entreprise ne sait pas "anonymiser" et gardent jalousement.

Et hormis quelques hackathons "pour voir" et un début d’open data dans les entreprises publiques, comme la SNCF ou La Poste, les entreprises françaises sont réticentes à l’idée de partager leurs données. Pourtant, c’est la base d’une organisation plate-forme, comme celle d’Amazon, qui seule permettra aux structures du XXe siècle d’opérer leur mue numérique et de passer du produit au service. Elle nécessite d’aplanir les organisations et d’entrer dans une culture du résultat, pilotée par l’exploitation des données complètes : les big data.

En clair, si les géants du web savent tirer le meilleur parti des technologies big data, dont ils sont à l’origine, c’est parce que leur modèle économique, mais surtout leur organisation sont basés justement autour de l’exploitation des données. Vouloir faire pareil va obliger les organisations à accepter de se transformer en profondeur.

Aurélie Barbaux

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