Mégadonnées (Big data) et Complexité Session introductive

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1 Mégadonnées (Big data) et Complexité Session introductive Emergence Club amical dédié aux Systèmes complexes Forum 80 membres / 140 séances de travail Panorama : I. Big data et Systèmes complexes II. Big data, un buzz Word? III. Big data, quel positionnement? Mount Vernon Consulting 1 /

2 Définition du Big data Trouver des corrélations insoupçonnées entre variables en réponse à des questions sur des évènements, des individus ou des tendances dans des masses de données immenses réparties à faible densité en information Volume Mobile, Bourse / E-commerce / Google / Réseaux sociaux / Objets Unité de volume : Library of US Congress : Walmart bientôt 200 LoC Que doit-on conserver? Hétérogènes Variété More than 84% of all internet traffic will be Video by 2018 Cisco en différé (OK) ou en temps quasi-réel (?) Vitesse Probabilité de structures illégitimes avec le nombre de données Véracité Mount Vernon Consulting 2 /

3 Volume Caractéristiques du Big data Big data O 10^11 Small data? Bases de données O 10^9 Brokers Entreprises Faible Densité Forte Freins au Big data Compétence métiers et Data Sécurité Réponses du Cloud Sécurité Scalabilité Coûts Compétence technique et data Révolution numérique : Humanité interconnectée attendant l info Toutes les domaines seront touchées.» Les sciences Humaines traitent de systèmes complexes, sans disposer de données Big data = Capteurs du comportement humain Nathan Eagle Exemple personnel, Simulation Bas en Haut sur Violence dans les Cité Mount Vernon Consulting 3 /

4 Les essentiels des Systèmes complexes Les éléments de base (et les sous-systèmes) d un S.C. sont en interaction permanente Entre eux, au niveau local avec l environnement avec le système. Exemple : les citoyens Boucles de relations entre organismes, capteurs, données, concepts Importance du fonctionnement de bas en haut : Emergence Extrême sensibilité aux détails. Prévision problématique Mount Vernon Consulting 4 /

5 Méthodes systèmes complexes Un complexe de relations, doit être appréhendé par des méthodes multiples Gaston Bachelard Déjà beaucoup d outils pour l étude des systèmes complexes : Simulation multi-agents, Réseau complexe, Loi de puissance, Réseaux neuronaux, Visualisation Big data, un complément pour tous les outils existants (analyse ou vérification) Regarder la «big picture : Everything Is Connected to Everything Else Linked - Albert-Laszlo Barabasi Mount Vernon Consulting 5 /

6 Interactions complexes entre évolutions société et technologies Coévolution Révolution numérique Réseau planétaire Porosité des frontières Décentralisation des idées Nouvelles formes de communication NBIC Réseaux sociaux Internet objets Open data / Mobile Algorithmique / Big data Cloud computing Complémentarité : Etudier en isolation chaque élément pour le connaître Risque de perte de l intelligibilité du système Repérer et mémoriser les liens significatifs rompus Mount Vernon Consulting 6 /

7 Pourquoi tant de changements si rapides? La Reine Rouge : «Ici, voyez-vous, il faut courir le plus vite possible pour rester sur place.» Lewis Carroll Tome 2 - Alice au Pays des merveilles Biologie évolutive : l'évolution permanente d'une espèce est nécessaire pour maintenir son aptitude suite aux évolutions des espèces avec lesquelles elle coévolue Leigh Van Valen Enjeu = perte de souveraineté technologique et nationale, et effondrement dans le classement mondial techno-économique Thierry Berthier Pour les entreprises = perte de compétitivité Mount Vernon Consulting 7 /

8 Peur pour sécurité & vie privée Pourrait devenir un obstacle paralysant! Spyware/Malware = La norme Anonymat Recoupements! Authentification Précautions! Effacement Quasi impossibilité Téléphone vocal Scénarios bien rodés CNIL Moyens? Espoir : Détection automatique et prévention d intrusion Cryptage Laborieux + Législation mais il faudra y venir! Marketing Crime organisé & Terrorisme Espionnage industrielle Permissif ou Intrusif En même temps que Spyware, Adware Dissémination données personnelles Mount Vernon Consulting 8 /

9 Cycle d adoption des innovations Prospects % Bénéfices attendus Innovateur 3 Innovation Adoptif précoce 14 Majorité avancée 34 Qualité / Prix Majorité tardive 34 + Facilité utilisation Retardataires 16 Sortie de l impasse C r e v a s s e Au fur et à mesure que le marché mature, il faut tout changer, du discours jusqu au management Mount Vernon Consulting 9 /

10 «Gartner Hype (Battage)» 2015 Internet Objets Mass Media Negative press Big Data i cloud Lancement Espérance abusive Temps Désillusion Remontée Banalité / Productivité Zone «Presse négative» : Le Big data en plein dedans et pour longtemps Internet des objets, pas encore dedans, i cloud en est sorti Mount Vernon Consulting /

11 Résumé : Positionnement du Business Big data, aujourd hui Cible : «Adoptifs-précoces» à «majorité-précoce» «Innovation» à «Qualité-Prix» / Crevasse Période de désillusion (3 à 5 ans avant «banalité») En coévolution avec le Cloud en avance en maturité Fournisseurs et utilisateurs de Big data en retard? Humanité interconnectée attendant du sens! Carence en compétences métiers, data et sécurité Rupture radicale dans les sciences humaines En informatique, toujours des Rêves excessifs, des Succès, des Echecs, des retards Le rêve Big data par trop excessif? Comme toujours, mais Le Big data, contribue significativement à la Révolution Numérique Mount Vernon Consulting 11 /

12 Mount Vernon Consulting 12 /

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