De nos jours, de plus en plus de données circulent sur internet et en dehors. En fait, cette quantité de données est tout simplement gigantesque : géolocalisation, données d’achat, de navigation, démographiques ect… la liste est quasiment infinie.

Façe à cette masse de données, les entreprises et les institutions se demandent comment en tirer le meilleur parti. C’est ainsi qu’est né le Big Data.

Le Big Data, qu’est-ce que c’est ?

Le Big Data désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information n’est en mesure d’appréhender.

Nous sommes à l’origine d’environ 2,5 trillions d’octets de données tous les jours : l’équivalent d’un milliard de giga octets (soit un milliard de fois le film du seigneur des anneaux version longue… chaque jour !)

Ces informations sont de sources variées : les messages que nous nous envoyons, les vidéos et les photos que nous publions, les informations climatiques, les signaux GPS, les données d’achats .

Les géants du Web tels que Facebook, Amazon et Google ont été les tous premiers à déployer ce type de technologie.

Les différents acteurs du big data sont : les concepteurs et fournisseurs d’outils informatiques (les informaticiens), les utilisateurs (gestionnaires, responsables d’entreprises, décideurs politiques, chercheurs), les acteurs de la santé et les usagers finaux.

Le Big Data est porteur de promesses mais peut également générer des inconvénients. Par exemple, les spéculateurs sur les marchés financiers l’utilisent énormément de manière autonome ce qui crée parfois des bulles financières.

L’arrivée du Big Data est maintenant vue par de nombreux scientifiques comme la nouvelle révolution industrielle à l’image de la découverte de la vapeur au début du 19e siècle, de l’électricité à la fin du 19e siècle ou encore de l’informatique plus récemment.

D’autres, un peu plus mesurés, qualifient ce phénomène comme étant la dernière étape de la troisième révolution industrielle, celle de « l’information ».

En somme, le Big Data est une source de changement profond pour notre société.

 

Comment faire le tri ? Les 5V du Big Data

Trop d’informations tuent l’information !

C’est le problème avec les mégadonnées : la quantité est énorme et il faut faire le tri entre les bonnes et les mauvaises informations.

Pour cela, les géants du secteur utilisent des algorithmes statistiques qui trient les données avant de les enregistrer dans d’immenses fermes de serveurs.

Ces algorithmes basés sur le machine learning (l’intelligence artificielle) et sur la science statistique sont de plus en plus performants.

Pour cadrer un peu mieux le phénomène, nous allons maintenant vous présenter la règle des 5V du Big Data : Volume, Velocity, Variety, Veracity et Value.

 

Le volume : 1^er V du Big Data

Le volume correspond à la masse d’informations produite chaque seconde. Certaines études considèrent que 90 % des données ont été engendrées durant ces dix dernières années.

Pour vous donner un ordre d’idée, l’ensemble de toutes les données produites depuis le début des temps jusqu’à la fin 2008, conviendrait maintenant à la masse de celles qui sont générées chaque minute.

 

La velocité : 2^nd V du Big Data

La velocité équivaut à la rapidité de l’élaboration et du déploiement des nouvelles données.

La viralité des messages sur les réseaux sociaux est un bon exemple, ils peuvent se répandre en un rien de temps.

 

La variété : 3^ème V du Big Data

20% des données sont structurées puis stockées et 80% restent sont non-structurées.

La variété des données, c’est leur type. Cela peut être des images, des vidéos, des textes, des voix, et bien d’autres encore… Les algorithmes permettent de faire l’analyse, la comparaison, la reconnaissance et le classement des données de différents types.

 

La véracité : Le 4^ème V du Big Data

La véracité c’est la fiabilité et la crédibilité des informations collectées. En bref ces informations sont-elles vraies ? Comme le Big Data permet de collecter un nombre infini et plusieurs types de données, il est difficile de vérifier l’authenticité des données.

Cependant, de nouvelles techniques sont en cours développement, notamment et toujours via les fameux algorithmes.

 

La valeur : le 5^ème et dernier V du Big Data

La notion de valeur correspond au profit qu’on puisse tirer de l’usage du Big Data. Ce sont généralement les entreprises qui commencent à obtenir des avantages incroyables de leurs Big Data. Selon les gestionnaires et les économistes, les entreprises qui ne s’intéressent pas sérieusement au Big Data risquent d’être pénalisées et écartées. Puisque l’outil existe, ne pas s’en servir pourrait conduire à perdre un privilège concurrentiel.

Maintenant que voue êtes bien familiers avec le concept, essayons d’imaginer quelles utilisations pourraient être faites du Big Data dans un territoire aussi particulier que les Antilles avec leurs spécificités insulaires.

 

Quel champ d’application du Big Data aux Antilles ?

Nous allons ici tenter d’imaginer des méthodes d’application du Big Data aux Antilles (mais potentiellement valable pour n’importe quel territoire insulaire).

L’idée est de confronter le Big Data aux problèmes propres à nos territoires afin de faciliter, ou bien rendre la vie plus sûre.

 

Modéliser des scénarios catastrophes :  tsunamis

Grâce au big data, il est possible d’identifier quel pourrait être l’impact d’un tsunami sur la population et de générer des scénarios de gestion de ce type de crise.

Captage des données : Caméras publiques et données cellulaires des particuliers

Traitement des données : Génération de statistiques sur la dentisté de population présente à chaque moment de la journée sur les côtes potentiellement impactées par la catastrophes.

Utilité finale : Créer des scénarios d’alerte afin de sauver le maximum de vies.

 

Fluidifier le trafic routier

Les bouchons sont monnaie courante aux Antilles,  grâce au Big Data il serait possible d’étudier les flux de circulation afin d’orienter les décisions des pouvoirs publics sur les futures constructions du réseau routier pour fluidifier le trafic.

Captage des données : Caméras routières et données GPS des voitures équipées.

Traitement des données : Génération de statistiques sur la dentisté de trafic à chaque moment de la journée et sur chaque portion du réseau.

Utilité finale : Créer des zones à vitesse limitées variables ou bien des voies de dégagement pour fluidifier le trafic routier. Orienter la décision des pouvoirs publics en terme de transports en commun également.

 

Anticiper la pollution liée aux sargasses

Les sargasses sont également un problème récurrent aux Antilles, elles recouvrent périodiquement nos plages d’un manteau marron et  malodorant. Le Big Data pourrait prévenir leur arrivée et ainsi permettre de déployer des contres-mesures adaptées.

Captage des données : Caméras satellite, données météo et balises océans.

Traitement des données : Génération de statistiques sur la densité des sargasses, les courants marins, le vent, le déplacement des sargasses…

Utilité finale : Prévenir l’arrivée et permettre d’imaginer des contres-mesures efficaces.

 

Optimiser les flux touristiques

Enfin, le Big Data pourrait servir le tourisme aux Antilles, notamment en établissant des statistiques précises sur la fréquentation de nos îles à chaque moment de l’année et ainsi permettre aux professionnels du secteur d’adapter leurs offres et leur organisation.

Captage des données : Bases de données des voyagistes, compagnies aériennes, établissement d’hébergement, Air BnB…

Traitement des données : Génération de statistiques sur la fréquentation touristique pour chaque période de l’année.

Utilité finale : Optimiser la politique de prix et l’organisation des professionnels du secteur pour les périodes pleines et attirer de nouveaux clients pour la période creuse.

 

Toutes les idées présentés ci-dessus sont purement imaginaires. Il est par ailleurs possible que la plupart d’entre-elles soient déjà mises en œuvre.

En espérant avoir pu éclairer vos lanternes sur le Big Data.

Si vous avez un projet lié à cette thématique dans les DOM TOM ou tout autre territoire insulaire, n’hésitez pas à contacter nos experts Big Data qui se feront un plaisir de vous répondre.