Big data: beaucoup de bruit pour... quel gain?

Publié par Charlotte Marchalant le 29 déc. 2015 - mis à jour à 00:00

Mot clé dans la révolution digitale, le big data reste un concept flou pour les entreprises françaises, qui risquent de passer à côté d'une transformation bienfaitrice. Enjeux et explications.

Je m'abonne

Imprimer

En septembre 2015, la NFL ou ligue nationale de football américain, dont les affrontements entre équipes culminent chaque année lors de la finale du Super Bowl, a investi dans un important dispositif de capteurs RFID. Intégrés dans les épaulettes portées par les joueurs, ces capteurs, fournis par Zebra Technologies, spécialiste des technologies connectées, permettent de suivre en temps réel et simultanément les mouvements des athlètes sur la pelouse; le terrain étant lui-même équipé de capteurs.

Instantanément traduites en graphiques dans une plateforme dédiée hébergée dans le "cloud", les informations ainsi collectées servent à analyser avec une acuité sans précédent la performance individuelle de chaque joueur et, in fine, à améliorer la stratégie collective des équipes. Finie l'époque où l'entraîneur s'attelait à cette même tâche dans le vestiaire armé de remarques, partagées entre observations et intuitions, d'une ardoise et d'un marqueur. Le "coaching" de la discipline vient de rentrer dans l'ère 2.0.

Une fois n'est pas coutume, l'initiative décrite ci-dessus a sorti la NFL des pages "sports" des médias américains auxquelles elle est traditionnellement cantonnée, pour en faire un sujet de discussion dans les colonnes de la presse économique. Et pour cause. Réputé friand de métaphores sportives, le monde des affaires ne pouvait pas manquer de voir dans ces faits réels un spécimen prêt à l'emploi du genre, capable d'illustrer avec brio les enjeux encore méconnus du big data dans les entreprises, petites ou grandes: l'optimisation de la performance et de la stratégie.

Un concept trop vague pour les entreprises

"Vous avez déjà dû entendre le terme big data", lance Keneth Cukier à l'auditoire, dans la vidéo de sa conférence "Ted", du nom de la plateforme mondiale connue pour ses discours de motivation, intitulée "Big data is better data". Comprendre (approximativement): les données de masse sont de meilleures données. Également "data journalist" chez The Economist , l'orateur enchaîne, loin de se dédire: "En fait, vous en avez sûrement marre d'entendre parler de big data."

Terme de référence dans la révolution digitale, le big data doit à son ubiquité dans le vocabulaire high-tech du XXI^e siècle une certaine dilution de son sens. Cette dernière est d'ailleurs un des obstacles majeurs à la réalisation de ses préceptes dans les entreprises. En France, elles sont 63% à considérer le big data comme un concept intéressant, mais encore trop vague pour constituer un levier de croissance, révèle une étude récente signée du cabinet de conseil EY (anciennement Ernst and Young).

Un modèle qui permet enfin d'optimiser largement la gestion de risques

Et si le big data était la clé capable de faire rentrer les achats dans l'écosystème de l'innovation? L'hypothèse représente l'une des pistes d'évolutions au plus fort potentiel de la fonction. Abreuvée de données, cette dernière peut en effet sortir du cadre de l'optimisation des coûts, dans lequel elle est cantonnée à tort, pour revêtir une véritable dimension stratégique.

La data relative à l'expérience client, par exemple, peut guider les choix de fournisseurs, lesquels doivent être en mesure de satisfaire les demandes exprimées. En cours de contrat, les données relatives aux services qualité peuvent en outre nourrir les échanges clients-fournisseurs, et inciter au codéveloppement.

Autre domaine d'application: la gestion de risques peut enfin être grandement optimisée, si ce n'est automatisée, par l'utilisation de solutions d'analyse prédictives pour l'ensemble des données relatives à la supply chain. Jusqu'où les entreprises peuvent-elles aller dans la collecte de la donnée?

"La data seule est idiote"

"La data seule est idiote." À contre-courant du discours prévalant qui tend à faire de la donnée la source même de l'intelligence (des téléphones, des objets, des villes etc.), cette affirmation provocante de Peter Sondergaard, vice-président de la recherche chez Gartner, rappelle que la valeur ajoutée de la donnée réside surtout dans son traitement. Au coeur des solutions de big data, les algorithmes ont ainsi valeur de facteur différenciant, explique Peter Sondergaard sur son blog, hébergé sur le site internet de Gartner. D'où la nécessité de faire preuve de discernement dans ses choix de fournisseurs.

Pour extraire de la donnée sa moelle substantielle, l'humain n'est pas en reste. "Data scientists", "data miner", "data analysts"... la revalorisation à la hausse de la data a vu naître de nouveaux métiers. Encore faiblement représentés dans les organigrammes des entreprises, ils devraient gagner en importance au gré d'une croissance exponentielle à court terme. En 2012, Gartner évaluait à 4,4 millions le nombre d'emplois ainsi créés par le big data à l'horizon 2015. Cette ligne franchie, le phénomène ne montre pourtant pas de signe de ralentissement. Comme l'affirme une étude du McKinsley Institute, la pénurie de personnel qualifié pour traiter de big data s'élèvera à près de 1,7 million de postes tous profils confondus en 2018, sur le seul territoire des États-Unis.

>> Lire la suite de l'article en page 2.