Lundi 9 mai 2016 le Club MOA a reçu Jérôme CAPIROSSI, consultant, responsable du groupe de travail &ldaquo;Data et architecture&rdaquo; porté par l’association CESAMES.
Dans la société du numérique, avec la production de données qui croit selon une courbe exponentielle, de nouvelles disciplines comme les “data sciences” sont apparues. Mais les enjeux liés à la maîtrise des données ne peuvent tous être portés par ces disciplines.
En effet, de nombreuses questions se posent : comment identifier les opportunités liées à l’exploitation produite par l’entreprise ou en dehors ? Comment assurer un management efficace intégrant systématiquement une préoccupation à propos des données ? Etc.
Jérôme Capirossi après une brève présentation a proposé quelques points de repères afin de situer plus précisément le thème de la soirée et les questions qu’il sous-tend. Dans la seconde partie de son intervention il a commenté le résultat d’une enquête qui donne une vision plus précise de l’état des lieux.
Nous vivons dans un monde hyperconnecté qui se digitalise massivement. L’automatisation et la robotisation sont des phénomènes silencieux mais cependant très actifs. La part de l’immatériel dans l’économie est de plus en plus grande. A titre d’exemple J. Capirossi cite l’exemple du ballon officiel de la coupe du monde. Il couterait quatre euros alors qu’il est vendu cent quarante euros. La différence est la part de l’immatériel. Nous sommes dans un monde dans lequel tout se calcule ; statistiques publiques, économétrie, taux, Bâle III, etc.
La valeur des entreprises se déplace. En moyenne l’immatériel représente aujourd’hui 74% de cette valeur et un grand nombre d’entre elles sont davantage valorisées sur leur potentiel de développement que sur leurs résultats opérationnels et les bénéfices en fin d’exercice. Pour autant, cette perception de la valeur n’est pas juste de l’intuition car leur potentiel de richesse repose sur la masse des données collectées. Les entreprises, leurs partenaires, leurs clients produisent des masses de données de plus en plus importantes (Big data). Ces volumes requièrent des capacités de traitement importantes et des algorithmes adaptés (d’où l’émergence des métiers de data scientist). Le marketing est alors en capacité de segmenter la clientèle de plus en plus finement et les techniques &ldaquo;Big Data&rdaquo; permettent de mettre en œuvre des traitements de corrélation sur des données non structurées. Il en découle des offres sont de plus en plus ciblées et de plus en plus nombreuses qui cachent la complexité des systèmes qui les produisent.
Bien plus encore que les premiers extranets, l’évolution technologique permet désormais aux entreprises de construire des écosystèmes à l’extérieur de leur strict périmètre. L’émergence de l’informatique en nuage (cloud computing) y a largement contribué, permettant notamment de bénéficier de puissances de calcul inégalées, d’une élasticité et d’une scalabilité sans égale.
Parallèlement, le développement des objets connectés ajoute encore une nouvelle dimension. Ce ne sont plus seulement des humains qui alimentent ces bases de données mais aussi des objets allant du simple capteur au robot plus sophistiqué. Par effet domino, les architectures de captation des données des objets connectés sont en plein développement. Notons qu’actuellement ce type de production de données est très peu sécurisé (exemple de la carte bancaire sans contact).
Quelles conséquences pour l’entreprise ?
Offrir de nouveaux services avec pour facteurs clés un maillage important et une collaboration des services et des technologies. Par exemple les smartphones connectés au &ldaquo;Cloud&rdaquo;, les voitures communiquant avec les infrastructures routières ou en matière de génomique l’utilisation de l’analyse &ldaquo;Big data&rdaquo; prévient l’apparition d’épidémie ou de maladie par analyse des &ldaquo;signaux faibles&rdaquo;, etc.
Une meilleure gestion des risques par la mise en place, de données de référence de qualité, de traitements d’exception, d’erreurs et de détection de fraudes efficaces et performants. L’automatisation de ces traitements permet des contrôles et une prise de décision en un temps restreint.
Une modification substantielle des architectures applicatives. &ldaquo;Le Cloud&rdaquo; est bien résumé par cette formule &ldaquo;N’importe où, n’importe quand, sur n’importe quel terminal&rdaquo;.
Les nouveaux algorithmes de l’ère &ldaquo;Big data&rdaquo; permettent des traitements de données bien plus massifs, avec un moindre coût, représentant une alternative au décisionnel traditionnel.
Les &ldaquo;moteurs intelligents&rdaquo; ou machines apprenantes, évolution des techniques dites d’intelligence artificielle viennent de passer un palier de maturité. Dans les prochaines années elles vont fortement contribuer à modifier les architectures des systèmes d’information.
Enfin, les API (Application Programming Interface) permettent à chaque application d’interagir avec son écosystème informationnel.
Conclusion
Jérôme Capirossi explique de façon claire que devant cette masse de données qui grossit de façon exponentielle et l’émergence de technologies facilitant leur mise en perspective, les métiers doivent reconquérir la sémantique de leurs données pour en exploiter toute la richesse. La seule analyse numérique ou statistique est totalement impuissante et dépassée, en raison de la masse et de la diversité des données. Parmi les autres point clefs retenons également que dans cette économie immatérielle, la confiance aura une place prépondérante car réciproquement la défiance peut devenir un frein.
&ldaquo;Le principal défi que doivent affronter les Big data est de donner du sens à ce magma de données brutes.&rdaquo; (Dominique Cardon in A quoi rêvent les algorithmes – Edition du seuil)
État des Lieux
L’état des lieux est donné par une enquête (à objectif qualitatif) auprès d’entreprises de tailles et de secteurs très divers. Le questionnaire comportait 102 questions. Cette enquête a été réalisée au cours du quatrième trimestre 2015.