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Revue TELECOM 177 - Le cycle vertueux de la donnée

Articles Revue TELECOM

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15/10/2015


LE CYLE VERTUEUX DE LA

DONNEE

par Eric Horesnyi (1996) dans la revue TELECOM n° 177
 
Big data et temps réel pour une expérience utilisateur captivante
 

Avec le big data au sens large, c’est à dire incluant les Analytics (capacité à analyser les données), nous pouvons mettre en commun une quantité quasi-infinie de données, détecter des tendances, prédire certains comportements, jusqu’à suggérer un achat ou une décision. Le big data est devenu visible des utilisateurs il y a 10 ans avec le moteur de suggestion d’Amazon, et s’est désormais inscrit sur chaque application web ou mobile avec des publicités sur mesure, grâce à Criteo notamment. Le big data constitue donc un outil puissant pour créer une expérience utilisateur sur mesure, et pour monétiser son savoir-faire. Cet article vise à mettre en perspective le big data dans la chaîne de valeur des acteurs du Web. Nous allons décrire le cycle vertueux de la donnée et résumer les tendances de chaque composant.

Le cycle de la donnée

Le big data apparaît comme le cerveau du Web, mais comme tout cerveau, il ne serait rien sans ses organes. Nous allons suivre le cycle de la donnée, depuis son émission jusqu’à son utilisation et son recyclage. Prenons l’exemple d’un utilisateur disposant d’une montre connectée, par exemple Withings. La montre va détecter les données de santé de l’utilisateur, les envoyer en bluetooth à travers l’application (« appli ») du mobile de l’utilisateur, qui va les transmettre via Internet au fournisseur d’appli prêt à recevoir des contributions sur son « API » (Application Programming Interface : voir plus loin dans cet article). Ces données seront mises à disposition dans le Lac de Données du fournisseur d’appli. Confrontés aux données déjà disponibles dans le Lac, les applications big data pourront émettre une recommandation du type « Attention, marche moins  vite, ton cœur s’emballe à cette vitesse ».

Cette information sera alors véhiculée par l’API du fournisseur que l’application pourra récupérer manuellement ou recevoir en streaming (diffusion en mode continu) pour être mise à disposition sur son appli, un site web et la montre. Ce type d’expérience utilisateur (ou UX : « User eXperience ») est désormais courant, voire attendu des utilisateurs. Et les meilleures expériences fidélisent les utilisateurs (« je ne peux plus m’en passer »), les transforment en clients (« j’adore, je peux payer pour l’avoir ») et en avocats (« regarde cette appli, depuis que je l’utilise j’ai perdu 5 kilos ») attirant de nouveaux clients par viralité (bouche à oreille).
Ce même cycle se retrouve partout : pour une application industrielle avec des capteurs sur un camion frigorifique remontant des données permettant de les piloter par un ERP (Progiciel de Gestion Intégré) ; sur une application d’investissement présentant des prix d’un marché sur lequel l’utilisateur pourra agir en se positionnant ; pour des capteurs atmosphériques donnant une météo individuelle (par exemple Netatmo), mais présentant également les données à l’ensemble des utilisateurs  (sur interfaces web et mobiles) pour une météo très localisée ; ou encore une application remontant des données de circulation personnelles (par exemple Waze) et permettant de détecter le trajet le plus court pour sa destination, en tenant compte des remontées de trafic de tous les autres utilisateurs.
Cette dynamique, émergeante il y a 10 ans, triple tous les ans désormais, avec un effet multiplicateurs de la croissance de chacun de ses composants : appareils (smart-phones, objets connectés et PCs), APIs et big data.


L’expérience utilisateur au cœur du succès

Les applications qui ont connu le plus de succès récemment mettent en place ce cycle vertueux de partage d’information ou de ressources (par exemple BlaBlaCar), avec une pertinence croissante avec le nombre d’utilisateurs, par effet de réseau, aboutissant à un acteur majeur par expérience utilisateur. Nous voyons donc des applications spécialisées émerger, et attirer très rapidement une audience de millions d’utilisateurs, laquelle sera valorisée par des investisseurs qui permettront d’accélérer la croissance de cette Licorne (“Unicorn”), c’est à dire avec une valorisation supérieure à 1 milliard de dollars.
Dans ses reports sur les GAFAnomics1, FaberNovel détaille la valeur des utilisateurs, et donc de l’UX proposée par chacun chez les Géants du Web, par exemple pour Google.

Objets connectés et interface utilisateur


Le chaînon « appareils » du cycle de la donnée regroupe les objets connectés (IoT) fixes ou mobiles, les smartphones et tablettes, et les PCs. De 14 milliards aujourd’hui, ils devraient passer à 25 milliards d’ici 2020 avec une prédomnance annoncée des objets connectés. Comme tous les chaînons du cycle de la donnée, les appareils jouent un rôle dans chaque sens du cycle. En transmission vers le cerveau big data, les appareils remontent des données du monde réel, comme les capteurs ou à travers une interface utilisateur (UI). Et en réception, les appareil présentent les données sur des applis pour des utilisateurs humains ou envoient des données vers des automates programmables et des robots pour action. Pour assurer une bonne expérience utilisateur, les données présentées doivent être les mêmes sur chaque type d’interface : par exemple l’appli RATP et les bornes d’Abribus doivent présenter les mêmes temps d’arrivée d’un même bus, un client bancaire doit voir les mêmes informations sur sa montre connectée, son appli, son desktop, en webchat ou lors d’une intéraction avec un conseiller de clientèle en agence. Tout décalage entre ces informations et suggestions réalisées par le fournisseur d’UX créera de la défiance, cassera le cycle vertueux, et le transformera en cercle infernal.

Le cycle vertueux de la donnée : appareils, APIs, big data et Analytics

 


Cloud

Côté Cloud (infrastructure réseau), fournir une expérience utilisateur en temps réel n’est pas chose simple : Twitter a mis à disposition une interface temps réel dès 2013, suite à une congestion sur deux jours de son infrastructure, avec des limites d’utilisation qui perdurent. Le New York Times avait abandonné son indépendance de diffusion en 2014 pour se reposer sur Facebook Page, avant de se rétracter et retrouver son indépendance technologique.


http://fr.slideshare.net/faberNovel/gafanomics

Heureusement pour tous les fournisseurs d’UX et d’API, l’architecture du Web prévoit des composants comme les Proxies et Caches, encore faut-il (bien) les utiliser : comme le sait tout ingénieur réseau, pour accélérer l’envoi d’niformation, le plus simple est d’en envoyer le minimum.


APIs

API (Application Programming Interface) est un terme technique né il y a plus de 40 ans. Une API constitue la façade programmatique présentée par une société sur son savoir-faire. Pour faciliter l’adoption de ces APIs par les fournisseurs d’UX à travers les appareils, elles suivent une norme, REST (Representational State Transfer, depuis 15 ans
Source : Cisco VNI Global IP Traffic Forecast, 2014–2019


(http://streamdata.io/blog/network-based-architecture-fielding-fowler-and-haussmann/). L’émergence de cette norme a eu pour effet une explosion de l’usage des APIs, et donc de leur production. Il en existe désormais plus de 16 millions dans le monde. Les APIs sont utilisées par les développeurs pour créer une UX, présentent des données privées ou publiques (Open Data) et se monétisent, souvent avec un prix par millions de requêtes.

Comme pour le chaînon « appareils », les APIs travaillent dans les deux sens : elles permettent à la fois de récolter les données vers le cerveau big data, mais aussi de les mettre à disposition des applis, automates et robots, pour action. De nombreuses sociétés traditionnelles travaillent actuellement sur un chantier API, pour mettre à disposition leur savoir-faire, de manière sûre et à l’échelle, laissant à d’autres développeurs le soin de créer des UX captivantes.

Big data

Reste le cerveau, le big data. Il reçoit des informations du monde extérieur par ses cinq sens (Capteurs, UI sur appareils, APIs tierces, réseaux sociaux, logique métier), mémorise chacune pour en tenir compte dans le futur et transmet ses corrélations, prédictions et analyse à travers ses nerfs (souvent les mêmes que ses sens). Pour revenir sur l’exemple de la montre connectée, elle enregistre une donnée avec la vitesse de marche, le poids, la chaleur ambiante et le rythme cardiaque de l’utilisateur tout en décidant de restituer à ce dernier une information qu’elle juge pertinente dans sa situation du moment : « tu l’as bien mérité, tu peux t’arrêter dans cette boutique qui, d’après tes amis, prépare les meilleurs macarons de Paris ». Pour faire du sens et rester pertinente, cette nformation doit être remontée à l’utilisateur le plus vite possible.

Avec cette nouvelle dynamique en forte croissance, les entreprises établies prennent position soit sur les APIs avec une montée en compétence big data, soit sur l’expérience utilisateur, avec de nouvelles symbioses par exemple entre Capitaine Train côté UX et la SNCF côté API. Pour aller plus loin, n’hésitez pas à suivre notre blog www.streamdata.io/blog.

1/ Enjeux économiques liés à Google, Apple, Facebook et Amazon.


Biographie de l'auteur

Eric dirige Motwin, éditeur français d'APIs temps réel sécurisées pour les secteurs financiers et industriels, offrant une expérience utilisateur haut de gamme multi-channel : mobiles, tablettes, web et objets connectés. Avant Motwin, Eric Ètait responsable commercial du secteur financier chez BT, après avoir développé les activités de Radianz, Cloud mondial pour les marchés financiers aux Etats Unis. Eric est Ingénieur Télécom ParisTech 1996 et MBA NYU Stern.

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