APPRENDRE EN OBSERVANT EN TEMPS RÉEL

Big Data (3)

Nous vivons donc aux temps de l’explosion de la quantité des informations et de la capacité de traitement et de navigation au sein de cette marée montante.

En quoi ceci peut-il donner naissance à un nouveau monde ?

En mai 2012, The Economist a consacré un article sur le lien entre Big Data et les banques, « Crunching the numbers ». Quelques exemples tirés de cet article :

- Lutte contre la fraude : La première utilisation est celle d’identifier la fraude et de repérer en temps réel un client indélicat. Avec le développement des micro-paiements, du commerce en ligne et de la mondialisation des transactions, cette application est de plus en plus complexe.

- Scoring en vue d’attribuer des prêts : créée par un ancien de Google, ZestFinance a développé une nouvelle approche intégrant un très grand nombre de données, lui permettant d’accorder des prêts à des clients rejetés par tous les prêteurs classiques.

- Analyse des comportements d’achats pour affiner des offres : si un client a l’habitude de déjeuner souvent dans des restaurants italiens, pourquoi ne pas lui envoyer par sms en fin de matinée des propositions de trattorias voisines ?

Tout ceci pose évidemment de nombreuses questions dans le domaine de la protection de nos données et du secret bancaire…

Dernièrement, Gilles Martin, dans un article publié sur son blog, intitulé « Le progrès par le désordre et l’approximation », insiste sur un autre type de conséquence, celle d’avoir un autre rapport à l’exactitude, et de pouvoir accepter le flou comme outil.

Citant les travaux récents de Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier, dans leur ouvrage « Big Data : a revolution that will transform how we live, work and think », il indique : « C’est pourquoi  certains pensent que le monde de la mesure, de la précision de la mesure, qui a permis les progrès au XIX^ème siècle, va être remplacé par le monde des volumes et de l’approximation, des données en désordre,  un monde de la datafication. »

Un des exemples qu’il cite est celui de la détermination de l’indice des prix : plutôt que de relever le prix de quelques produits choisis a priori, pourquoi ne pas s’appuyer sur les millions de prix accessibles en ligne via le web ? Les deux chercheurs ont montré que cette méthode rendue possible par l’utilisation d’un logiciel capable d’aller pêcher ces prix et de les analyser, aboutit à un meilleur suivi des phénomènes inflationnistes et déflationnistes. Ceci a débouché sur un projet du MIT, « PriceStats » qui fournit en temps réel un nouvel indice disponible en temps réel.

Et si donc tout ceci nous ramenait au thème de l’émergence ?

(à suivre)