« Big Data »

Publié en 2013
Jean-Claude Seys Président de l'Institut Diderot, fondateur et vice-président du groupe Covéa qui réunit les mutuelles d’assurance MAAF, MMA et GMF.

Un séminaire consacré aux  « big data » dans l’assurance a permis de préciser le sens qu’il convient de donner à ce terme.

Oublions qu’il s’agit d’un anglicisme. Il est fréquent et ancien que les choses et les concepts voyagent avec leur nom d’origine. La juxtaposition des mots « big » et « data » véhicule une idée autre que la signification littérale de « donnée importante ». Le terme désigne la réunion, dans une même base de données, d’une multitude d’informations élémentaires, d’origine différente, dans le but d’extraire de leur rapprochement des significations qui ne peuvent apparaître autrement.

Ainsi, si un grand magasin équipe tous les produits qu’il vend d’une puce RFID pour calculer automatiquement la somme à payer, mettre à jour ses stocks et faire de la comptabilité, il ne s’agit pas de « big data ». Les données extrêmement nombreuses qui sont récoltées ne méritent pas, malgré leur volume, ce qualificatif. Il n’y a là qu’une méthode plus efficace pour faire ce qu’on faisait avant avec les mêmes données.

Il n’en va pas de même pour un dispositif permettant de suivre le parcours et les temps d’arrêt du client entre les rayons. Ou si l’entreprise réunit les données collectées dans le magasin avec d’autres concernant la carte bancaire du client, sa navigation sur Internet, et son téléphone portable. Dans ce cas, le rapprochement et l’exploitation de ces données peuvent révéler des informations intéressantes sur le profil du client, ses goûts et son comportement.

Le développement des TIC permet de numériser des informations élémentaires de toute nature, de les transmettre et de les stocker. Il n’était pas possible auparavant de le faire avec autant de détail. La quasi-totalité des informations n’était pas conservée, et celles qui l’étaient n’étaient souvent pas transmissibles. Il était par conséquent impossible de les combiner entre elles. Elles étaient perdues pour toute utilisation autre que fonctionnelle.

Cette information brute, comme les tonnes de matière extraites des mines d’or, recèle des pépites qu’il faut dégager avec des équipements spécialisés, en l’occurrence des moteurs de recherche et de puissants algorithmes mathématiques.

Pour les scientifiques, ces outils constituent l’équivalent d’une nouvelle forme de microscope capable de leur révéler, non pas l’infiniment petit, mais des choses cachées dans une réalité trop foisonnante, ce qui peut les mettre sur la piste de nouvelles hypothèses.

Pour les entreprises, ils peuvent conduire à la connaissance de comportements collectifs et permettre d’adapter réseaux de vente, produits et communication. Sous réserve des obstacles juridiques qui protègent la vie privée, ces mêmes outils permettent de découvrir les besoins et les attentes de chaque individu.

Bien sûr, les entreprises disposent d’informations qu’elles se sont procurées par les voies classiques que sont l’historique de la relation client, les entretiens avec les réseaux, et des enquêtes multiformes et coûteuses.  Et elles n’en tirent pas toujours la substantifique moelle. Ce n’est pas pour autant une raison d’ignorer l’apport potentiel des « big data ». Celles-ci apportent des connaissances différentes et en temps réel. Ainsi, le traitement par un moteur de recherche des 350 millions de tweets quotidiens permet à une entreprise américaine de mesurer au jour le jour l’évolution de l’opinion publique à l’égard d’un homme politique ou d’un objet à la mode.

Nous n’en sommes qu’au tout début, et le phénomène est freiné par la difficulté de réunir des données collectées par des sources indépendantes les unes des autres. Certaines, comme Google ou Facebook, qui servent de vecteurs de communication entre une multitude de personnes et d’organisations peuvent capter des informations qui ne leur sont pas destinées et les revendre ou les exploiter à leur profit. C’est la base de leur « business model », qui leur permet de s’approprier une partie de la valeur ajoutée de leurs clients.

Le potentiel des « big data » est donc gigantesque. Qu’on les redoute qu’on en rêve, on ne peut l’ignorer. Ce serait une erreur fatale

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