Tribune : Gérer les données Big Data

 
Buzzword ou pas, que l’on parle de quatrième révolution industrielle ou de 6 ième vague de Shumpeter, peu importe nous sommes bel et bien en train de vivre l’arrivée d’un nouveau tsunami technologique.

Le rythme s’accélère

Cette nouvelle vague arrive encore plus vite que les précédentes et c’est la loi de Moore qui nous explique pourquoi. Gordon Moore, co-fondateur de la société Intel, l’a énoncé en 1965 : la puissance des ordinateurs double tous les 18 mois. Pas étonnant que nous ayons tous cette impression que le monde a accéléré. Pour donner un ordre d’idée, en 1971 un microprocesseur était composé de 2300 transistors alors que l’un des derniers processeurs IBM de 2017 en contient 30 milliards. Soit 13 millions de fois plus de transistors !
 

Naissance de Big Data

Et c’est bien grâce à cette loi et à l’évolution de l’informatique dans son ensemble que le Big Data est né. Il y a quelques années, les capacités de stockage des serveurs étaient assez limitées et même si vous arriviez à stocker une quantité non négligeable de données, la puissance des machines ne permettait pas de les traiter correctement. L’avènement des machines de dernières générations et les logiciels développés par les géants du web ont ainsi permis l’émergence du Big Data, c’est-à-dire la capacité de récolter et de stocker une quantité de données très importante, mais surtout d’être capable ensuite de les exploiter.
 

Gérer et stocker la donnée

Pour bien mesurer cette évolution, Eric Schmidt, président du conseil d’administration de Google nous livre cette information : « Tous les deux jours, nous produisons autant d’informations que nous en avons générées depuis l’aube de la civilisation jusqu’en 2003. » Chaque tweet, chaque photo partagée sur Facebook ou Instagram, chaque recherche sur Google, constituent autant d’informations que ces géants du web stockent et analysent pour en connaître toujours plus sur nos comportements.
 

Modèle économique

Mais au final à quoi servent toutes ces données ? En quoi ce que je tweete ou la photo que je partage peut intéresser ces entreprises ? Tous les services que j’ai cités plus haut, et je pourrais en ajouter une multitude, sont gratuits. Mais dites-vous bien que « si c’est gratuit c’est que vous êtes le produit ». Car même si leur modèle économique du départ était basé sur de la publicité plus ou moins ciblée, leur technologie et leurs algorithmes ont évolué de manière spectaculaire ces dernières années. Et aujourd’hui nos données sont pour eux une mine d’or.

Média d’influence

Par exemple en 2017, un document interne de Facebook montrait comment la plateforme exploite l’état émotionnel de ses jeunes utilisateurs et plus précisément ceux qui sentent stressés, inutiles, idiots, pour permettre aux annonceurs de leur proposer un coup de boost.
Mais cela peut aller encore plus loin. Dans le cadre d’une étude, Facebook a montré qu’en modifiant volontairement le contenu visible par ses utilisateurs, l’entreprise était capable de changer l’humeur de ceux-ci. De là à changer le résultat d’une élection en orientant les utilisateurs indécis, il n’y a qu’un pas…
 

Intelligence artificielle

J’aborde jusqu’ici des sujets dont l’éthique est discutable, mais il existe également des domaines où les avancées permises par le Big Data couplé à l’IA sont très prometteuses.
Watson, l’intelligence artificielle d’IBM, est capable d’analyser et de proposer un traitement personnalisé contre le cancer du poumon et du sein 78% plus rapidement qu’un professeur, soit en 24 minutes, contre 110 pour un oncologue. La médecine n’est pas le seul domaine où les données sont essentielles. Le droit par exemple, est un autre domaine où l’analyse par le Big data des milliers de textes de loi et de jurisprudence, pourrait permettre aux avocats de gagner un temps précieux. Mais quid de leur valeur ajoutée...
 

Le tourisme

Le monde du tourisme n’est pas en reste. On peut même dire que toutes les données touristiques peuvent être intéressantes à exploiter, si tant est qu’on ait les moyens de les récolter. Orange propose par exemple un outil nommé FluxVision. Il permet à un office de tourisme de recueillir « des indicateurs statistiques de fréquentation, de provenance et de déplacement » à partir des données du réseau mobile de l’opérateur. Autre exemple, Google va prédire le retard des vols dans son outil Google Trips, en se basant sur l’historique des vols précédents ainsi que le statut des autres vols. L’information ne sera fournie à l’utilisateur, que si la probabilité de retard est supérieure à 80%.
 

Recherche appliquée

Chez Viaxoft, nos efforts de R&D se concentrent sur la valeur que nous apportons à nos clients. Le Big Data en est bien évidemment un élément essentiel. Voici deux exemples qui montrent son intégration à nos solutions.
 

TravelDecision

Le premier, TravelDecision, permet aux TMC de proposer aux voyageurs les cartes d’abonnements les plus opportunes en fonction de leur historique de voyages. Nous allons également optimiser ce sujet en proposant des notifications aux agents de vente lors d’un changement de comportement d’un voyageur.
 

Skyner

Le second est Skyner, un cache aérien qui permet aux TO ou OTA de garder en mémoire les tarifs et disponibilités dans l’aérien afin de ne pas faire de requêtes inutiles vers les GDS. Ce cache est mis à jour en temps réel lorsqu’une requête de booking remonte des informations à jour. Là encore nous pouvons garder un historique très important des données du cache pour ensuite en étudier les fluctuations et le yield des compagnies.