En 2016, le Big Data est déjà au cœur d’une transformation numérique majeure. Son principe consiste à collecter et à croiser de grandes quantités de données afin d’identifier des tendances, d’anticiper des événements et de prendre de meilleures décisions. Mais jusqu’où peut-on aller dans l’exploitation de ces informations ?
Les applications sont nombreuses. En 2009, Google avait développé un outil utilisant les recherches en ligne pour estimer la propagation de la grippe. Dans le domaine de la santé, l’analyse des données peut aider à anticiper la progression d’une épidémie ou à mieux gérer les ressources médicales. Les services municipaux peuvent également croiser différentes informations pour identifier des bâtiments présentant des risques d’incendie.
Le Big Data ouvre ainsi de nouvelles possibilités : au lieu d’attendre qu’un problème se manifeste, on peut chercher à le détecter plus tôt. Les entreprises y voient aussi un moyen de mieux comprendre leurs clients et de proposer des services personnalisés. Cette capacité de prédiction soulève toutefois des questions importantes. Si des algorithmes sont utilisés pour estimer le risque qu’une personne commette une infraction, une erreur peut avoir des conséquences considérables. Une probabilité statistique ne constitue pas une certitude, et une prédiction ne devrait pas être confondue avec un fait.
Par ailleurs, la collecte massive de données personnelles pose la question de leur protection et de leur contrôle. Les révélations d’Edward Snowden sur la surveillance numérique ont renforcé les inquiétudes à ce sujet. En parallèle, le développement de centres de données sécurisés montre que ces informations sont devenues une ressource stratégique pour les entreprises et les organisations.
Le Big Data illustre une nouvelle manière d’innover : transformer des données dispersées en informations capables d’aider à anticiper et à décider. Mais son potentiel ne dépend pas uniquement de la quantité de données collectées ou de la puissance des algorithmes. Il dépend aussi de la qualité des analyses, de la protection de la vie privée et de l’usage qui en est fait.
Toute innovation qui permet d’agir sur la base de prédictions doit aussi réfléchir aux conséquences de ses erreurs. Car mieux prévoir ne signifie pas tout savoir, et disposer de davantage de données ne garantit pas, à lui seul, de prendre de meilleures décisions.
Pour en savoir plus sur le Big Data, vous pouvez écouter cet audio:
© Image. https://www.timeshighereducation.com/
© Image: BARCELONA BIM
Contenido Web de Yolanda Muriel está sujeto bajo Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Unported.
