Retour sur le salon Big Data 2019 – Le Big Data a 10 ans !

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Les 11 et 12 mars derniers a eu lieu la 8e édition du Salon Big Data à Paris réunissant plus de 16 500 participants, 250 exposants, plus de 50 conférences et 200 ateliers.

L’occasion pour nous d’ouvrir grandes les oreilles pour écouter les retours d’expérience, rencontrer certains exposants et voir en quelle mesure les projets et les solutions présentées peuvent profiter au réseau Apidae Tourisme et contribuer également à notre culture Data.

-> BIG article autour d’un BIG sujet : prenez un bon café, et c’est parti !

 

Quelques chiffres pour commencer

  • Le marché mondial du Big Data représentera plus de 210 milliards de dollars en 2020 (soit le PIB du Portugal !) [1]
  • Selon Forrester, des applications dans le marketing, la finance ou la logistique –  feraient économiser 1 200 milliards de dollars aux entreprises utilisatrices [2]

[1] IDC, Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide, March 2017

[2] Forrester, Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, October 2017

 

Big Data : De quoi parle-t-on ?

Le Big Data, c’est du GROS mais pas que !

Tout le monde en parle, mais qu’est-ce que vraiment le Big Data ?

Non, le BIG Data n’est pas uniquement le grossissement des caractères quand vous avez la vue qui baisse ! 😊

Sa définition est multiple, comme ses enjeux.

 

Globalement, quand on parle de Big Data, on fait référence à des données massives collectées, stockées et analysées souvent en temps réel pour divers usages :

  • Vision des clients à 360° et anticipation des consommations,
  • Suggestion de produits, chatbots,
  • Prévision et choix dans les décisions et investissements (marketing décisionnel),
  • Optimisation de la logistique, anticipation des pannes,
  • Prévision des fraudes,
  • Retards dans les transports…

-> En savoir plus : Voir l’article Big Data 2019 : de quoi parle t’on ?

 

Transformation digitale des entreprises : une affaire de data !

Mutualisation des moyens, hébergement sur le cloud, … : de plus en plus de solutions sont à portée des PME et structures de taille plus modeste sur les projets autour de la data, qui accompagnent la transformation digitale des entreprises.

La transformation numérique, ou digitale, est l’un des principaux enjeux actuels. Elle désigne la numérisation de l’ensemble d’une entreprise, que ce soit au niveau de ses process, des métiers, des usages, de son modèle d’affaires, de la stratégie ou de sa relation client, et s’appuie sur les data collectées et/ou croisées avec d’autres sources.

Que ce soit la vision client « consummer centric », les indicateurs et l’aide décisionnelle, l’identification des facteurs de non qualité, ou des sources de nouveaux modèles d’affaires, les enjeux sont de taille, comme l’ont montré de nombreux témoignages de cette édition du Salon Big Data !

-> En savoir plus : Voir l’article Transformation digitale des entreprises : une affaire de data !

 

2019 : le Big Data a 10 ans : où en est-on ?

10 ans après ses débuts, le Big Data est en pleine croissance.

Il offre plusieurs facettes qui convergent pour répondre à de nouvelles utilisations de la donnée, grâce à des technologies de rupture parmi lesquelles :

  • Le Machine Learning : ou comment des algorithmes nous aident à prédire,
  • L’Intelligence Artificielle (IA) : ou comment la machine comprend et est de plus en plus pertinente
  • Les IoT : objets intelligents et connectés permettant d’emmagasiner et traiter des informations,
  • Le Data Streaming : ou comment les données sont mises à jour en continu, ce qui va changer les traitements !
  • Le Edge Computing, qui permet de stocker et traiter la donnée au plus près de l’information collectée et de ne transférer en plateforme de données que l’information utile à partager,
  • Le Cloud Computing, qui permet aux entreprises d’optimiser les coûts de stockage de informations et accélérer l’innovation en améliorant la collaboration avec ses partenaires et ses clients.

Hit parade des applications du Big Data :

  • Le marketing et connaissance client : 1er fournisseur de cas d’usages,
  • La fraude, notamment dans la banque, les télécom, avec la détection de signaux faibles,
  • La logistique, notamment en termes de maintenance prédictive : ou comment nos ascenseurs tomberont de moins en moins en panne !!!

 

Plusieurs tendances se dégagent …

D’après la cinquantaine de témoignages de grands groupes et spécialistes intervenant lors du salon Big Data 2019, les tendances sont les suivantes :

Ce qui marche :

  • l’écosystème des prestataires techniques est en place
  • l’organisation technique des grandes entreprises aussi (migration sur les datalakes), avec des équipes de datascientists de 30 à 90 personnes.

Ce qui reste à améliorer :

  • L’usage des données reste encore partiel. Certaines données restent non utilisées. Elles constituent ce que l’on nomme le « dark data »
  • L’acculturation des métiers sur les opportunités offertes par le Big Data peine encore. Et on constate encore peu, voire pas, de cas d’usages révolutionnaires. La raison ? On reste trop au niveau du POC (Proof Of Concept) technique, sans que ce nouveau domaine soit emparé par les métiers.

L’enjeu :

=> L’enjeu va être désormais que les métiers dans l’entreprise s’emparent du Big Data, pour sortir de la logique de test technique (POC) et  viser l’industrialisation dès le début d’un cas d’usage.

L’implication se fait encore trop au niveau technique et pas assez au niveau métier. Un projet Big Data nécessite non seulement une maîtrise technologique, mais implique une réorganisation profonde, portée par l’implication du top management, l’expertise des métiers de la data. Elle nécessite de simplifier les process internes, et la collaboration entre les profils métiers et techniques.

A noter :  Certaines PME et structures plus modestes commencent à s’emparer du sujet, et des offres sont en train de se démocratiser, ce qui devrait aussi donner des cas d’application concrets.

 

2019 : Quelle maturité des entreprises sur les sujets Big Data en France et dans le monde ?

Selon les études réalisées par le cabinet Boston Consulting Group :

Le marché de l’Intelligence Artificielle est actuellement dominé par :

  • la Chine, qui investit le plus massivement dans l’intelligence artificielle, la présence des BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi : équivalent chinois des GAFA (Google, Apple, Facebook et Amazon))
  • les Etats-Unis.

 

En Europe, la France est aux premières loges.

Concernant l’adoption du Big Data au sein des entreprises en France, les secteurs les plus matures sont les suivants : les banques et assurances, les transports et le secteur des biens industriels.

La France est en avance dans plusieurs secteurs et son secteur public est probablement le plus en avance dans le monde en matière de IA et de Big Data. Cependant, deux retards sont à noter dans l’hexagone sur le traitement de l’analytique et la qualité globale des données.

 

Ce qui est en train de changer :

  • Les Data Labs (équipes data et datascientists) sont de plus en plus intégrés au sein des métiers, avec des équipes projets adhoc qui se créent pour les besoins du projet, mixant compétences diverses.
  • Les projets de Data Science deviennent des produits, avec plusieurs cycles d’itérations, le temps que le prototype se fasse : phase de« bizuthage » par le métier , puis phase de déploiement. L’algorithme d’IA apprenant est ensuite « nursé », et amélioré en fonction des résultats, avant de commencer à prendre et à porter ses fruits. La conduite du changement au sein des équipes est indispensable.
  • Les entreprises deviennent de plus en plus « Data Centric » et placent la data au cœur de leur stratégie.
  • On attend que les PME s’emparent du sujet: plus pragmatiques, elles vont booster les usages.

Attention cependant : le R.O.I. de ce type d’action n’est pas immédiat car la technologie est apprenante.

 

Zoom sur les idées et concepts intéressants de l’édition 2019

  • La gouvernance des données, notion clé, notamment avec l’ère post RGPD.
    La transparence de la collecte, des traitements de la donnée est perçue comme avantage concurrentiel pour les entreprises et la portabilité des données ; cf. notamment l’intervention de Mounir Mahjoubi – ex. Secrétaire d’Etat en charge du numérique.

  • La nécessaire qualité de la donnée, pour des algorithmes efficients, avec en filigrane la gouvernance de la donnée : définir les règles pour avoir une donnée de qualité : quelle est la donnée maître ? qui la produit ? qui peut la modifier, qui la vérifie, qui peut y avoir accès… ?
    L’intérêt, outre les algorithmes, est aussi d’avoir un partage de la même donnée de qualité au sein de l’entreprise et ne pas multiplier les sources.

  • Questions éthiques également abordées : profilage, fake news, fiabilité des algorithmes et sécurité des données.
    => l’une des tendances de fond est d’aller vers une charte de confiance de la donnée et des algorithmes utilisés, qui peut aller au-delà du RGPD, et propose par exemple aussi une charte de bonne conduite sur les pratiques des algorithmes « éthiques ».

  • Une réflexion dans la gouvernance et les logiques éthiques des smart territoires:
    « La technologie doit être politique : l’enjeu est de trouver comment faire pour que ces objets technologiques puissent apporter le nécessaire à tous plutôt que le superflu aux autres. » (Eric Salobir  – Optic Technology)

  • Technologie du edge computing au service de l’éthique :
    Usage intéressant sur comment accroître la confiance des utilisateurs grand public.
    Par exemple, dans l’usage d’un assistant personnel de type Alexa, on n’a pas envie que l’ensemble des données collectées soient partagées. Le edge computing permet stocker et de traiter la donnée au plus près de la source (ex. assistant personnel) et de n’envoyer que l’information pour laquelle l’utilisateur a donné son accord.

  • Régulation européenne: Mounir Mahjoubi, secrétaire d’Etat en charge du numérique (à la date de son intervention) évoque une 3e voie européenne possible entre le laisser faire  américain et l’interventionnisme poussé chinois, qui ont tous deux traîné la création de monopoles. Le web reproduit aujourd’hui la concentration des big five d’avant internet (30 ans en arrière), notamment en matière des acteurs de la data.
  • De nombreux témoignages sur les applications et l’organisation en matière de transformation digitale et d’application autour des données : Mc Donald’s , Oui SNCF, Maisons du Monde, Renault, Clarins, Zalando, L’Occitane, Tom Tom, Total…
    • Côté institutionnel : la Mairie de Paris pour les données d’intérêt général et les enjeux pour la ville de demain, ou le Ministère des Armées pour une ouverture des données en sécurité maîtrisée.

 

Pour aller plus loin :

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