Le Big Data, qu’est-ce que c’est ? Et pourquoi vous devriez vous en soucier ?
Rien qu’en commençant à lire cet article, vous avez ajouté de nouvelles données à votre profil dans la base de données de quelqu’un, de différents réseaux. Ce profil sera utilisé pour vous cibler pour des publicités ou des campagnes marketing ou pour prédire ce que des gens comme vous ferons à l’avenir. Que vous obtenez un entretien d’embauche ou que vous alliez en voyage pourrait dépendre des données que d’autres personnes ont recueilli à votre sujet.
Vous voudrez peut-être passer les cinq prochaines minutes pour en apprendre un peu plus sur son fonctionnement et sur le type de monde qu’il construit autour de nous en lisant cet article.
Si vous arrêtez de lire maintenant, au fait, cela produira également des données comme probablement en augmentant le score d’impulsivité de votre profil de 0,7 point, ce qui signifie que dans cinq ans, un algorithme de recrutement vous rejettera pour un travail qui vous convoitiez. Alors rester encore un peu pendant que je vous parle du Big Data.
Les données ne sont pas nouvelles ; ce ne sont que des informations sous une forme transférable.
Par exemple, il y a environ 30 000 ans, dans une grotte en Europe, quelqu’un a taillé 57 encoches dans un tibia de loup par groupe de cinq comme pour compter quelque chose et comme on le fait aujourd’hui. Ce sont des données.
Nous ne savons pas ce qu’il comptait, ni pourquoi mais nous savons qu’il y en avait 57. C’est l’un des plus anciens exemples de données numériques. Numérique parce que vous pouviez compter sur les doigts de votre main et cela a dû être une véritable révolution dans les technologies de l’information à l’époque glaciaire.
Quelle est la taille des mégadonnées au big data ?
Il grossit tellement vite que si je vous donne un chiffre, il serait obsolète avant la fin de cette lecture.
Il y a 10 ans, Google traitait chaque jour 20 000 To de données. Puis chaque jour, les supermarchés collectent 2500 To de données sur leurs clients toutes les heures, même si la taille compte, ce n’est pas tout. Il faudra bientôt parler de « Huge Data ».
Il y a quatre autres choses qui caractérisent et qui rendent le big data spécial et j’en ai fait un rétro-acronyme pour vous, en utilisant D A T A pour les données :
D est pour les Dimensions.
Si vous voulez le mot technique ou Divers ou Différent si vous préférez. En combinant des données de différents types provenant de différentes sources, vous pouvez obtenir une image multidimensionnelle. Par exemple, prenons toutes les données des scintigraphies cérébrales d’un patient, en tant que telles il ne s’agit que de données volumineuses. Elles deviennent vraiment des mégadonnées quand on rassemble ces scanners cérébraux avec le dossier médical du patient, les codes postaux où il a vécu et les relevés météorologiques pour ces codes postaux. Et là, nous pouvons nous poser une toute nouvelle question. Par exemple, quelle est la relation entre les heures d’ensoleillement qu’il a et la façon dont sa sclérose en plaques a progressé ?
A est pour Automatique.
La façon dont les données sont collectées par défaut, c’est chaque fois que nous faisons quelque chose sur nos ordinateurs ou avec nos cartes bancaires et que nous nous déplaçons simplement avec nos smartphones. En fait, à peu près tout ce que nous faisons de nos jours génère des données que quelqu’un peut utiliser. Votre compteur intelligent, votre voiture, votre fitbit, nous ne remarquons même pas qu’il est collecté la plupart du temps.
Et T est pour le Temps.
Comme les données sont collectées pratiquement en temps réel, ces modèles peuvent être projeté vers l’avant pour aider à faire des prédictions sur l’avenir. Des choses comme le moment où les trains seront le plus occupé ou la quantité d’électricité dont nous aurons besoin ou la vitesse à laquelle le paludisme se propagera.
Et le dernier A et pour Artificielle d’Intelligence Artificielle.
Ce qui n’est pas vraiment de l’intelligence comme un humain est intelligent, mais un programme informatique d’intelligence artificielle qui peut trouver des modèles dans les données en utilisant souvent dse techniques comme l’apprentissage automatique. Vous ne lui donnait pas toutes les instructions, vous lui dites simplement de trier a de b, des images de chat à partir d’images de chien peut-être, ou de bons candidats à un mauvais emploi.
Les experts font beaucoup de choses passionnantes avec le big data. Par exemple, suivre les insectes pour lutter contre les maladies comme le paludisme ou le Zika, prédire les pannes de moteur d’avion avant qu’elles ne surviennent, trouver de nouvelles particules ou de nouveaux antibiotiques. Lorsque les mêmes techniques sont appliquées aux humains, les choses deviennent beaucoup plus délicates.
Devrions-nous utiliser les mégadonnées pour prédire la probabilité qu’une personne récidive et la condamner en conséquence ? Parce que ça se fait déjà.
Le Big Data a-t-il modifié les résultats des votes récents en ciblant les électeurs avec des publicités personnalisées ? Cela a certainement aider les militants à savoir quelles électeurs cibler quel type de personne ils étaient en combinant différentes sources de données pour créer des profils multidimensionnels et les cibler en conséquence.
C’est approche a commencé avec certaines campagnes électorales réussies par des candidats à des élections nationales. Du coup, serait-il juste de dire que vainqueur d’une élection n’a gagné que grâce aux mégadonnées ? Je ne pense pas, je pense que le candidat et vainqueur a offert quelque chose que les électeurs voulaient et les mégadonnées l’ont juste aidé à atteindre les électeurs dans les votes étaient les plus cruciaux. La politique concerne le contenu des messages et non la plate-forme qui les diffuse. Doit-on craindre que la politique ne soit réduite à une campagne de marketing ? Oui, mais c’est un problème beaucoup plus large que la technologie.
Les Big Data ont leurs limites, surtout lorsqu’il s’agit d’êtres humains, mais elles ont aussi un immense potentiel pour améliorer la vie des gens.
Assurons-nous simplement de l’utiliser de la bonne façon et de garder le contrôle par les humains.