Pour ce digital IQ, nous avons souhaité mettre en avant la notion de Big Data notamment dans un contexte Business et Euridissien, et pour cela, nous avons interviewé Sylvain Fantoni, Directeur pédagogique de la Euridis Sales Academy et Responsable du pôle vente et négociation au sein d’Euridis Business School ainsi que Hugues Marguet, consultant senior IT et professeur chez Euridis. Cela permet de confronter deux visions, une pédagogique et une plus technique.
Le Big Data est l’exploitation rapide de très grandes quantités de données très hétérogènes. Le tout pour avoir une information la plus “vraie” possible et porteuse de valeur. L’idée est de transformer une “data” en une information utile et exploitable.
Tout l’intérêt du Big Data est de pouvoir collecter tous types de données. A contrario de la BI, avec le Big Data, le champs est large : vidéos, images, informations sonores, et notamment l’IOT (Internet des objets), qui est au cœur du futur du Big Data. Hugues Marguet ajoute que ce sont toutes les données au format numérique collectées et stockées (navigation des internautes, données collectées par les sites sociaux, documents d’entreprise, données des objets connectés, données des opérateurs de téléphonie mobile, données issues des sciences, etc).
En bref, toutes les données issues d’une activité humaine en interaction avec des objets connectés qui font l’objet d’une numérisation et donc offrent des possibilités d’analyse statistique permettant des extrapolations temporelles (analyse du passé, du présent, conjectures sur l’avenir).
Sylvain Fantoni explique qu’il “peut y avoir une guerre des termes entre BI et Big Data”, cela dit, toujours selon lui, le Big Data est de la BI “+”. La BI était déjà capable d’agréger des données hétérogènes mais structurées, le big data va plus loin en ayant la capacité d’exploiter des données non structurées et venant de l’extérieur comme de l’interne. Hugues Marguet ajoute que depuis qu’on informatise les processus métier, il est possible de construire de l’analyse au-dessus (nous sommes passés de la comptabilité à la comptabilité analytique).
Les processus métiers, les comportements d’achat sont de plus en numérisés et stockés : les analystes ont toutes les données de base pour construire des analyses statistiques.
Lors des premiers pas de la BI, on parlait d’infocentre (organisation des données pour analyse au sein d’une application), puis de Datawarehouse (organisation de plusieurs sources de données dans un entrepôt dédié à l’analyse), puis enfin avec les avancées technologiques permises par les infrastructures (alimentation temps réel, analyse temps réel, traitement de données non structurées) on parle désormais de Data Lake : Il n’y a plus de délai entre la mise à jour d’une donnée et sa prise en compte par les algorithmes d’analyse : Le big data, c’est de la BI en temps réel, permettant d’analyser les données à la volée et d’effectuer des simulations comportementales prédictives : « Si l’internaute clique ici, il y a X% de chances qu’il clique/achète là… »
“Non, pas uniquement”, c’est ce qu’affirme Sylvain Fantoni. Les premiers champs d’application loin devant le business sont la science médicale et la science météorologique : à ce moment-là, on est au service de la population. Watson d’IBM est un des grands contributeurs de la recherche contre le cancer et d’autres maladies orphelines n’ayant pas d’équipes médicales dédiées. Il continue sa réponse en indiquant qu’à l’avenir, nous pourrons améliorer la protection des personnes (ex : actuellement, nous sommes filmés par des caméras assez peu intelligentes, elles pourront être capable de rentrer des données anthropologiques et récupérer des données importantes).
Un système de BI mis au service des hôpitaux a pour l’objectif d’optimiser les dépenses afin de sécuriser les investissements pour mieux soigner les patients, et non pas faire du business. Sur l’objectif commercial, il y’a une révolution qui s’annonce sur tous les métiers de niveau 1 (call center, helpdesk, etc…) avec un focus de la réflexion sur les IA, les tchat-bots et l’intelligence cognitive. Il y’a un donc un réel enjeu sociétal, Sylvain Fantoni et Hugues Marguet soulève une question essentielle : “Sommes-nous en train d’inventer des choses au service de l’homme ?” De manière très sérieuse, Sylvain Fantoni invite les concepteurs et créateurs d’IA cognitive à regarder le générique de début de Terminator !
Pour Hugues Marguet, derrière cette question, il y a un aspect philosophique : “comme avec toutes les avancées technologiques, des moyens nouveaux sont apportés par la science à des humains : que vont-il en faire ?” Le bien de l’humanité (outils de diagnostic médical, outils d’analyse météo, etc.) ou conjectures sur du business futur (analyse des comportements de consommation temps réel pour adapter des offres consuméristes à chaque humain) ? Cela dit, les acteurs majeurs du Big Data et des recherches scientifiques associées sont pour la plupart des sociétés commerciales dont les visées sont duales : vendre ses produits et/ou améliorer la vie des hommes : Google par exemple propose à la fois de l’analyse comportementale vendue à des annonceurs (régie de pub) et communique sur le transhumanisme et l’analyse temps réel permettant des véhicules sans chauffeur… Une proposition de synthèse entre business et vision de l’avenir de l’humanité !
Il y a deux grands points, le 1er est que le Big Data sera largement diffusé (pas uniquement sur Watson et Cortana, comme le précise Sylvain Fantoni). Le second point est qu’il sera basé sur des interactions très cognitives, permettant de parler à une interface en langage naturel et avec un niveau d’interaction très proche d’une interaction avec un humain. Cela dit, pour Sylvain Fantoni, « L’intelligence comportementale du commercial est essentielle. ». Hugues Marguet en profite pour appuyer en analysant qu’il y aura impérativement un raffinement des algorithmes d’analyse, l’évolution de la puissance des machines (généralisation des bases de données « In Memory ») et bien entendu la démocratisation des prix de ces solutions.
Sylvain Fantoni est responsable du pôle Vente et Négociation depuis 7 ans à Euridis Business School et selon lui, la vente entre 2010 et 2017, a terriblement évoluée. L’école met en avant -à l’instar des SMACS- des intervenants experts dans le domaine (cf : Jean Philippe Cunniet, Hugues Marguet, …) pour que les étudiants aient une vision claire et une culture forte sur tous les sujets IT ainsi que sur les enjeux business qu’ils incombent. La pédagogie d’Euridis est avant tout basée sur des retours terrains, avec des intervenants issus du monde professionnel. L’idée de base de l’école est de transmettre des savoirs et savoir-faire opérationnels. Tous les intervenants sont aux aguets des technologies récentes et en maturation, en les mesurant à l’aune de leurs expériences (commerce, IT, services, gestion des entreprises, etc…).
Les concepts du Big Data (décryptage, enjeux techniques et fonctionnels) font actuellement partie des préoccupations majeures de nos interventions auprès des étudiants.
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