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L'économie de demain sera une économie de l'algorithme et voilà ce que ça va changer pour nous

Publié le 27 septembre 2015
Météorologie, ressources humaines, assurances, habitation... Les objets connectés sont de plus en plus utilisés par les agents économiques. Et pour traiter les masses gigantesques d'information qu'ils permettent de collecter, les algorithmes, notamment "prédictifs", en sont les principaux outils.
Yvon Moysan
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Yvon Moysan est diplômé de Harvard et de l’ESSEC. Il est Lecturer de Digital Marketing et Directeur Académique du Master en Apprentissage Digital Marketing et Innovation à l’IESEG School of Management. Ses travaux de recherche académique s’articulent...
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Météorologie, ressources humaines, assurances, habitation... Les objets connectés sont de plus en plus utilisés par les agents économiques. Et pour traiter les masses gigantesques d'information qu'ils permettent de collecter, les algorithmes, notamment "prédictifs", en sont les principaux outils.

Atlantico : Plusieurs études récentes prévoient que le nombre d'objets connectés sera de 50 milliards d'ici à 2020. Avec la navigation sur internet, ces objets permettent d'extraire des océans de données sur les comportements de leurs utilisateurs. Quels rôles les algorithmes jouent-ils dans l'utilisation de ces données ?

Yvon Moysan : Les prévisions de croissance de ventes d’objets connectés sont en effet exponentielles, elles sont toutefois très différentes selon les études. Gartner prévoit ainsi 26 milliards d’objets en 2020, l’Idate 80 milliards et IDC près de 212 milliards ! La principale particularité de ces objets est qu’ils sont dotés de "capteurs intelligents" capables de fournir des données provenant des individus qui les portent ou les utilisent et ce de manière continue. Etant donné les prévisions de ventes annoncées d’objets connectés et si on complète les données générées par celles provenant déjà d’Internet et des réseaux sociaux, nous devrions en effet atteindre une masse gigantesque de données, le fameux "big data".

C’est ici que les algorithmes interviennent. Le principal défi lié au big data ne réside en effet pas tant dans la collecte ou le stockage de ces données mais dans leur analyse. Les entreprises doivent en effet être capables d’utiliser ces données pour déceler de réelles tendances pour anticiper les usages, les comportements et les besoins de leurs consommateurs. Pour ce faire, elles créent et utilisent des "algorithmes prédictifs". On peut les définir comme de nouvelles formes d’études de marché capables d’apporter une nouvelle dimension de compréhension des "individus connectés", une connaissance qui va s’enrichir de données ultra-ciblées des consommateurs en temps réel et qui vont surtout permettre de plus facilement inférer des informations concernant les intentions et le contexte du consommateur pour lui fournir une prestation, une information ou un service hyper-personnalisé.

Quels seront les secteurs les plus susceptibles d'être touchés ?

Tous les secteurs devraient être plus ou moins touchés par cette révolution. Les principaux devraient être ceux de la santé et du bien-être via les traqueurs fitness qui permettent de collecter ses propres données d’activité, de les analyser et de les partager. L’objectif ici étant à terme de pouvoir prévenir au maximum certaines pathologies en suivant de manière régulière les principaux indicateurs de suivi de son état de santé. On peut également citer l’habitation avec la multiplication des objets connectés dans la cuisine ou des thermostats qui adaptent la température en fonction de paramètres, l’automobile avec le développement de la voiture autonome ou encore l’assurance qui tient de plus en plus compte du comportement du conducteur par exemple dans le calcul de ses primes d’assurance automobile.

Qu'est-ce la généralisation de leur utilisation changera pour les utilisateurs ? En quoi cela permettra-t-il d'améliorer leur confort, peut-on voir d'autres avantages pour eux ?

Nous pourrions imaginer pour une voiture qu’elle soit capable d’indiquer où trouver une place de parking dans les 10 minutes sur la base d’un algorithme prédictif basé sur un grand nombre de données croisées (analyse des habitudes des automobilistes sur le long terme par exemple) pour anticiper une place sur le point de se libérer et ainsi la proposer.

Pour le secteur de l’assurance, nous pourrions également imaginer pour un trajet donné et donc différentes options de parcours afficher la dangerosité de chacun d’entre eux en tenant compte là aussi de différentes données (comportement du conducteur et historique des sinistres de chacun des parcours). Dans cet exemple, on pourrait par ailleurs adapter la tarification de l’assurance automobile en fonction des choix de parcours du conducteur.

Pour les entreprises, ces algorithmes sont également utiles. On peut par exemple citer le fabricant d’éoliennes Vestas qui, après avoir analysé 2,8 petabytes de données météo concernant plus de 170 paramètres, a pu optimiser l’emplacement de ses éoliennes pour capter les vents les plus forts possibles. Pour les recruteurs, on pourrait imaginer des algorithmes capables de brasser des informations multiples sur les candidats, depuis un CV, les réseaux sociaux, des tests de personnalité, etc. et ainsi identifier le futur salarié idéal à la fois compétent et capable de s'intégrer parmi ses collègues. Dans l’article "In Hiring, Algorithms Beat Instinct" publié dans la Harvard Business Review en Avril 2014, deux psychologues de l'université du Minnesota conclu d’ailleurs "qu'en matière de recrutement, les algorithmes font mieux que l'intuition". Les humains seraient ainsi, selon ces deux psychologues, "très doués pour définir les besoins d'un poste et extraire des informations à partir des profils des candidats", mais ils seraient "mauvais pour en pondérer les résultats". Aveuglés par leur subjectivité, ils se laisseraient distraire par des éléments parasites sans lien avec la mission, contrairement aux algorithmes.

Cependant, avant que l'économie de demain ne devienne réellement une économie de l'algorithme, il y a plusieurs défis de taille à relever. Pour n’en citer que deux d’entre eux, le premier serait de pouvoir faire face à la pénurie de compétences au sein des entreprises. En France notamment, elles peinent à recruter les talents nécessaires : les data scientists, ils sont en nombre encore insuffisant sur le marché. C’est un sujet sur lequel nous nous sommes d’ailleurs positionnés à l’IESEG School of Management en ouvrant cette année un programme dédié : le MSc in Big Data Analytics for Business. Second défi, celui du partage des données, les consommateurs sont en effet pour la plupart réticents, en tout cas à ce stade en France, à partager leurs données, par exemple celles liées à la santé avec leur assureur. Par ailleurs, le Gouvernement veille, le projet de loi pour une « République numérique » mis en ligne le samedi 26 septembre veut ainsi donner aux internautes le droit de « décider des usages qui sont faits » de leurs données. L'économie de demain, économie de l'algorithme, devra donc sans doute faire preuve de plus de transparence quant à l’usage des données mais également apporter suffisamment de valeur ajoutée au consommateur pour obtenir l’accès à ses données.

Les commentaires de cet article sont à lire ci-après
Commentaires (2)
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cloette
- 27/09/2015 - 15:27
L'intuition
est un raisonnement logique qui fonctionne à toute vitesse en intégrant des données liées à l'expérience personnelle, et l'observation d'une situation comprenant des quantités de données qui peuvent être éphémères et non prises en compte de l'algorithme , elle lui est donc supérieure
vangog
- 27/09/2015 - 13:00
Intéressant!
Excepte le passage Orwellienne sur les algorithmes, soi-disant meilleurs que l'intuition. L'intuition concentre les données fournies par l'expérience et les hiérarchise par ordre d'apparition. Ceci offre une meilleure anticipation que la pondération de données et de critères parcellaires, soumis, dans leurs choix et pondérations, à la partialité humaine.exemple: à l'attitude fuyante et pleurnicharde d'un collaborateur, un employeur peut en déduire intuitivement, que ce collaborateur sera plus souvent absent, pour cause de maladie et plus en retrait, par rapport à la clientèle par simple interdit de discriminer, édicté par des lois gauchistes débiles, un ordinateur s'interdira même cette suspicion pourtant fondamentale pour l'entreprise. La première question posée à l'esprit d'un employeur est celui de la fiabilité physique des candidats. Cette question est discriminatoire, selon la loi gauchiste. L'intuition sera donc toujours supérieure à l'ordinateur, sauf dans un monde libéral, c'est à dire de lois minimalistes, ce qui est inenvisageable, dans tous les scénarios actuels!