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Le futur de l'industrie

Le blog de Vincent Champain

La fin du Big Data?

Publié le

La fin du Big Data?
© Talan

Souvenez-vous du Big Data – concept attrape-tout défini par des ensembles de données caractérisés par les 3 "V" – Volume, Vélocité, Variabilité. L’idée à l’époque était que des nouveaux outils (Hadoop, cloud, …) allaient permettre de tirer parti facilement de masses de données jusqu’à présent non rapprochées les unes des autres. Le concept a connu son heure de gloire fin 2014. Mais, depuis, la tendance s’est inversée comme le montre la courbe suivante, qui retrace le nombre de recherches sur internet aux Etats-Unis sur le terme « big data ».


Figure 1 : Recherches internet pour « Big Data » aux Etats-Unis

On se souvient également des promesses – voir des fantasmes – qui sont alors nées autour des géants du net, maîtres des données, et nécessairement rois du Big Data. Un exemple avait particulièrement été mis en avant par Google Flu Trends, censé permettre de détecter l’apparition d’épidémies de grippe à partir des recherches sur internet – initialement jugée performante, cette méthode a finalement montré ses limites, et n’a pas été répliquée dans notre pays, comme le montre l’article cité par l’INSEE dans le paragraphe suivant.


Figure 2 : Limites de Google Flu (source : INSEE, 2017)


On peut donner d’autres exemples, comme Amazon : on a longtemps présenté « l’arme secrète » d’Amazon comme étant la possibilité de proposer des choix des livres grâce à des algorithmes sophistiqués. Faisons un jeu : que ceux d’entre vous qui ont déjà acheté un livre proposé par un de ces algorithmes le signalent en commentaire. A l’inverse, ceux qui ont été séduits par le nombre de références de livres (des millions), les prix ou la logistique le mentionnent également.

Loin de moi l’idée de rejeter en bloc l’idée qu’il y a de la valeur à exploiter dans les données, bien au contraire. Mais ce qui crée de la valeur, c’est l’ensemble de la boîte à outils – capacité de calcul « élastique », disponibilité d’outils faciles d’accès (Python, packages dédiés à l’intelligence artificielle tels que tensorflow), disponibilité d’offres commerciales simples à mettre en œuvre, … Par ailleurs – et cette dernière remarque devrait décomplexer toutes les entreprises qui ont engagé ce type de démarche - même les acteurs les plus prestigieux rencontrent parfois des difficultés dans leur quête de l’aiguille de valeur cachée au milieu des bottes de données.

Vous avez connu des expériences similaires ? Parlons-en dans les commentaires !

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[1] : http://www.few.vu.nl/~acs550/Data%20hubris.pdf

 

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