Actualités

#petitclub : les Data sont Big, mais sexy


#petitclub : les Data sont Big, mais sexy

Qui ?
Kilian Bazin, CXO de CaptainDash et co-fondateur des Data Tuesday, Davy Tessier, directeur général de Disko (en photo) et Christophe Ebro, fondateur de Clapfeeder.

Quoi ?
Le compte-rendu du Petit Club du jeudi 8 novembre sur le thème des Big Data, en partenariat avec l'agence Disko, lors de l'événement ConnectParis.

Comment ?
"Big Data, c'est le mot le plus confus de l'année, utilisé dans tous les sens" explique Kilian Bazin. Il y a un an, il lançait les Data Tuesday avec seulement 3 tweets : sa première rencontre mensuelle réunissait déjà 100 personnes. Mot très à la mode, la Big Data englobe aussi la DataViz et l'Open Data. L'Open Data décrit le mouvement qui vise à mettre à disposition de tout un chacun des données jusque là produites et contrôlées par l'Etat, pour imaginer de nouveaux services. La DataViz, quant à elle, réconcilie des populations non scientifiques avec les chiffres, en transformant les données en objets de communication. Dernier élément de l'équation : les Big Data, qui concernent principalement les entreprises. "L'humanité produit actuellement plus de données tous les ans que depuis le début de sa création. Face à ce déluge de données, on a mis en place des technologies qui permettent de les traiter."

Ce traitement des données implique deux révolutions culturelles : la fin de la moyenne, pour adopter une approche atomique, d'une part et la fin des questions présupposée, d'autre part. "C'est une approche différente : il faut partir des données, les observer, voir quelles questions émergent en lisant les courbes et ensuite trouver des réponses. On commence par l'observation." Premières questions que les entreprises doivent se poser : où sont les données ? Quelle valeur peuvent-elles avoir ? Exemple dans le monde bancaire : aux Etats-Unis, là où Visa et Mastercard prélèvent des commissions sur les transactions, la start-up de m-paiement Square préfère offrir son service aux commerçants et leur vendre des data consommateur, pour devenir le plus gros système de carte de fidélité. "La révolution des Big Data n'est pas technologique mais elle concerne la manière dont les entreprises s'organisent."

Les Big Data trouvent des applications notamment dans la prédiction comportementale : "la prédiction, ce n'est que des probabilités" explique Davy Tessier. "Plus on a d'éléments dans l'équation, plus on a de chances que la prédiction soit juste." Le MIT vient justement d'annoncer la découverte d'un algorithme permettant de prédire les trending topics de Twitter quelques heures avant leur émergence. Une telle technologie peut s'appliquer à la santé ou la prédiction des zones de crimes, par exemple. Des hôpitaux américains ont lancé un concours, offrant 3 millions de dollars à celui qui parviendrait à prédire quels patients avaient le plus de risques de revenir à l’hôpital. Des applications comme Saga, PlaceMe ou le service Google Now se spécialisent dans les recommandations de lieux ou d'informations, poussés à l'utilisateur au bon moment. Pour cela, elles se basent sur la géolocalisation, les déplacements passés, les goûts et toutes sorte d'informations collectées sur l'utilisateur.

Application concrète avec Clapfeeder, un service de VOD sociale qui se lance fin novembre  en France : il intègre un modèle prédictif pour recommander des films. Les critères sont aussi variés que les avis émis par le passés, les goûts des amis, les films visionnés, les réalisateurs préférés..." A partir de la consommation de mes amis, je reçois des prédictions sur les films que je suis susceptible d'aimer" explique Christophe Ebro. Le service n'est pas pour autant dépendant des réseaux sociaux : "Clapfeeder identifie aussi des personnes proches, que je ne connais pas mais qui ont les mêmes goûts que moi." Les algorithmes intègrent aussi des éléments de surprises, pour échapper à l'endogamie.

Les équipes marketing vont devoir se convertir à la data. Sur Facebook, les community managers peuvent d'ores et déjà analyser l'évolution des goûts des fans d'une page pour affiner les thématiques de leurs posts. Sur les sites internet, l'AB testing devrait laisser la place à de l'analyse prédictive : en élaborant des scénarios à partir des informations récoltées sur la navigation des internautes, il devient possible de prédire des comportements et d'afficher des messages et des contenus différents en fonction des comportements. A l'avenir, les équipes marketing devraient intégrer des data scientists, pour travailler au coté des profils orientés business.

La politique n'est pas en reste : l'équipe de statisticiens de Barack Obama dédiée à l'analyse des électeurs est passée de 15 à 100 analystes en 4 ans. Appuyés par des outils en temps réel agrégeant statistiques démographiques, données publiques et sources des donations, ils ont permis d'optimiser le ciblage des campagnes et les efforts des militants sur le terrain. L'agence Disko s'est d'ailleurs inspiré de l'outil "National Fields" déployé par les démocrates pour concevoir la campagne CRM du Parti Socialiste pendant l'élection 2012. "Ce qui a changé radicalement, c'est l'aspect temps réel. Avant, on avait une analyse qui sortait un mois après. Maintenant, on peut réagir immédiatement" complète Kilian Bazin.









Optimization WordPress Plugins & Solutions by W3 EDGE