jeudi 17 juillet 2014
mardi 17 juin 2014
jeudi 12 juin 2014
Quelles applications concrètes pour le Big Data?
Quelles applications concrètes pour le Big Data?
Le 20/05/2014
Le Big Data est le nouveau mot à la mode en matière de numérique. Les professionnels s’interrogent toutefois sur les applications concrètes que le Big Data peut avoir pour leur entreprise. Quelles sont-elles ? Peut-on proposer un cadre de référence pour mieux comprendre l’utilité du Big Data ? Voici une grille d’analyse.
Le Big Data : la résultante d’une nouvelle nature des données et de l’architecture en réseau
Le Big Data nous est présenté comme le nouvel eldorado. Les consultants, les experts, et même la presse nous parlent à longueur de journée de l’enjeu que ces nouvelles données représentent. Mais, les données sont utilisées depuis de nombreuses années en entreprise. Alors, qu’est-ce qui est vraiment nouveau ?
La révolution que présente le Big Data est expliquée par deux phénomènes. D’une part, la nature des données a changé. La source n’est plus les entreprises mais les utilisateurs eux-mêmes, qui génèrent dorénavant des contenus : textes, photos, vidéos, etc. Mettant donc à disposition un volume de données et une variété totalement inédits. D’autre part, la dynamique d’échange a fait exploser la vitesse à laquelle ces contenus sont diffusés, puisque tout est dorénavant partagé sur les réseaux : Facebook, Twitter, Reddit, etc. Ces deux phénomènes expliquent les fameux 3V du Big Data : Volume, Variété et Vélocité.
Les réseaux et les internautes sont donc au centre de cette nouvelle dynamique. En conséquence, une synthèse des applications possibles du Big Data peut être déclinée selon ces deux axes : (1) la nature du réseau, de machines ou d’humain, et (2) la proximité de la solution avec l’utilisateur final, avant-plan ou arrière-plan.
Les réseaux sociaux et les réseaux de machine à machine
Le premier axe d’analyse est le type de réseau concerné.
On pense évidemment aux réseaux sociaux (type Facebook ou Twitter), où les internautes interagissent. Ce sont des réseaux où les éléments (les « nœuds ») sont des êtres humains. En générant de l’information, les utilisateurs mettent à disposition toute une série d’informations sur leurs habitudes, leurs usages et leurs besoins.
A l’inverse, un deuxième type de réseau est le réseau de machines. On le trouve par exemple dans l’industrie, où les éléments d’un système industriel ou d’une chaîne de production envoient en permanence des informations permettant de connaître en temps réel l’état de ces différents éléments. Ce genre de réseau « machine à machine » s’inscrit dans l’internet des objets, et permet des applications très variées allant de la domotique (l’entièreté de vos appareils électroménagers étant connectés et « intelligents ») à l’industrie (l’état des pièces des moteurs d’avion pouvant être contrôlé en permanence), en passant par les « Smart Cities », les villes où les infrastructures sont connectés et la gestion des ressources intelligente et automatisée grâce aux données.
Entre ces deux extrêmes, on peut distinguer les connections entre humains et machines, comme par exemple ce que les « technologies mettables » apportent : Google Glass, montres connectées, textiles intelligents, etc. Cette nouvelle famille de technologies permet d’imaginer toute une série d’applications (en particulier en termes de confort, de santé ou de mesure de la performance) dignes d’un film de science-fiction.
Sources : ici
Le Big Data : la résultante d’une nouvelle nature des données et de l’architecture en réseau
Le Big Data nous est présenté comme le nouvel eldorado. Les consultants, les experts, et même la presse nous parlent à longueur de journée de l’enjeu que ces nouvelles données représentent. Mais, les données sont utilisées depuis de nombreuses années en entreprise. Alors, qu’est-ce qui est vraiment nouveau ?
La révolution que présente le Big Data est expliquée par deux phénomènes. D’une part, la nature des données a changé. La source n’est plus les entreprises mais les utilisateurs eux-mêmes, qui génèrent dorénavant des contenus : textes, photos, vidéos, etc. Mettant donc à disposition un volume de données et une variété totalement inédits. D’autre part, la dynamique d’échange a fait exploser la vitesse à laquelle ces contenus sont diffusés, puisque tout est dorénavant partagé sur les réseaux : Facebook, Twitter, Reddit, etc. Ces deux phénomènes expliquent les fameux 3V du Big Data : Volume, Variété et Vélocité.
Les réseaux et les internautes sont donc au centre de cette nouvelle dynamique. En conséquence, une synthèse des applications possibles du Big Data peut être déclinée selon ces deux axes : (1) la nature du réseau, de machines ou d’humain, et (2) la proximité de la solution avec l’utilisateur final, avant-plan ou arrière-plan.
Les réseaux sociaux et les réseaux de machine à machine
Le premier axe d’analyse est le type de réseau concerné.
On pense évidemment aux réseaux sociaux (type Facebook ou Twitter), où les internautes interagissent. Ce sont des réseaux où les éléments (les « nœuds ») sont des êtres humains. En générant de l’information, les utilisateurs mettent à disposition toute une série d’informations sur leurs habitudes, leurs usages et leurs besoins.
A l’inverse, un deuxième type de réseau est le réseau de machines. On le trouve par exemple dans l’industrie, où les éléments d’un système industriel ou d’une chaîne de production envoient en permanence des informations permettant de connaître en temps réel l’état de ces différents éléments. Ce genre de réseau « machine à machine » s’inscrit dans l’internet des objets, et permet des applications très variées allant de la domotique (l’entièreté de vos appareils électroménagers étant connectés et « intelligents ») à l’industrie (l’état des pièces des moteurs d’avion pouvant être contrôlé en permanence), en passant par les « Smart Cities », les villes où les infrastructures sont connectés et la gestion des ressources intelligente et automatisée grâce aux données.
Entre ces deux extrêmes, on peut distinguer les connections entre humains et machines, comme par exemple ce que les « technologies mettables » apportent : Google Glass, montres connectées, textiles intelligents, etc. Cette nouvelle famille de technologies permet d’imaginer toute une série d’applications (en particulier en termes de confort, de santé ou de mesure de la performance) dignes d’un film de science-fiction.
La proximité de la solution avec l’utilisateur final
Le second axe d’analyse est la proximité de la solution avec l’utilisateur final.
Les réseaux sociaux en ligne, les technologies mettables (Google Glass, Smartwatch, textile intelligent, etc.), les outils de contrôle des processus, sont à l’avant-plan (front-end) de ce que nous voyons du système. Il s’agit d’interfaces que nous autres utilisateurs « finaux » pouvons voir et utiliser.
Dans un second temps, les données générées par ces activités permettent d’optimiser tous les processus concernés. Que ce soit en termes marketing, d’évaluation des risques (assurance) ou de la fraude (pour un état), ces données permettent de rapidement préciser la cible de nos actions. Les technologies mettables quant à elles génèrent des données qui permettent de mieux comprendre nos comportements propres, et offrent en matière de santé ou de performance des indicateurs qui permettent de détecter des pistes d’améliorations potentielles. Finalement, les données générées par les machines permettent d’optimiser les processus afin de limiter les défaillances ou de diminuer le temps nécessaire à la réalisation d’un processus. Il s’agit là d’un plan intermédiaire (middle-end) de l’utilisation de la donnée.
Enfin, la donnée peut aussi être utilisée très en amont, afin de détecter de nouveaux usages ou besoins, et donc de créer de nouvelles solutions. Les applications de ce type (à l’arrière-plan ou back-end) sont nombreuses tant en marketing (identifier des nouveaux besoins pour des produits) que pour l’identification dans un système (qu’il soit humain – pour la santé – ou « machine ») de nouvelles solutions qui permettraient de résoudre des problèmes d’une manière nouvelle.
Deux axes d’analyse : les éléments du réseau (humains ou machines) et la proximité de la solution par rapport à l’utilisateur final
Ces deux axes d’analyse permettent de mieux comprendre les différentes applications du Big Data. Ce nouveau type de données permet à la fois des applications très « grand-public » (réseaux humains-humains ou humains-machines), ou des applications plus industrielles ou en matière de politique publiques (machines-machines ou humains-machines). Et ces applications peuvent nous aider à mieux comprendre notre monde (avant-plan), permet d’améliorer des processus existants (plan intermédiaire), ou même de créer de nouvelles solutions (arrière-plan.)
Le second axe d’analyse est la proximité de la solution avec l’utilisateur final.
Les réseaux sociaux en ligne, les technologies mettables (Google Glass, Smartwatch, textile intelligent, etc.), les outils de contrôle des processus, sont à l’avant-plan (front-end) de ce que nous voyons du système. Il s’agit d’interfaces que nous autres utilisateurs « finaux » pouvons voir et utiliser.
Dans un second temps, les données générées par ces activités permettent d’optimiser tous les processus concernés. Que ce soit en termes marketing, d’évaluation des risques (assurance) ou de la fraude (pour un état), ces données permettent de rapidement préciser la cible de nos actions. Les technologies mettables quant à elles génèrent des données qui permettent de mieux comprendre nos comportements propres, et offrent en matière de santé ou de performance des indicateurs qui permettent de détecter des pistes d’améliorations potentielles. Finalement, les données générées par les machines permettent d’optimiser les processus afin de limiter les défaillances ou de diminuer le temps nécessaire à la réalisation d’un processus. Il s’agit là d’un plan intermédiaire (middle-end) de l’utilisation de la donnée.
Enfin, la donnée peut aussi être utilisée très en amont, afin de détecter de nouveaux usages ou besoins, et donc de créer de nouvelles solutions. Les applications de ce type (à l’arrière-plan ou back-end) sont nombreuses tant en marketing (identifier des nouveaux besoins pour des produits) que pour l’identification dans un système (qu’il soit humain – pour la santé – ou « machine ») de nouvelles solutions qui permettraient de résoudre des problèmes d’une manière nouvelle.
Deux axes d’analyse : les éléments du réseau (humains ou machines) et la proximité de la solution par rapport à l’utilisateur final
Ces deux axes d’analyse permettent de mieux comprendre les différentes applications du Big Data. Ce nouveau type de données permet à la fois des applications très « grand-public » (réseaux humains-humains ou humains-machines), ou des applications plus industrielles ou en matière de politique publiques (machines-machines ou humains-machines). Et ces applications peuvent nous aider à mieux comprendre notre monde (avant-plan), permet d’améliorer des processus existants (plan intermédiaire), ou même de créer de nouvelles solutions (arrière-plan.)
A découvrir : Innovation , Marketing, Stratégie
A lire aussi :
Le Big Data, une révolution du management
Comment mieux utiliser la data dans une entreprise de taille moyenne ?
Les 3 défis de la France en matière de data
Survivre aux ruptures
Sources : ici
mercredi 11 juin 2014
dimanche 8 juin 2014
L’innovation est-elle soluble dans le design ?
photo by Jean-Pierre Dalbera
Le design est manifestement un « sujet
chaud ». Pour comprendre cet engouement, il faut se référer à une ligne
de force qui traverse notre société depuis quelques années : le
renversement de la vision de l’innovation. La conception largement
dominante de l’innovation jusqu’au début des années 2000 se fonde sur un
cycle doublement « descendant » (1) de la recherche à l’application
industrielle et (2) du centre de R&D de l’entreprise vers le marché.
Aujourd’hui, le cycle de l’innovation se fonde sur l’utilisateur (à ne
pas confondre avec le marché) et sur l’apport d’une solution
opérationnelle et la plus immédiate possible à un problème concret. Nous
sommes donc désormais dans une logique de pilotage par l’aval et
d’expérimentation. Cette nouvelle manière de faire s’accompagne le plus
souvent d’une approche globale, c’est-à-dire de la prise en compte de
l’ensemble des impacts, y compris à long terme, des solutions proposées.
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A quoi sert le design ?
Au-delà de la position de l’utilisateur,
il y a dans le savoir-faire du design un certain nombre d’éléments clés
en forte résonance avec les nouvelles manières de faire en matière
d’innovation.
a. L’importance de l’hybridation, de la
complémentarité des cultures et des compétences ainsi que la
transversalité. Le design, c’est l’art d’articuler des regards
différents afin de dégager une vision globale et renouvelée du sujet
traité.
b. L’expérimentation des solutions le
plus en amont possible. Contrairement aux formes traditionnelles
d’innovation, il ne s’agit plus de « tourner sept fois sa langue dans sa
bouche » avant de passer à l’acte. Il faut, au contraire, expérimenter
le plus en amont possible. Cela ne remet pas en cause l’importance de «
penser » une solution, un objet, un process. Mais, dans la démarche
contemporaine d’innovation, cette pensée est produite par
l’expérimentation.
c. La mobilisation de l’intelligence
collective et le partage sont au cœur de cette démarche contemporaine
d’innovation. L’émergence des pratiques d’open innovation, de
crowdsourcing, etc. démontre la puissance du phénomène. Là aussi, on est
à l’opposé de la culture du secret qui caractérise l’époque précédente.
Le design n’a certes pas le monopole du partage et de l’intelligence
collective. Cependant, il apporte une méthode particulièrement efficace.
« En effet, le designer apporte là un outil essentiel enrichi d’une
forte culture qui complète parfaitement « la pensée design » : celui de
matérialiser, de donner forme à l’idée par le dessin. Dans les séances
de créativité, le dessin est un outil de dialogue, d’échange et de
partage de la conception…Au cours du process d’innovation, le dessin est
un moyen de « mapper » une vision globale, afin d’embrasser
visuellement et cognitivement la complexité de la démarche créative avec
ses tenants et ses aboutissants. » (Maurile Larivière, interview par Without Model)
Design thinking, pensée créative ou culture de l’innovation ?
Pour autant, le design doit-il assurer
le leadership dans la dynamique d’innovation ? Un tel raisonnement n’est
que l’expression de ce que j’appelle le « syndrome de l’expert ». Notre
société avait confié la charge de l’innovation à une famille d’experts,
en l’occurrence les scientifiques (durs) et les ingénieurs et s’était
laissée vivre. Nous ne sortirons pas de la crise structurelle en nous
contentant de changer d’experts en déléguant l’affaire aux designers. Il
faut d’ailleurs remarquer que l’effervescence autour du design concerne
en premier lieu le « design thinking » c’est-à-dire la capacité à
aborder les problèmes à résoudre avec une culture design. C’est bien de
cela que traite la mission design conduite par Alain CADIX.
Le même Alain CADIX insère le
développement du design dans une dynamique plus large qui impactera
nécessairement le fonctionnement de l’entreprise. « … le numérique et
le design sont les deux catalyseurs du redressement productif … En
effet, le design et le numérique modifient profondément l’offre
industrielle, sa nature, les processus de conception, de développement,
de production, de diffusion des « objets »… Il ne peut y avoir
redressement productif sans redressement créatif ».
Enfin, l’ouverture de de nouveaux champs
d’innovation comme l’innovation service, l’innovation sociale, etc.
ainsi que l’approche fondée sur la démarche design ne disqualifie
aucunement l’innovation « de papa
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». Les évolutions technologiques restent essentielles et la
combinaison des besoins sociétaux et de la richesse de la connaissance
scientifique et technique ne peuvent qu’accélérer l’innovation
technologique. De plus, il faut s’arrêter à l’articulation entre
l’innovation technologique, la démarche design et les nouveaux domaines
d’innovation. L’émergence de solutions nouvelles de services très
rapidement conçues et mises en œuvre grâce à la culture design vont
inévitablement créer un « appel d’air » qui va « tirer » l’innovation
technologique. En effet, elle seule est capable d’apporter les solutions
technologiques qui permettront à des innovations non technologiques de
se déployer complètement. La dynamique de l’innovation qui se profile va
donc insérer l’innovation technologique dans une logique de pilotage
par l’aval et d’approche globale.
En conclusion,
Le design joue aujourd’hui le rôle d’un
poisson pilote dans l’émergence d’une nouvelle démarche d’innovation.
Mais, cela ne suffit pas à cristalliser une culture renouvelée et solide
de l’innovation. Cette culture et, au-delà, ces nouveaux paradigmes
constituent une pièce maîtresse des nouvelles dynamiques
socioéconomiques en gestation.
Sources : clique ici
mercredi 4 juin 2014
PROGRAMME
✱ Semaine 1 - L'innovation, pourquoi et comment ?
Cette semaine est consacrée à la
définition de l'innovation et aux approches classiques comme celles de
Bill Buxton ou de Tim Brown. Nous étudierons pourquoi il est nécessaire
de convoquer les industries créatives dans la démarche d'innovation et
quelles sont les principales approches reconnues sur le plan
international.
À la fin de la semaine 1, vous
comprendrez ce qu’est l’innovation et connaîtrez les approches efficaces
pour l’intégrer dans un projet.
✱ Semaine 2 - Savoir faire un état de l’art au-delà du benchmark
La deuxième semaine est consacrée à la
description concrète de la démarche de projet de type Design Thinking.
Nous étudierons la méthode d’organisation d’un travail de recherche
préliminaire et nous nous intéresserons aux champs d’investigation à
explorer.
À la fin de la semaine 2, vous saurez
faire une veille élargie alimentée par les états de l’art et les champs
connexes de manière à réinterroger un brief de départ.
✱ Semaine 3 - Savoir poser des axes de développement ou hypothèses de travail
Cette semaine est consacrée à la question
suivante : comment passer du travail de veille à la proposition
d’hypothèses de travail ou de « concepts design » ? Nous appréhenderons
par ailleurs la notion d’univers formels et de codification formelle.
À la fin de la semaine 3, vous saurez
agréger des données multiples de champs disciplinaires hétéroclites pour
élaborer des hypothèses de travail et définir des axes de
développement.
✱ Semaine 4 - À la recherche de solutions : expérimentations et solutions
Cette semaine vous permettra d'apprendre
comment développer des hypothèses de travail par un travail sur les
usages, les utilisateurs et le contexte économique et social de la
proposition. Nous traiterons par ailleurs la notion de réseau d'acteurs.
À la fin de la session 4, vous saurez
poser les bases d’avant-projets alimentés par des enquêtes d’usages et
la construction d’un réseau d’acteurs
✱ Semaine 5 - Intégration/Finalisation de la proposition
Cette semaine est consacrée à la question
suivante : comment valider une proposition finale en intégrant les
notions de viabilité technique, de faisabilité économique, de
désirabilité et de matérialisation de la proposition ?
À la fin de la session 5, vous saurez synthétiser une proposition finale.
✱ Semaine 6 - Valorisation du projet sur les plans entrepreneuriat et médiation
Cette dernière session vous permettra
d'apprendre à établir la médiation du projet, d'identifier les éléments
essentiels à communiquer et d'entreprendre la valorisation économique du
projet par une démarche entrepreneuriale appuyée sur un réseau
d’acteurs.
À la fin de la session 6, vous saurez valoriser le projet par sa communication et la construction d’un projet entrepreneurial.
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