Revue TELECOM 177 - Véracité et volume, un duo gagnant pour la création de valeur
VERACITE ET VOLUME, un duo
gagnant pour la création de
valeur
Par Emmanuel Vignon (2004) dans la revue TELECOM n° 177
Article coup de coeur du redacteur en chef
Brasser de grandes quantités de données ne sert à rien si l’on ne peut pas en tirer de la valeur. Tour d’horizon des applications les plus innovantes et efficaces en la matière.
Big data est probablement l’un des termes les plus employés en 2015 lorsqu’on évoque les nouvelles technologies. Pourtant, il est aussi l’un des plus difficiles à déterminer. Il désigne un amalgame de technologies, d’infrastructures, d’usages, d’algorithmes dans lequel chacun puise à sa guise pour garantir et crédibiliser une dimension d’innovation dans ses produits. À l’extrême, il est même parfois un terme purement marketing, loin des définitions académiques que lui prêtent nos pureplayers cartésiens : « en dessous de 100 To, ce n’est pas du big data… ».In fine, tout cela crée une confusion dans les esprits plutôt qu’un terrain propice à une adoption généralisée de ce qui s’apprête à transformer profondément le paysage macro-économique mondial de la prochaine décennie. Et tout compte fait, en quoi tout cela me regarde ? Ne serait-ce pas finalement que des querelles de clochers d’ingénieurs en mal de reconnaissance ? En quoi mon entreprise est-elle concernée ? En quoi suis-je concerné ? Big data et valeur créée
Pourtant, le big data est une réalité mondiale. Dans ses prédictions 2014, volontairement un peu dystopiques, le Gartner annonçait la couleur : « Don’t Try to Prevent the Digital Revolution, Exploit IT Now »1. Alors comment tirer son épingle du jeu ?
Laissons de côté la technologie pure pour prendre de la hauteur. J’aimerais vous parler de valeur. Car c’est bien de cela dont il s’agit. On n’est pas big data pour le plaisir, mais surtout parce que cela permet d’apporter de la VALEUR - l’un des 5 Vs qui définissent aujourd’hui le big data (Volume, Velocity, Variety, Veracity and Value).
En synthèse : l’information seule, sans la vision, est une ressource inutile. À l’opposé, faire tourner des modèles analytiques sophistiqués sur un tableau Excel de 100 lignes ne mène à rien. Gary King, professeur à l’université de Harvard s’exprime ainsi : « big data isn’t about the data. It’s about analytics ».
La valeur du big data provient donc bien de cette capacité à coupler grand volume d’information et modèles de traitement performants. Examinons à la lumière de ces deux aspects quelques exemples où le big data a bouleversé les modèles existants grâce à une création de valeur impossible auparavant.
Netflix : regarde-moi et je te dirai qui tu es
Quand vous achetez un DVD, vous ne transmettez aucune information sur vous-même. Au mieux, les plus zélés iront laisser un avis sur un site partenaire. Netflix est différent : il sait combien de temps vous avez passé à chercher un film avant de l’acheter, combien de temps vous êtes resté à lire sa description, quels films vous n’avez pas terminé… Netflix exploite largement ces informations pour suggérer descontenus à ses utilisateurs dont près de 50%2 se fient au système de recommandation.
Un utilisateur prend moins Big data, de l’enthousiasme à la rationalisation de deux minutes3 pour choisir un film ou pour décider de faire autre chose, ce qui est très court pour lui proposer un contenu qu’il va aimer. Dans la même logique, la connaissance de ses clients permet à Netflix, à l’aide d’algorithmes de modélisation prédictive, de créer des contenus adaptés. C’est le cas de la série Marco Polo, lancée en décembre 2014 malgré un coût de production de 90 millions de dollars et des critiques sévères lors de son lancement.
Consolider ses données clients : Intuit et Mint.com
En 2009, Intuit rachète Mint.com, un outil de gestion de finances personnelles en ligne. Mint est alors
rapidement devenu le système d’irrigation des autres produits d’Intuit. Aujourd’hui, Mint apporte une connaissance unique des habitudes de consommation des plus de 15 millions d’utilisateurs et les logiciels d’Intuit disposent d’informations capitales permettant de comparer des structures de coûts et de revenus ou d’améliorer les algorithmes d’optimisation fiscale… et ainsi justifier le prix de ses logiciels. Transport routier, itinéraires et capteurs
UPS a développé un service de gestion d’itinéraires baptisé ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) qui intègre des millions de données telles que des informations statistiques de trafic, des contraintes d’horaire de livraison... tout cela, en temps réel. Problème classique du voyageur de commerce, mais sachant qu’un chauffeur effectue en moyenne 120 arrêts par jour, il existe 6,69 x 10^198 itinéraires d’acheminement possibles. Comment choisir le bon ?
Avant l’avènement du big data, les chauffeurs construisaient leurs itinéraires guidés par leur intuition. Mais l’esprit humain ne peut tout simplement pas traiter autant d’information dans le but d’identifier le chemin optimal. La combinaison entre cet immense océan de données et des capacités de traitement importantes rendent cela possible aujourd’hui. Pour l’anecdote, aux Etats-Unis, dans certains états, il est autorisé de tourner à droite à un carrefour même si le feu est rouge, tel un cédez le passage dans le but de fluidifier le trafic. Cette règle de conduite a été codifiée dans ORION qui maximise les virages à droite…
Pour les logisticiens, le big data est créateur de valeur à double titre : d’une part, en optimisant les itinéraires avec à la clé des économies en carburant, en temps et d’un point de vue environnemental. D’autre part en créant de nouveaux services. Ainsi, chez DHL, les camions sont bardés de capteurs de toutes sortes : ozone, température, niveau sonore, trafic, etc. Ces données sont ensuite agrégées à l’échelle internationale et monétisées auprès par exemple d’agences gouvernementales.Vers un pilotage par les données
Le big data devient passionnant lorsqu’on évoque la valeur, fruit du couplage entre grande quantité de données de bonne qualité et d’algorithmes de traitement efficaces. Chaque industrie est concernée par ces transformations qui s’opèrent au coeur de nos entreprises.
Depuis quelques années, le big data a relevé des challenges technologiques pour permettre un accès à des grands volumes de données, dans des temps très raisonnables. La balle est maintenant dans le camp des directions métier. La constitution de systèmes d’analyse et d’algorithmes de traitement nécessite une connaissance pointue des métiers et des compétences pour les transférer à un système informatique.
C’est tout le challenge des 10 prochaines années du big data. Les mécanismes de formalisation de la connaissance métier pour pouvoir l’inculquer à un robot sont délicats. Les entreprises doivent apprendre à passer d’un mode où les expertises sont guidées par l’intuition vers un mode piloté par les données et par des mécanismes rationnels. Ce processus de formalisation requiert une transformation des métiers que nous exerçons. La tâche est ardue, mais toute la valeur du big data est à ce prix.
1/ www.gartner.com/doc/2642621/predicts--dont-try-prevent
2/ https://gigaom.com/2014/11/22/why-technology-and-content-are-inseparable-at-netflix/
3/ http://videoter.com/netflix-invests-150m-in-content-recommendations/
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Biograhie d'Emmanuel VignonAprès un début de carrière dans le conseil en Management, Emmanuel Vignon (2004), s’est rapidement spécialisé dans les métiers de l’intelligence artificielle. Il a notamment travaillé chez Yseop, qui donne du sens aux données issues du big data grâce à une technologie de dialogue et de génération de langage naturel. Il a rejoint récemment IBM qui vient de créer une équipe en France dédiée à latechnologie Watson, concentrée des dernières innovations en informatique cognitive et intelligence artificielle. En lien avec les équipes du Watson Group basées aux Etats-Unis, il est en charge de l’évangélisation du produit auprès des clients français, de la construction des offres et de la direction des projets Watson en France.
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Revue TELECOM 177 - Véracité et volume, un duo gagnant pour la création de valeur
2015-10-15 16:55:45
telecom-paris-alumni.fr
http://www.telecom-paris-alumni.fr/medias/image/8012305755cf54c104b90a.jpg
2016-06-09 16:55:45
2015-11-04 13:51:15
VERACITE ET VOLUME, un duo
gagnant pour la création de
valeur
Par Emmanuel Vignon (2004) dans la revue TELECOM n° 177
Article coup de coeur du redacteur en chef
Brasser de grandes quantités de données ne sert à rien si l’on ne peut pas en tirer de la valeur. Tour d’horizon des applications les plus innovantes et efficaces en la matière.
Big data est probablement l’un des termes les plus employés en 2015 lorsqu’on évoque les nouvelles technologies. Pourtant, il est aussi l’un des plus difficiles à déterminer. Il désigne un amalgame de technologies, d’infrastructures, d’usages, d’algorithmes dans lequel chacun puise à sa guise pour garantir et crédibiliser une dimension d’innovation dans ses produits. À l’extrême, il est même parfois un terme purement marketing, loin des définitions académiques que lui prêtent nos pureplayers cartésiens : « en dessous de 100 To, ce n’est pas du big data… ».In fine, tout cela crée une confusion dans les esprits plutôt qu’un terrain propice à une adoption généralisée de ce qui s’apprête à transformer profondément le paysage macro-économique mondial de la prochaine décennie. Et tout compte fait, en quoi tout cela me regarde ? Ne serait-ce pas finalement que des querelles de clochers d’ingénieurs en mal de reconnaissance ? En quoi mon entreprise est-elle concernée ? En quoi suis-je concerné ?
Big data et valeur créée
Pourtant, le big data est une réalité mondiale. Dans ses prédictions 2014, volontairement un peu dystopiques, le Gartner annonçait la couleur : « Don’t Try to Prevent the Digital Revolution, Exploit IT Now »1. Alors comment tirer son épingle du jeu ?
Laissons de côté la technologie pure pour prendre de la hauteur. J’aimerais vous parler de valeur. Car c’est bien de cela dont il s’agit. On n’est pas big data pour le plaisir, mais surtout parce que cela permet d’apporter de la VALEUR - l’un des 5 Vs qui définissent aujourd’hui le big data (Volume, Velocity, Variety, Veracity and Value).
En synthèse : l’information seule, sans la vision, est une ressource inutile. À l’opposé, faire tourner des modèles analytiques sophistiqués sur un tableau Excel de 100 lignes ne mène à rien. Gary King, professeur à l’université de Harvard s’exprime ainsi : « big data isn’t about the data. It’s about analytics ».
La valeur du big data provient donc bien de cette capacité à coupler grand volume d’information et modèles de traitement performants. Examinons à la lumière de ces deux aspects quelques exemples où le big data a bouleversé les modèles existants grâce à une création de valeur impossible auparavant.
Netflix : regarde-moi et je te dirai qui tu es
Quand vous achetez un DVD, vous ne transmettez aucune information sur vous-même. Au mieux, les plus zélés iront laisser un avis sur un site partenaire. Netflix est différent : il sait combien de temps vous avez passé à chercher un film avant de l’acheter, combien de temps vous êtes resté à lire sa description, quels films vous n’avez pas terminé… Netflix exploite largement ces informations pour suggérer descontenus à ses utilisateurs dont près de 50%2 se fient au système de recommandation.
Un utilisateur prend moins Big data, de l’enthousiasme à la rationalisation de deux minutes3 pour choisir un film ou pour décider de faire autre chose, ce qui est très court pour lui proposer un contenu qu’il va aimer. Dans la même logique, la connaissance de ses clients permet à Netflix, à l’aide d’algorithmes de modélisation prédictive, de créer des contenus adaptés. C’est le cas de la série Marco Polo, lancée en décembre 2014 malgré un coût de production de 90 millions de dollars et des critiques sévères lors de son lancement.
Consolider ses données clients : Intuit et Mint.com
Intuit est un éditeur américain spécialisé dans l’optimisation fiscale des ménages et PME. Mais les utilisateurs n’ouvrent leur logiciel qu’une fois par an, au moment de déclarer leurs revenus. Difficile pour prodiguer des conseils personnalisés…
En 2009, Intuit rachète Mint.com, un outil de gestion de finances personnelles en ligne. Mint est alors rapidement devenu le système d’irrigation des autres produits d’Intuit. Aujourd’hui, Mint apporte une connaissance unique des habitudes de consommation des plus de 15 millions d’utilisateurs et les logiciels d’Intuit disposent d’informations capitales permettant de comparer des structures de coûts et de revenus ou d’améliorer les algorithmes d’optimisation fiscale… et ainsi justifier le prix de ses logiciels.
Transport routier, itinéraires et capteurs
UPS a développé un service de gestion d’itinéraires baptisé ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) qui intègre des millions de données telles que des informations statistiques de trafic, des contraintes d’horaire de livraison... tout cela, en temps réel. Problème classique du voyageur de commerce, mais sachant qu’un chauffeur effectue en moyenne 120 arrêts par jour, il existe 6,69 x 10^198 itinéraires d’acheminement possibles. Comment choisir le bon ?
Avant l’avènement du big data, les chauffeurs construisaient leurs itinéraires guidés par leur intuition. Mais l’esprit humain ne peut tout simplement pas traiter autant d’information dans le but d’identifier le chemin optimal. La combinaison entre cet immense océan de données et des capacités de traitement importantes rendent cela possible aujourd’hui. Pour l’anecdote, aux Etats-Unis, dans certains états, il est autorisé de tourner à droite à un carrefour même si le feu est rouge, tel un cédez le passage dans le but de fluidifier le trafic. Cette règle de conduite a été codifiée dans ORION qui maximise les virages à droite…
Pour les logisticiens, le big data est créateur de valeur à double titre : d’une part, en optimisant les itinéraires avec à la clé des économies en carburant, en temps et d’un point de vue environnemental. D’autre part en créant de nouveaux services. Ainsi, chez DHL, les camions sont bardés de capteurs de toutes sortes : ozone, température, niveau sonore, trafic, etc. Ces données sont ensuite agrégées à l’échelle internationale et monétisées auprès par exemple d’agences gouvernementales.
Vers un pilotage par les données
Le big data devient passionnant lorsqu’on évoque la valeur, fruit du couplage entre grande quantité de données de bonne qualité et d’algorithmes de traitement efficaces. Chaque industrie est concernée par ces transformations qui s’opèrent au coeur de nos entreprises.
Depuis quelques années, le big data a relevé des challenges technologiques pour permettre un accès à des grands volumes de données, dans des temps très raisonnables. La balle est maintenant dans le camp des directions métier. La constitution de systèmes d’analyse et d’algorithmes de traitement nécessite une connaissance pointue des métiers et des compétences pour les transférer à un système informatique.
C’est tout le challenge des 10 prochaines années du big data. Les mécanismes de formalisation de la connaissance métier pour pouvoir l’inculquer à un robot sont délicats. Les entreprises doivent apprendre à passer d’un mode où les expertises sont guidées par l’intuition vers un mode piloté par les données et par des mécanismes rationnels. Ce processus de formalisation requiert une transformation des métiers que nous exerçons. La tâche est ardue, mais toute la valeur du big data est à ce prix.
1/ www.gartner.com/doc/2642621/predicts--dont-try-prevent
2/ https://gigaom.com/2014/11/22/why-technology-and-content-are-inseparable-at-netflix/
3/ http://videoter.com/netflix-invests-150m-in-content-recommendations/
Biograhie d'Emmanuel Vignon
Après un début de carrière dans le conseil en Management, Emmanuel Vignon (2004), s’est rapidement spécialisé dans les métiers de l’intelligence artificielle. Il a notamment travaillé chez Yseop, qui donne du sens aux données issues du big data grâce à une technologie de dialogue et de génération de langage naturel. Il a rejoint récemment IBM qui vient de créer une équipe en France dédiée à latechnologie Watson, concentrée des dernières innovations en informatique cognitive et intelligence artificielle. En lien avec les équipes du Watson Group basées aux Etats-Unis, il est en charge de l’évangélisation du produit auprès des clients français, de la construction des offres et de la direction des projets Watson en France.
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