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Notre point de vue sur le big data

Ce premier billet sur le big data pose les bases de notre réflexion sur ce sujet épineux.
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Benjamin Tierny
CEO, co-founder
26/10/2015

Disons le simplement, tout technophile ou décideur entend très régulièrement parler de big data. Pourtant nous sommes encore trop rares aujourd'hui à comprendre réellement de quoi il s'agit. Il existe probablement autant d'applications Big Data que de startups à San Francisco, et tout ceci rend particulièrement indigeste sa compréhension dans sa globalité. Alors pourquoi l'agence a-t'elle décidé d'investir en recherche sur le sujet ?

Tout a commencé il y a maintenant près de 18 mois, en juin 2014, lorsque nous sommes sollicités par un de nos clients historiques pour intervenir auprès d'un groupe de décideurs issus de différents grands comptes. L'objectif est simple mais n'en reste pas moins ambitieux : démystifier les enjeux du big data en entreprise, en prenant soin d'occulter l'aspect technique.

Ces derniers sont pourtant la cible privilégiée du contenu produit sur internet à ce sujet (Il suffit de suivre la une de BFM business, 01informatique ou du journal du net pour s'en convaincre). Cette demande illustre d'ailleurs parfaitement la nécessité que ressentent les décideurs de prendre du recul sur le sujet.

Prospective effectuée, le constat est édifiant : le big data serait bien le nouveau fer de lance de l'entreprise. Pourtant, la maîtrise d'un environnement de type Hadoop, bien qu'indispensable, semble avoir à elle seule du mal à tenir ses promesses : la création de valeur in fine reste marginale et le ROI particulièrement faible, ou difficile à mesurer.

Une seconde lecture de cette demande nous permet de mettre en lumière une chose intéressante : il semble opportun, pour une agence spécialisée dans l'innovation, de faire émerger des solutions plus pragmatiques, avec des KPI clairs à destination de ces mêmes grands groupes. Qu'à cela ne tienne, nous décidons de monter une équipe dédiée au sujet.

La première étape fut consacrée à l'étude bibliographique complète des travaux de recherche réalisés sur le sujet. La seconde étape consista à challenger la solution faisant office de standard aujourd'hui : Hadoop. Cas d'usage, benchmarks, rien ne lui a été épargnée. Forts de ces apprentissages, nous avons élaboré une première version de notre solution reposant sur un langage et socle technique répondant à des problématiques métier clairement identifiées.

Ce premier jalon nous permet d'entrevoir l'opportunité d'un marché encore peu fourni en terme d'offres et pourtant fortement demandé.

A la croisée des chemins entre performance technique, sociologie et théories mathématiques, cette première mouture prend la forme d'une solution de prédiction d'un nouveau genre et voit le jour en mai 2015. Elle a depuis été complétée par un système permettant la mise en lumière de "signaux faibles" luttant contre l'effet boîte noire des modèles prédictifs classiques et donnant la main au décisionnel et au métier. Cette notion à elle seule mérite un article, je ne m'attarderais donc pas sur le sujet aujourd'hui.

Depuis, notre roadmap s'affine peu à peu et les implications stratégiques conséquentes au big data sont désormais évidentes. Ce premier billet a pour vocation d'introduire une série d'articles à la frontière entre technique et business, faisant état de notre avancement.

Afin de soumettre le résultat de nos recherches au plus grand nombre, nous avons démarré, le 3 novembre 2015 à l'Hybride un talk intitulé "big data without bullshit". Il s'agit avant tout d'un compte rendu et d'une prise de recul vis-à-vis de ces travaux. Elle a pour vocation de répondre à plusieurs objectifs. Le premier : donner l'opportunité à toute personne n'ayant pas un double doctorat en mathématiques et en théorie des superviseurs de se faire une idée claire sur le potentiel de cette technologie. Le second est de réaliser une rétrospective sur l'orientation des travaux de recherche qui ont été effectués depuis 18 mois. Donnant à tout un chacun le loisir de challenger la manière dont nous avons coordonné ces travaux.

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