Intelligence économique et Big Data : peut-on parler d’innovation disruptive ?
Mar27

Intelligence économique et Big Data : peut-on parler d’innovation disruptive ?

Intelligence économique et Big Data sont-ils complémentaires ou antagonistes ? La révolution de la data va-t-elle bouleverser le secteur ? Le Big Data est-il disruptif, c’est-à-dire va-t-il provoquer un éclatement des métiers et du secteur de l’Intelligence économique ? Ces questions intéressent les professionnels de l’intelligence économique pour qui le Big Data détient le potentiel pour faire avancer les pratiques actuelles… à condition que les données soient structurées et que l’éthique soit respectée. A l’occasion de l’intervention de Jean-Pierre Vuillerme, Senior VP Management des risques de l’ADIT, pour le colloque “La donnée n’est pas donnée” à l’Ecole Militaire, nous avons décidé de faire le point sur les relations entre Intelligence économique et Big Data. Le Big Data : un phénomène né du Cloud ? Avant même d’évoquer les relations qui existent entre intelligence économique et Big Data, il faut peut-être revenir sur ce que couvre réellement ce terme polysémique (l’école de sciences des données de Berkley a ainsi recensé plus de 40 définitions différentes). Le Big Data se définit généralement comme un ensemble de méga-données qui se caractérise, comme l’intelligence économique, par un triptyque : « high volume, high velocity, high variety » (volume, vitesse, variété). Cette “alliance des 3 V” peut déjà fournir un début de réponse à l’énigme Big Data : il s’agit de la convergence de plusieurs bases de données différentes, avec un volume important et dans un temps relativement court. L’aspect qui nous semble le plus novateur dans cette convergence de méga-données est certainement la variété des données de par (1.) leur nature (vidéo, audio, image, texte), et (2.) leur provenance (Twitter, Youtube, recherche Google, données Exif, données audio). Cette variété de données et des plateformes d’utilisation est le point le plus complexe à traiter techniquement : qu’il s’agisse des réseaux sociaux, des données publiques (open data), de données liées aux objets connectés et de métadonnées (données liées aux fichiers produits comme l’heure, la géolocalisation, etc), on se retrouve avec des extensions de fichiers et une masse de données structurées différemment. En effet, s’il suffisait simplement de tirer parti d’un volume important de données en provenance d’une source unique, il n’y aurait rien de véritablement révolutionnaire dans le Big Data. Il est déjà possible à l’heure actuelle de puiser à l’intérieur d’un gisement de données uniques : c’est ce qu’on appelle le data mining, qui est une technique éprouvée et utilisée depuis longtemps par les professionnels de l’intelligence économique. La spécificité des Big Data tient à ce qu’elles rassemblent plusieurs informations différentes. Vient ensuite « la mise en place de règles de gestion et d’interactions, de segmentation et de personnalisation temps réel sur l’ensemble des canaux existants » (Arnaud Féménia, d’Opal Consulting) qui permet de tirer une réponse...

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Initier de nouvelles relations entre l’entreprise et ses parties prenantes
Fév20

Initier de nouvelles relations entre l’entreprise et ses parties prenantes

La vision traditionnelle de l’entreprise est celle d’une entité ayant des liens avec ses fournisseurs et ses clients : l’entreprise s’approvisionne auprès de ses fournisseurs, transforme les marchandises reçues grâce à son savoir-faire et livre des produits et/ou des services à ses clients. Cette vision a ses limites et ne prend pas en compte toutes les parties prenantes (concurrents, médias, pouvoirs publics, associations…) ni la nécessité de s’adresser à elles, en particulier sur internet.   Un autre stéréotype consiste à vouloir garder l’information au sein de l’entreprise et à ne pas la partager. Même si nous ne remettons pas en cause la nécessité de protéger  les informations sensibles de l’entreprise, partager l’information peut dans certaines situations être bénéfique. Ainsi, sur le site internet Kaggle, une plateforme spécialisée dans le big data et les modèles prédictifs, des entreprises mettent en ligne des problématiques qu’elles soumettent aux internautes : – General Electric cherche à optimiser le tracé des vols basé sur la météo et le trafic aérien en temps réel (Vous avez jusqu’au 23 février pour participer !). – Deloitte a proposé de prédire la probabilité qu’un client résilie son assurance.   Que gagnent les participants ? Suivant la compétition, de l’argent, un emploi, une peluche ou la reconnaissance de leurs pairs.   Que gagne l’entreprise ? La résolution de problématiques complexes pour lesquelles elle n’a pas trouvé de solutions en interne, l’identification de talents et de salariés potentiels, une image d’entreprise ouverte et ne fonctionnant pas en vase clos.   Kaggle renverse le schéma traditionnel de relations de l'entreprise avec ses parties prenantes en permettant aux premières de soumettre certaines de leurs problématiques à tout à chacun à travers internet.     Vous souhaitez nous consulter pour plus d’information ? Cliquez...

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