Potentiel des données par-ci, richesse des données par-là... : le Big data est-il une vulgaire bulle comme les autres ?

Atlantico : Le fameux "Big data" semble être devenu le nouveau Messie commercial tant ce secteur est présenté comme une véritable mine d'or pour les entreprises. Mentionné dans toutes les conférences et à toutes les sauces, le terme n'a t-il pas dérivé de sa définition initiale ?

Jean-David Chamboredon : Si la définition du "Big data" se restreint à l'entreposage de volumes énormes de données et la disponibilité de moyens de traitements informatiques dans le "cloud" permettant de "malaxer" ces données dans tous les sens, l'entreprise "chercheuse d'or" ne sait sans doute pas encore ce qu'elle cherche vraiment ! Oui, il faut stocker des volumes très importants, oui il faut une puissance importante de calcul à la demande mais il faut aussi savoir ce qu'on veut faire de tout cela. L'industrie high-tech manque sans doute encore, et c'est normal, de maturité sur ce dernier point, pourtant crucial !

Ces exagérations peuvent-elles contribuer à l'émergence d'une "bulle du Big Data" à force de sur-évaluation ?

Dès qu'un pan technologique de l'internet devient "hype", on parle de bulle ! Si vous regardez rétrospectivement ce qui s'est passé depuis l'éclatement de la bulle des années 1999-2000, les différentes promesses qualifiées successivement de bulles se sont avérées devenir de vrais vecteurs économiques et ce, avec un délai qui semble se raccourcir du fait de la "digitalisation" croissante des consommateurs et des entreprises. Le "Big data" constitue un champ d'opportunités formidable. Ces opportunités se concrétiseront et énormément de valeur sera créée... Il y a et il y aura des charlatans mais il y a et il y aura aussi des entreprises construites sur des fondamentaux solides qui émergeront !

Gord Hotchkiss, analyste réputé des nouvelles technologies outre-Atlantique dénonçait quant à lui l'optimisme démesuré de nombreux de ses confrères qui pensent pouvoir enfermer les comportements humains dans des grilles de lectures trop simplifiées (comportement de consommation, sites visités, etc.)

Une grande erreur est sans doute de croire que le marketeur va se tranformer en "data-scientist" ! Avec un simple outil "statistique", le marketeur ne peut, en fait, pas profitablement faire quelque chose de très différent de ce qu'il faisait avant sans cet outil. Là où le "Big data" peut changer la donne c'est quand il fournit au marketeur des moyens d'optimiser/automatiser des scénarios dynamiques basés sur des algorithmes mathématiques détectant des corrélations objectives et pourtant évoluant de façon incessante. La question n'est plus "est-ce que le marketing de tel ou tel produit doit cibler la ménagère péri-urbaine de moins de 50 ans ?" mais "quels sont les centaines de mini-segments – identifiés de façon automatique – de la population qui ont potentiellement besoin dudit produit ?". La changement de paradigme est lourd... Les ingrédients technico-scientifiques sont disponibles...

Dans quel contexte, et à travers quel usage, le "Big Data" peut-il malgré tout être utile à une entreprise ?

Nous avons investi récemment dans la société Tinyclues qui a construit une plateforme sur laquelle des scénarios de type "predictive CRM" (gestion prédictive de la relation clients) peuvent être automatisés. Le marketeur Priceminister, utilisateur pilote de cette plateforme, peut aujourd'hui optimiser de façon quotidienne son ratio "chiffre d'affaires/pression marketing"... C'est du "win win": le e-commerçant réalise le chiffre d'affaires attendu, le consommateur subit moins de sollicitations marketing !

De la même façon, la publicité online devient progressivement entièrement programmatique dans son mode d'achat, une utilisation intelligente du gisement de données anonymes disponibles permet d'optimiser le retour sur investissement pour l'annonceur. Criteo, société française qui vient de faire son entrée en bourse sur la Nasdaq, fait partie des pionniers en la matière. Le retour sur investissement pour ses clients annonceurs est largement démontré et le champ restant à investiguer en la matière reste cependant immense...