La 5e édition du salon Big Data, organisé à Paris les 7 et 8 mars, a permis de dresser un état des lieux de cette technologie au sein des entreprises, et des freins à son développement. Les premières applications apparaissent dans la mobilité et les transports.
Le big data tenait son salon à Paris début mars et l’intérêt pour ce sujet technologique devenu à la mode depuis quelque temps est grandissant, si on le mesure à l’affluence des visiteurs qui se sont rendus au Palais des Congrès de Paris pour assister à cet événement… Estimé à 54,3 Md$ en 2017, contre à peine 10,2 en 2013, le marché du big data attire les décideurs de toutes les industries et rassemble bien au-delà de la finance, de la santé ou du secteur public, trois secteurs les plus en pointe dans sa mise en application.
Le potentiel du big data, mégadonnées en français, attire aujourd’hui les regards. On peut le résumer par le traitement plus performant de très gros volumes de données, grâce à des solutions logicielles plus puissantes, principalement dans le Cloud, capables de faciliter l’ensemble de la chaîne de décision: récupération, stockage, croisement des données, mise en forme graphique par des outils de visualisation dynamiques et facilement paramétrables, sélection et répartition sur mesure des informations selon les sujets d’intérêt des différents services d’une entreprise (clients, maintenance, marketing, stratégie). Le big data doit faciliter l’interprétation et l’analyse d’un maximum de données liées à l’activité d’une entreprise.
Les perspectives de gains de productivité sont évoquées, mais à l’heure où les premières applications d’objets connectés (également appelée IOT pour Internet Of Things) font leur apparition, générant de nouvelles quantités gigantesques de données, les entreprises ne veulent pas rater le train de ce qui est présenté comme une nouvelle révolution industrielle. À tel point que l’expression selon laquelle les données sont le pétrole du xxie siècle doit achever de convaincre les derniers sceptiques.
Mais au-delà des discours évangélisateurs et prophétiques sur le big data, ce congrès a également été l’occasion de relever les interrogations, les inquiétudes et même les décalages de perception entre un futur d’ores et déjà jugé prometteur et une réalité moins glorieuse dans les entreprises, comme auprès du grand public.
Lors de la conférence d’ouverture, Mounir Mahjoubi, élu début février président du Conseil national du numérique (CNNum, commission consultative instituée par le gouvernement), a ainsi appelé « à plus d’humain dans le big data. La responsabilité de la décision est grande, car nous maîtrisons aujourd’hui tellement de jeux de données que la visualisation et la compréhension deviennent difficiles pour les non experts ». « Si l’on ne pense pas aux gens, les débordements peuvent être nombreux, comme un gouvernement algorithmique, qui s’appliquerait avec des « si » et des « donc » dans le pénal ou le profilage », a poursuivi le président devant un parterre de responsables industriels acquis à la cause du big data, avant d’asséner, « on n’a jamais été aussi prêt de Minority Report ».
Ses recommandations sont pourtant restées constructives en appelant à « assurer la portabilité des données des utilisateurs, garantir la transparence de l’utilisation des données par les plateformes qui doivent également avoir un langage clair à ce sujet ». Porte-parole de la vision des enjeux numériques et conseil auprès du gouvernement, Mounir Mahjoubi a rappelé que « le risque était de passer d’un risque mutualisé socialisé à un risque individualisé. Notamment en santé, le graal de la personnalisation du client est important, mais l’enjeu est aussi sur le choix de société et l’idée de communs. À vous de penser vos organisations, vos industries et quelle société vous souhaitez, le potentiel du big data est énorme, nous rentrons dans une nouvelle phase où ne devons pas subir mais décider ce qu’il peut nous apporter ».
Moins portée sur des considérations éthiques et de projet de société, une autre intervention a elle aussi ramené les experts des mégadonnées les pieds sur terre. Directeur Big Data & Analytics au Boston Consulting Group, Elias Baltassis, sur la base des résultats d’une vaste étude menée par le réputé cabinet de conseil, a relativisé le succès du big data dans les entreprises. « On constate une faible maturité sur le sujet dans les entreprises que nous avons étudiées, même si le sujet est inscrit dans leurs priorités et leur vision stratégique », a expliqué le responsable du BCG. « Il manque une méthode et des bases indispensables, comme la création d’un écosystème complet et le choix d’une plateforme technologique ». Sans surprise, les industries les plus matures sur le sujet sont celles liées à la finance (assurance, banque), la grande consommation (production et distribution) ou encore la santé, tandis que le secteur public s’approche de ce trio de tête, notamment aux États-Unis ou en Australie. De plus, si les très grandes entreprises ont les projets les plus avancés, celles de taille intermédiaire ont « les meilleures pratiques d’application grâce à une vitesse de décision plus rapide ».
Mais l’autre enseignement de l’étude du BCG rejoint les questions soulevées par le CNNum sur la position du consommateur et du grand public. « L’inquiétude des consommateurs sur l’utilisation de leurs données ne recule pas, elle augmente, ainsi que la méfiance vis-à-vis des entreprises, toutes générations confondues. Les jeunes de la génération Y s’en préoccupent autant que ceux de la génération du baby-boom », prévient Elias Baltassis. Même si les catégories de données classées comme intouchables par les consommateurs évoluent (navigation sur le Web, cartes de paiement et géolocalisation restent encore sensibles, mais le nom, le sexe ou encore les dates personnelles sont sorties de la zone rouge), « le mythe du recul de la méfiance doit tomber ». Le directeur du BCG parle même de grands malentendus entre entreprises et consommateurs sur l’utilisation des données. « Les consommateurs surestiment le danger de revente des données par les entreprises, et celles-ci surévaluent le niveau de compréhension de leurs clients sur leurs politiques de données; le malentendu est total! »
La raison? Un manque de communication active de la part des entreprises concernant leur politique de gestion des données, trop exclusivement réduite à des dizaines de pages illisibles et incompréhensibles de conditions générales d’utilisation. « Une entreprise sur deux ne dispose d’aucun moyen de présentation de la politique de gestion des données, c’est pourtant un outil indispensable dans l’écosystème big data dont doit disposer une entreprise », souligne Elias Baltassis. « On ne peut plus se contenter d’une charte, mais il faut créer de véritables indicateurs de qualité et communiquer de façon proactive », une stratégie de communication indispensable dans l’optique de pouvoir exploiter toutes les ressources du big data. Vraiment indispensable? « Oui », affirme en conclusion le directeur du BCG, « d’ici quelques années, l’avantage concurrentiel ultime des entreprises sera la confiance des consommateurs, et indirectement, leur propension à accepter de leur confier des données qui seront utiles au business ».
Les applications du big data commencent toutefois à être exploitées dans les transports, par exemple par la SNCF. Sa branche Gares & Connexions, en charge de la gestion des 3 000 gares françaises a ouvert le chantier du big data, à la fois pour la maintenance et l’exploitation des équipements et des bâtiments, ainsi que les services commerciaux et l’information pour les 10 millions de visiteurs qui circulent dans ses gares, dont 20 % ne sont d’ailleurs pas des voyageurs. « Notre stratégie data comporte plusieurs volets: développer une information voyageur pertinente, apportée au bon moment et au bon endroit à nos clients; construire des applications métier qui seront utilisées par nos agents; proposer de nouveaux services à nos clients sur tout type de supports », cite en exemple Arnaud Krenounian, directeur des systèmes d’information (DSI) de SNCF Gares & Connexions.
Démarré fin 2014, et après une expérimentation lors des six premiers mois de l’année 2015, le programme big data de Gares & Connexions a entre-temps partagé ses ressources et enseignements avec le SNCF Big Data Fab, lancé début 2015, et qui doit mutualiser les projets à l’échelle du groupe. Pour alimenter ses bases de données, Gares & Connexions dispose d’un large éventail: traces wifi des smartphones des visiteurs, information voyageur, données de vente et de réservation des transporteurs, fréquentation des trains, réseaux sociaux, données open data provenant des équipements situés dans l’environnement des gares (crèches, écoles, bornes de vélo ou d’autopartage, etc.). Des jeux de données à exploiter, notamment pour enrichir le marketing et la commercialisation des espaces. « Le big data nous permet de développer notre connaissance des flux piétons, connaître leur parcours de l’entrée en gare à la sortie, et même au-delà grâce notamment aux traces wifi des smartphones captés par les services de wifi que nous installons actuellement. Tout cela peut nous aider à mieux positionner les gares dans leur environnement géographique immédiat et mieux comprendre les échanges de flux de personnes », complète le responsable. Ces outils permettront de dresser des profils de consommateurs, de « valoriser les emplacements de commerces ou de panneaux publicitaires, et même mesurer un taux de conversion de l’offre de services ». À l’instar des aéroports de Paris, devenus maîtres dans la rentabilisation de ses espaces commerciaux, la SNCF entend bien tirer parti de son patrimoine immobilier.
Autre aspect du big data pour la SNCF: la maintenance et l’exploitation. « Nous serons capables d’analyser les flux de voyageurs en cas de crise, ou de l’annonce du quai de départ d’un train délivrée trois, dix ou 20 minutes avant qu’il ne parte », explique le DSI, « ou encore de faire de la maintenance prédictive sur les escalators, mesurer les taux de panne, prévoir les tournées de nos équipes et réparer les équipements concernés ». Les premières applications seront développées avant l’été.
Après la banque-assurance, la grande consommation ou la santé, c’est au tour de la mobilité et des villes intelligentes (ou smart cities) d’être aux premières loges pour bénéficier de certaines applications. Ainsi, dès 2013, la start-up Snips a-t-elle travaillé sur les modèles prédictifs de Tranquilien pour la SNCF. Cette appli permettait de prédire l’affluence dans les Transilien, avec une information wagon par wagon.
Mais plus que le big data, c’est vers l’intelligence artificielle que se tournent ces nouveaux acteurs, Snips et le laboratoire créé par Facebook à Paris, le Facebook AI Research dirigé par Florent Perronnin. « Le big data n’a pas de sens sans intelligence artificielle et réciproquement: les données n’ont pas d’utilité si elles ne sont pas organisées pour y trouver du contenu pertinent. L’intelligence artificielle ne peut exister sans données. Puis, les algorithmes apprennent à partir de ces dernières et permettent le deep et le machine learning, ou l’apprentissage de l’ordinateur », a expliqué Florent Perronnin.
Indissociable, l’intelligence artificielle s’ouvre même de nouveaux horizons, grâce à la possibilité de créer de nouveaux jeux de données exploitables par le big data: plutôt que des données brutes, elles sont organisées, triées. « C’est ce virage que nous suivons aujourd’hui », explique Yann Lechelle, directeur général de Snips, « l’intelligence artificielle permet de comprendre le contexte quotidien à partir des données des objets connectés, au premier desquels le smartphone, meilleur outil de suivi de nos parcours quotidiens de mobilité ».
Pour Snips, big data et intelligence artificielle révolutionnent l’organisation quotidienne de notre mobilité.
Si aujourd’hui, chaque appli a une fonction spécifique d’agenda, de cartographie, de messagerie, de carnet d’adresses, l’étape suivante consiste à lier ensemble toutes les données gérées par ces applis individuelles. « En réalité, le smartphone n’est pas intelligent, mais Google, Apple ou Facebook le sont, dans la mesure où leurs services parviennent à réunir toutes nos données. L’objet devient connecté et a connaissance du contexte pour pouvoir automatiquement lier un événement du calendrier à un message », explique Yann Lechelle.
Exemple concret: le smartphone déduit de mon agenda ma position géographique à Paris, interprète un e-mail reçu qui propose de décaler mon rendez-vous et pourra décider de précommander un VTC sans que je n’aie pris part à la décision. « Les objets connectés, ou le smartphone, permettront d’y voir plus clair et de simplifier la totalité des choix, car en mobilité, la multiplication des objets connectés va vite devenir insupportable ». Le tout, en garantissant la confidentialité des données grâce à un stockage local des données sur l’appareil, smartphone, montre connectée ou même sa propre voiture, à condition qu’elle soit capable de déduire le contexte du quotidien de son propriétaire: sa localisation, les personnes qui l’accompagnent, ses destinations, la météo du jour, etc.
La SNCF compte sur une multitude de données pour suivre les parcours des visiteurs et des voyageurs dans ses gares. Un moyen de valoriser ses espaces de service et de commerce.