Big Data

Si les algorithmes savent tout, à quoi servent les humains ?

07up-data-master675Les plus grands scientifiques et ingénieurs en nouvelles technologies se consacrent à l’optimisation du marketing et du commerce. L’ère d’internet, l’abondance des données, et les applications intelligentes ont ouverts la porte au marketing, à la publicité ciblée, et à la recommandation personnalisée de produits ou services.

La prise de décision automatisée est censée soulager les humains, mais il est aussi très humain de vouloir vérifier ces résultats générés par l’ordinateur. Certains voient le marketing comme un laboratoire d’essai pour faire émerger une science. Car dans le cas où un algorithme est faux, la conséquence n’est pas catastrophique : une audience voit juste une publicité non adaptée pour elle.

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Big Data : l’infobésité?

big-dataAujourd’hui la masse d’informations disponibles est si importante que si on la répartissait entre tous les humains, chacun en recevrait trois cent vingt fois la collection de la bibliothèque d’Alexandrie. C’est-à-dire mille deux cent exaoctets en tout (milliards de milliards d’octets). Ce gisement de données numériques vient de la capacité de mettre en données des aspects du monde et de la vie humaine qui n’avaient encore jamais été quantifiés.
La notion d’infobésité, c’est-à-dire la surcharge informationnelle, n’est pas nouvelle, elle a fait son apparition dès le début des années 1960 comme l’une des sources de dysfonctionnement des organisations, mais les notions qu’elle recouvre ont évolué…

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L’industrie automobile et le Big Data

big-data-automobile_une1-500x261Les fabricants de voiture et les consommateurs pourraient tirer parti du Big Data. Cisco a récemment calculé que la valeur ajoutée pour les acteurs de l’automobile pourrait atteindre 300 dollars par véhicule et par an. La grande partie de cette somme viendrait de couts de garanties moins élevés et de l’amélioration de la conception d’applications. Cisco conclut que le Big Data permettra aux automobilistes d’économiser jusqu’à 500 dollars par an grâce à une navigation simplifiée et un guidage plus intelligent.
Ces économies n’ont pourtant pas encore convaincu les fabricants. Par exemple, General Motors est une des entreprises qui a adopté le Big Data la première et possède le nombre de données le plus important du secteur. Sa grande priorité est de démystifier le signal lumineux du moteur, c’est-à-dire expliquer à ses clients ce qui se passe vraiment lorsque le signal du moteur est allumé. On gère ici plus des petites données car on assiste les clients de manière individuelle, plutôt que des grosses données qui se comptent traditionnellement en dizaine de milliers pour prédire des tendances, ici pour prévoir les rappels de produits si nécessaire. Le buzz autour du Big Data ne se répercute pas encore dans la réalité et la pratique…

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Le Big Data et l’industrie automobile : beaucoup de buzz et peu d’action

big-data-automobile_une1-500x261Toute voiture génère aujourd’hui un nombre considérable de données. Avec des capteurs qui recueillent tout, de la pression des pneus, la rotation par minute du moteur, à la température de l’huile, elles produisent de 5 à 250 giga octets de données par heure. Les voitures plus avancées en produisent même plus, la voiture autonome de Google par exemple génère environ 1 giga octet toute les secondes. Cela équivaut à envoyer 200 000 emails (texte) ou télécharger 100 photos haute résolution toute les secondes. La grande majorité de ces données est utilisée en temps réel pour contrôler les fonctions du véhicule et n’a pas de de valeur ajoutée sur le long terme. Recevoir un millier de messages «  pression des pneus normale » n’apporte pas grand-chose à l’analyse des données donc les fabricants ne les stockent pas dans le Cloud.

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La nouvelle génération de collaborateurs IT

mef20_accueillir_nouveaux_collaborateursLa prochaine génération de collaborateurs informatique travaillera dans un environnement automatisé, qui combine à la fois l’utilisation de technologies en interne et de manière externalisée, et où les métiers souhaiteront tirer profit de ces technologies de manière immédiate. Nous parlons bien de Big Data et d’analytics.

Une étude récente d’IBM Institute for Business Value a interrogé 900 directeurs métiers et IT dans 70 pays. 80% des répondants évaluent l’impact d’un investissement en analytics, 60% ont déjà mis en place des projets, et ceux qui sont proactifs sur le sujet offrent deux fois plus d’opportunités de carrières aux professionnels de l’analytics.

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L’ADN : le futur de la médecine et du stockage

DNA StrandsADN et Big Data…

Alors que le phénomène Big Data s’amplifie, nous allons avoir besoin de méthodes plus élaborées que celles utilisées aujourd’hui pour stocker les données. Une des idées qui émerge est l’utilisation de l’ADN comme méthode de stockage des données, théorie qui commence à devenir réelle. Des scientifiques de l’université d’Harvard affirment que cette possibilité est réaliste, qu’il deviendra bientôt possible de stocker la totalité des données de la toile dans 75 grammes de matériau d’ADN.

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Big Data : les scénarios du futur, science-fiction ou pas ?

bigDepuis quelques années le Big Data est passé d’un buzz à une réalité qui commence à avoir un impact important sur nos vies. Que ce soit les medias sociaux diffusant des annonces personnalisées à la volée, des villes fournissant de meilleurs services à leurs habitants, ou encore des gouvernements espionnant leurs citoyens, l’impact des Big Data est grandissant.

Les efforts se concentrent surtout sur l’analyse, en utilisant des outils adaptés pour retirer des tendances et nouvelles idées des multiples couches de données qui recèlent des informations.

En associant les nouvelles technologies avec les mathématiques, on obtient des prédictions très précises issues des données. L’enjeu n’est donc plus de savoir mais de prédire.

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Quand on comprend les données on les appelle Data, quand on ne les comprend pas on les appelle Big Data…

big data papierLes Big Data n’ont de valeur que dans leur traitement. Elles ont un impact commercial limité tant qu’on ne déverrouille pas la valeur de ces données avec des techniques innovantes d’analyse. Ces techniques s’insèrent dans un écosystème complet dans lequel on trouve la collecte d’informations provenant de nombreuses sources, la préparation de cette information pour l’utilisation, le traitement des informations pour en tirer des idées, puis la communication de ces idées à toute l’entreprise.

La quantité de données stockées est telle qu’il est devenu impossible de les traiter avec des outils d’analyse habituels. Les Big Data créent une intelligence artificielle, supplémentaire, comme un disque dur externe de nos cerveaux. Et cela pourrait nous permettre de progresser et devenir plus performants dans de nombreux domaines comme l’analyse d’opinions politiques, la génomique, l’épidémiologie ou la lutte contre la criminalité ou la sécurité.

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Big Data, un exemple d’usage : la gestion de l’eau et la prévention des inondations

577059bigdataAvec 20% de terre sous le niveau de mer et la moitié du pays inondable, les Pays Bas possèdent un vaste réseau de digues et écluses pour retenir et détourner la mer, les rivières et l’eau de pluie. Son système évolue depuis plus de 500 ans et de manière très efficace, mais avec le réchauffement climatique, la menace de la montée du niveau de la mer, et de sécheresses, le pays ne peut pas se reposer sur ses lauriers. Le gouvernement lance donc une collaboration innovatrice qui utilise les big data pour améliorer la gestion du système d’eau.

Le projet réunit le Ministère Hollandais des eaux, l’autorité des eaux locale, l’institut scientifique Deltares, l’université de Delft, IBM, et d’autres organisations.

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Le Big Data au service du Green IT : deux problématiques d’avenir

green-data-center1-300x185Le traitement des big data peut-il s’inscrire dans une démarche durable ?
2% des émissions de gaz à effet de serre sont dues aux matériels et infrastructures informatiques. Un pourcentage qui égale d’ailleurs celui du transport aérien.
La consommation électrique des centres de données est devenue le principal problème, due à la croissance exponentielle des données big data.

Pour fonctionner, certains data centers consomment plus qu’une ville de 100 000 habitants. A l’échelle mondiale, ces infrastructures engloutissent 1,5% de la consommation électrique, l’équivalent de la production de 30 centrales nucléaires.

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