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Avenir de l'IT : Les économistes et les spécialistes des data connaissent le concept de "signal faible". Mais que leur apporte le Big Data ? Juste quelques réflexions nouvelles ? Ou l’ambition de lancer des projets innovants très concrets ? La rédaction de ZDNet.fr Par La rédaction de ZDNet.fr | Mardi 22 Septembre 2015 Suivre @zdnetfr Un récent rapport de l'institut IMdR (Institut pour la Maitrise de Risques, regroupant le CEA, EDF, GDF-Suez, IRSN, RATP) sur l’analyse de risques (*) cite la définition donnée, en 1975, par l'économiste russo-américain Igor Ansoff : Un signal faible (weak signal) est « une information d’alerte précoce, de faible intensité, pouvant être annonciatrice d’une tendance ou d’un événement important ». Il peut s’agir d’un fait technique, humain ou organisationnel, ou encore d’une remontée d’expérience sur le terrain. [bigdata-signal-600.jpg] Or, comme l'explique Erik Gendre-Ruel, directeur de l'Innovation de Groupama, à propos d'un livre de Philippe Cahen sur ce sujet (**), les signaux faibles présentent au moins une difficulté : ils sont « surabondants ». Et donc, il faut procéder à « une sorte de tri, en se fiant à l’intuition plus qu'à la raison ». L'avènement du Big Dat a-il changé la donne ? « On est aujourd’hui capable avec les nouvelles technologies d’analyser et d’exploiter la totalité des données disponibles avec une granularité extrêmement fine. On peut alors en extraire les informations les plus pertinentes ainsi que les signaux faibles, qui permettent d’identifier de nouveaux comportements, de nouveaux types de consommateurs, de nouveaux critères de segmentation, etc. », explique Alexis Meilland, consultant Big Data entré, jeune diplômé chez Autonomy en 2012 (acquis par HP). Part d'intuition et saut dans l’inconnu Admettons donc que les Big Data permettent de tirer parti des signaux faibles. Citant des réflexions de Philippe Cahen, spécialiste du 'Marketing de l'incertain', un livre blanc de Business & Decision (« Du Big Data au Big Business », Paris, déc. 2014) relève que la détection des signaux faibles n'est effectivement pas un sujet nouveau. On sait mieux aujourd'hui quel impact ils peuvent avoir, par exemple, sur le marketing ou sur une stratégie dans le domaine des soins ou des services. Pourquoi ? « Un signal faible, c'est une information paradoxale de réflexion. (...) Ce n'est pas un petit fait porteur d'avenir. Ce serait trop simple, voire naïf, d'imaginer que l'on trouve tout crues des informations sur l'avenir ». Mais alors qu'elle est la bonne démarche ? Une large part des travaux doit être laissée à l'intuition, « phase indispensable pour déceler puis interpréter les signaux faibles », soutient Philippe Cahen. « Le futur est un saut dans l'inconnu, un inconnu allant du sympathique rassurant à l'intolérable que l'on voudrait fuir. Il est en effet particulièrement rare de vivre ce qui a été prévu. L'inverse est plutôt la règle ». Autour de ces signaux faibles, le Big Data devient un moyen d'alimenter la réflexion et l'action. Il suffit, selon l’auteur, de partir d'hypothèses que l'on va ensuite vérifier « en multipliant les croisements entre les données et les comportements ». Réseaux sociaux et temps réel Rien que sur les réseaux sociaux, on constate la profusion de données externes, publiques ou non. Ce sont potentiellement autant de sources d'informations pour les entreprises soucieuses de suivre leur réputation exposée au grand jour, qu'il s'agisse de produits de consommation courante, agro-alimentaire, luxe, distribution, assurance... Pour l’essentiel, ces données sont non-structurées : elles sont textuelles et peuvent contenir également de la vidéo, des illustrations, des photos. Mais abondance ne signifie pas pertinence. Au contraire. La plupart de ces informations (intégrant des avis, commentaires du type "like") ont un intérêt très relatif. Donc, les signaux faibles ainsi repérés n'obtiennent leurs vraies valeurs que s’ils sont croisés à d'autres données, de sources diverses. D'où la nécessité de multiplier et d'accélérer les croisements de données, puisque les signaux faibles induisent le traitement de très gros volumes. C'est ce qui constitue un des arguments de l'efficacité du Big Data. « Plus on pourra recroiser la pertinence d'une donnée de ce type avec d'autres données de même type, meilleure sera la qualité de l'information produite ». Mais une autre logique d'efficacité veut que l'on cherche à réduire considérablement le temps nécessaire à ces traitements pour se rapprocher du temps réel. Application dans le domaine de la sûreté L'étude de Institut IMdR, citée plus haut (*), conclut que le travail sur un signal faible nécessite sa détection, son analyse pour évaluer sa pertinence, son amplification, pour le distinguer du « bruit », son traitement pour éviter qu’il ne se propage et dégénère en sinistre grave. Tout cela peut « permettre d’anticiper et d’éviter des catastrophes ou des événements graves en intervenant à temps dans la 'période d’incubation' ». Par ailleurs, lorsque l’on traite le retour d’expériences, on constate la récurrence d’un nombre important de situations potentiellement néfastes, de faible amplitude, aux conséquences minimes, ayant peu ou pas d’impact sur le système à l’origine du signal et sur son environnement. La plupart de ces situations sont d’une importance limitée. « Pourtant, quelques situations potentiellement néfastes nécessitent un traitement, une analyse et des mesures de prévention ou de protection pour éviter un événement plus grave ». D'où l'exploitation des signaux faibles. [Terminologie-associee-aux-signaux-faibles-source-IMdR-2014.JPG] Terminologie associée aux signaux faibles. Source IMdR (10_2014) Dans ce contexte, il est fait appel au Big Data, rangé dans les méthodes de traitement statistique des données. Un premier constat porte sur le flou relatif : les signaux faibles sont difficilement interprétables, informels, improbables mais souvent annonciateur d’un évènement futur. L'étude a examiné quatre accidents remarquables dans divers secteurs (crash du Concorde en 2000, crash d'Air Moorea en 2007, catastrophe de la centrale nucléaire Three Mile Island en 1979, et collision ferroviaire de Paddington en 1999). Pour chaque cas, les experts ont découvert des relations qui n’étaient pas connues, ni spécialement visibles. Il s’agissait donc bien là de signaux faibles. « Dans l'analyse, explique le rapport de l’IMdR, le fait de réinterroger le modèle de défaillance et de rapprocher les deux référentiels (fonctionnement et risque) afin de confirmer la pertinence des scenarii, issus des étapes précédentes, a permis de faire passer le signal de "faible" à "fort" ». Ce qui a conduit à repenser les indicateurs de suivi de risques. Ainsi, on comprend mieux ce que peut apporter le Big Data « Il permet d’aborder le problème général de la fouille de données par apprentissage », constate un expert. « Il ne s’agit pas nécessairement d’automatiser des process ou des décisions par des algorithmes, mais d’en améliorer la qualité par des analyses portant sur des masses considérables de données et non plus d’échantillons appréhendables seulement à l’échelle d’un spécialiste ». Dans le domaine des soins Depuis quelques mois, l'école Polytechnique et la CNAMTS (Caisse Nationale d'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés) ont démarré un partenariat Big Data. Il s'agit de développer des algorithmes sur des enjeux de santé publique, en puisant dans le millier de tera-octets dont dispose la Caisse Nationale. L’objectif, c’est la détection de signaux faibles ou anomalies en pharmaco-épidémiologie, l'identification de facteurs utiles pour mieux analyser les parcours de soins, la lutte contre les abus et la fraude. Encore un vaste programme, où, faute de solutions Big Data, il aurait fallu plusieurs mois ou années avant d’obtenir les premières lignes directrices fiables ! Ici en quelques semaines, plusieurs pistes pertinentes vont déjà pouvoir être explorées. ___ (*) Détection et pertinence d’un signal faible dans le traitement d’un retour d’expérience, IMdR, n° P12-1 (**) Préface de l'ouvrage de Philippe Cahen « Prospective Signaux faibles, mode d'emploi. Déceler les tendances, Anticiper les ruptures », Editions Eyrolles. Pour aller plus loin : 3 questions pour comprendre le Big Data, avec Gilles Babinet IFRAME: wcsIfrmPlayer Sujet: Big data HP * Suivre via: * RSS Nous vous recommandons Contenus partenaires Le big data peut-il nous tromper ? Le big data peut-il nous tromper ? 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Il est disponible en téléchargement gratuit à l'adresse suivante : http://www.businessdecision.fr/3537-livreblanc-bd.htm Bonne lecture ! mick.levy@... 23 septembre, 2015 10:45 Répondre Logo Hewlett Packard Enterprise Logo Intel Sondage : La question de l'IT Répondez à notre question du jour et découvrez les tendances de l'IT. Quel est le frein pour l’heure à la mise en place de projets de Big Data ? (*) Ce sont des projets qui se mènent sur le temps long. Et ce temps, nous ne l’avons pas( )_) Nous n’avons pas les ressources humaines pour mener à bien ce type de projet.( )) La perception du retour sur investissement (ROI) n’est pas assez affirmée pour que nous initions ce type de projet. Envoyer Nombre de participants : 86 publicité Newsletter Avenir de l'IT Inscrivez-vous et recevez chaque semaine la newsletter dans votre boite mail. 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HPE – Promo start up Du 13/01/2016 au 29/01/2016 Dépôt de candidature jusqu’au 29 janvier 2015 ( ) 2- Évènements à venir Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 04/02/2016 au 04/02/2016 Nantes – 4 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 02/03/2016 au 02/03/2016 Lyon – 2 mars Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 09/02/2016 au 09/02/2016 Toulouse – 9 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 09/02/2016 au 09/02/2016 Bordeaux – 9 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 25/02/2016 au 25/02/2016 Nice – 25 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 24/02/2016 au 24/02/2016 Aix-en-Provence – 24 février Ressources Cloud Découvrez les bénéfices du Cloud Télécharger En route vers l'entreprise nouvelle génération Télécharger Sécurité Pourquoi les PME doivent utiliser leur migration à partir de Windows Server 2003 comme point de départ de leur transformation IT Télécharger Les français et la protection des données personnellles Télécharger L'impact des mégatendances informatiques sur l'infrastructure Télécharger Infrastructure centrée sur l’utilisateur Télécharger Réseaux Meilleurs cas d'utilisation qui redéfinissent la productivité Télécharger Istanbul Kultur University : un campus prêt pour l'avenir Télécharger Big Data Comptez les moyens d’augmenter la valeur de vos données Télécharger Infrastructure de l'entreprise centrée sur les données Télécharger Twitter Tweets sur from:IntelITCenter OR from:HPE_FR publicité A lire aujourd'hui x [ios-9-100x100.jpg] 75% des terminaux Apple désormais sous iOS 9 ZDNET Se connecter | Devenir membre Close Derniers articles Brevets : IBM numéro 1 au grand jour, mais Microsoft avance masqué Brevets : IBM numéro 1 au grand jour, mais Microsoft avance masqué Samsung Knox Workspace validé par l'Anssi Samsung Knox Workspace validé par l'Anssi "Obtenir Windows 10" - Les entreprises aussi vont pouvoir être harcelées par Microsoft "Obtenir Windows 10" - Les entreprises aussi vont pouvoir être harcelées par Microsoft Autour de ZDNet * Newsletters * Flux RSS * Applis ZDNet Mobile * Twitter * Facebook * LinkedIn * L'équipe Services * Test bande passante * 4G Monitor * Cloud Monitor * Livres Blancs * Carrières IT * Télécharger CUP Interactive * Gamekult.com * CNETFrance.fr * Forum iPhone * Forum Android Copyright © 2016 CBS Interactive Inc, CUP Interactive SAS (France). 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