« Sans le vouloir, nous générons de la Donnée (Data) », c’est ainsi que Hughes Razanadraibe de Kereon Intelligence, Niort, a ouvert le débat. La transformation numérique est en route ; les téléphones mobiles échangent et enregistrent des données où que nous soyons. Mais le domaine de la Data est bien plus vaste : toutes nos notes, nos feuilles Excel, nos tableaux de bord constituent autant de données potentielles.
À quoi peuvent servir toutes données récoltées ?
Prenons l’exemple de l’Open-Data ; ces données, provenant notamment du Service Public, sont désormais accessibles et ouvertes. Ainsi, des tiers sont-ils à même de proposer des services à valeur ajoutée autour de celles-ci.
Contrairement à avant, il est devenu possible de nos jours, de stocker cette multitude de flux. Cette démocratisation de l’accès permet de mesurer ce qui ne l’était pas encore et de conduire à de nouvelles actions pour améliorer son activité (au sens large du terme).
Un changement d’échelle – une affaire de nombre
Alors que nous côtoyons les Mo (méga-octets), les Go (giga-octets) et depuis quelque temps les To (tera-octets, 1012 octets), la Data nous fait passer à des volumes immensément plus élevés. On parle de Eo (exa-octets, 1018 octets) et de Zo (zetta-octets soit 1021 octets).
Sachant que ces Data-Centers – immenses salles informatiques – sont très énergivores, des Universités de renom consacrent des programmes de Recherche Fondamentale en vue d’affronter les défis de demain ! Le big-data est avant tout une affaire de nombres, en termes de volumétrie, de variétés, de véracité et de vélocité.
La culture de la Donnée
Il n’y a pas de recettes à proprement parler. On ne parle pas d’outils. L’approche commence par du renseignement et de la collecte. Ces données essentielles doivent être bonnes et fiables, car de ce recueil doit être extraite de la valeur informative. Tout ce patrimoine d’éléments provenant de sources variées possèdent plus ou moins de facteurs de corrélation. Aussi est-il primordial de définir ces combinaisons et ces formules, de les situer dans un contexte, afin d’en produire de la connaissance.
De la Donnée à la connaissance
La Donnée vue sous cet angle devient un instrument ouvrant la possibilité de repenser les pratiques usuelles, de développer le potentiel créatif, d’assurer une amélioration continue. La Data et a fortiori l’Intelligence Artificielle ne remplaceront pas l’intelligence humaine, ni l’intuition ou encore le raisonnement, sans parler d’enseignement.
Prenez de la vanille naturelle et de la vanille artificielle (de synthèse), à première vue c’est la même chose, mais leur fondement reste différent.
H.Razanadraibe
Data Therapy ou Dynamique Collaborative
Pour exploiter à bon escient la Data, il faut d’abord se comprendre entre nous humains, établir un référentiel commun (vocabulaire) et ouvrir nos esprits sur ce que l’on peut en faire : une véritable synergie, une dynamique collaborative « c’est faire travailler les gens ensemble ». Développer des bonnes pratiques, expérimenter des cas d’usages, tout d’abord simples, comprendre le besoin ou la problématique, réfléchir à des solutions et « monter en connaissance ».
Quoi qu’il en soit, cette approche est fort intéressante, toutefois, comme il nous a été indiqué, il faut raison garder, à chaque usage sa solution technique : le bon vieux tableau de bord ou feuille excel peuvent convenir dans de nombreux cas d’usage simples. Au-delà, aborder la Data s’avère être un véritable projet d’entreprise.
Pour en savoir plus : https://www.kereon-intelligence.com/