Conférence "Big Data"

 Conférence - La révolution big data

Programme:

18h15 :
Accueil des participants.
18h30 - 18h45:
Introduction par Thierry Burger-Helmchen (Doyen FSEG) et Vincent Blanloeil (Directeur UFR Mathématiques Informatique).
Présentation des enjeux du Big Data par Frédéric Créplet (Directeur Voirin, Conseil en Management) et Patrick Llerena (BETA).
18h45 - 19h30:
Intervention de Jean-Charles Cointot et d'Yves Eychennes sur la transformation des organisations liée au Big Data.
19h30 - 20h00:
Questions réponses, animé par Antoine Latham ( DNA )

Inscriptions 

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La donnée devient le combustible de notre économie

Quelle est votre définition du big data ? 

Jean-Charles Cointot : "La définition du big data c'est avant tout la capacité à extraire de l'information à partir de données non structurées, des données qui proviennent de Facebook, de Twitter ou de la météo par exemple. C'est cet aspect « non structuré » qui est nouveau".

Yves Eychenne : "Le big data, c'est aussi de pouvoir transformer des données en informations puis en actions. Ces actions sont de nature différente : le lancement d'un nouveau produit, le développement de nouveaux services, un nouveau recrutement".

On dit désormais "Data fuel the economy". Un commentaire ?

Jean-Charles Cointot : ''C'est un clin d'oeil par rapport à la révolution industrielle. Le pétrole a soutenu la révolution industrielle au 19ème et 20ème siècle. Au 21ème siècle ce qui est important c'est l'information. C'est une véritable mine d'or. La donnée devient le combustible de notre économie, c'est le pétrole du 21ème siècle".

Quelles sont les compétences nécessaires pour développer une stratégie big data en entreprise ?

Yves Eychenne : "La première compétence consiste à être capable de transformer la donnée en information. Il faut donc de nouveaux profils comme le data scientist, qui dispose de compétences de consulting, de mathématiques et d'analyse. La seconde compétence relève du management. Il faut pouvoir accompagner ce changement en interne et réussir à faire travailler ensemble les différents départements. Il faut réussir à décloisonner les différentes unités". 

Pourquoi la culture « big data » redéfinit le rôle de l'expert ?

Yves Eychenne : "Avec le big data, l'expert doit se remettre en question. Il doit désormais changer sa façon d'opérer, en ne s'appuyant plus que sur son expérience mais sur les données, les faits. L'exemple d'Amazon est très parlant. Le e-commerçant avait engagé une équipe d'éditorialistes pour faire de la recommandation de livres mais s'est finalement aperçu que le big data, couplé à certains algorithmes, était plus efficace pour doper les ventes de livres en ligne".

Quel impact peut avoir le big data dans le département des ressources humaines ?

Jean-Charles Cointot : "Il y a deux axes. Le big data permet, en puisant dans les données des réseaux sociaux par exemple, d'avoir une connaissance plus large des candidats, de détecter une facette ou des talents qui ne sont pas forcément dévoilés lors d'un recrutement classique. Il y a également une autre approche. Par exemple, le service eQuest scanne tous les sites d'offres d'emploi et toutes les annonces de recherche d'emploi pour mettre en relation les différentes parties. L'entreprise n'a alors plus besoin de passer par un cabinet de recrutement et peu détecter plus simplement des profils adaptés à ses recherches". 

Quelles sont les industries les plus matures quant à l'adoption du big data ?

Jean-Charles Cointot : "Les secteurs d'activité qui génèrent beaucoup d'informations sont naturellement plus en avance sur le big data. C'est le cas par exemple du commerce qui récupère de l'information depuis toujours via les tickets de caisse ou les programmes de fidélité. Au contraire, le secteur de la construction est plus en retrait mais c'est en train de changer avec le développement du concept de la smart city".

Yves Eychenne : "Dans le livre nous donnons l'exemple de Wallmart (une chaîne de supermarchés américaine, ndlr) qui a récemment créé un lab big data dans lequel a été développé en open source un outil capable d'analyser le comportement des clients en magasin. Ces nouveaux outils d'analyse permettent alors aux distributeurs de récupérer de la marge au détriment des marques. Ils prennent le pouvoir".

Le secteur de la santé est également très concerné...

Yves Eychenne : "Oui, les plateformes big data permettent d'accélérer considérablement la recherche pour l'élaboration de nouveaux médicaments. Il permet également de contenir les dépenses. Grâce aux objets connectés, il est possible de suivre l'état de santé des personnes, de prévenir certaines pathologies ou de mieux traiter les maladies chroniques dont la prise en charge pèse sur les sécurités sociales. Le big data et les wearable technologies permettent alors de mesurer l'efficacité thérapeutique des traitements proposés et certains pays commencent à aligner le remboursement des médicaments en fonction de cette efficacité". 

Les services publics, eux aussi, utilisent le big data ...

Jean-Charles Cointot : "Les services de répression des fraudes utilisent beaucoup cette technologie. Johnny Hallyday a, par exemple, été trahi par ses publications postées sur Instagram et Twitter sur le nombre de jours qu'il avait effectivement passé dans sa résidence suisse. En Italie, l'institut de la sécurité sociale s'appuie sur les données Facebook pour détecter les faux arrêts maladies. La ville de Toulouse, dans le cadre de travaux pour un nouveau tramway, a également eu recours au big data pour écouter ses administrés. Le dispositif a permis à la ville rose de découvrir des préoccupations que la mairie n'avait pas vues. En matière d'enseignement, le big data et les exercices en ligne permettent de développer des programmes d'apprentissage sur mesure en fonction du rythme de chaque élève. On parle alors d'adaptive learning". 

Qu'est ce que le cognitive computing ?

Yves Eychenne : "Les applications de cognitive computing se présentent comme la suite logique du big data. Couplées à des technologies du traitement du langage, elles vont au-delà du big data traditionnel. Chez IBM, le cognitive computing est incarné par Watson. Cet outil assiste notamment les médecins dans le traitement du cancer. L'homme n'a pas le temps de lire toutes les nouvelles études publiées régulièrement sur ce sujet. Watson, qui est capable de lire plus de 200 millions de pages en quelques secondes, va alors analyser le profil du patient et proposer au médecin une recommandation d'articles et de traitements. Le médecin conserve son rôle d'expert mais dispose d'une aide à la décision puissante et pertinente".

Aujourd'hui quelles sont les limites du big data ?

Jean-Charles Cointot : "Ce sont des limites physiques. La loi de Moore, qui veut que la puissance des processeurs double à prix constant tous les 18 mois, touche à sa fin. Les modèles mathématiques vont alors plus vite que les ordinateurs".

Yves Eychenne : "Il y a aussi les limites sociales, le sentiment de big brother. Aujourd'hui, deux tiers des personnes sont d'accord pour partager leurs données mais à condition d'avoir un service en échange. Par exemple, le service de navigation Waze récolte des informations mais donne en échange des indications pour aider les conducteurs à emprunter le trajet le plus efficace. Il faut que la relation soit équilibrée et qu'il y ait une véritable transparence sur l'utilisation des données. In fine, la limite du big data reposera sur la façon dont les hommes l'utiliseront". 

Propos recueillis par Juliette Raynal.