Big Data : ça avance… mais en ordre dispersé

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En matière de Big Data, les entreprises affichent un certain volontarisme. Mais visions techniques et métiers peinent encore à se réconcilier. La plupart des projets en restent au stade du prototype.

« En matière de Big Data, les entreprises françaises sont aujourd’hui dans l’action. Certes en ordre dispersé. Mais rappelons que l’année dernière, elles n’étaient encore qu’en phase de découverte du phénomène. » Pour Marc Chemin, directeur du planning stratégique de Capgemini et coordinateur du plan Big Data de la Nouvelle France Industrielle lancé par le gouvernement, l’optimisme est de mise à l’occasion du salon Big Data Paris, qui se tenait les 10 et 11 mars au Cnit de La Défense (en photo ci-dessus). La première SSII française y a d’ailleurs dévoilé une étude montrant que les entreprises françaises ne sont pas à la traîne. 68 % d’entre elles ont déjà mis en œuvre des technologies Big Data, sont en passe de le faire ou l’ont prévu sous 12 mois. La meilleure moyenne européenne ex-aequo avec la Grande-Bretagne, même si cette proportion reste inférieure à la moyenne mondiale (71 %). Menée auprès de 1 000 entreprises dans le monde, cette étude laisse également entrevoir la prise de conscience des décideurs. 53 % d’entre eux considèrent qu’ils font face à une concurrence renforcée émanant de start-up centrées sur la donnée.

Marc Chemin Capgemini
Marc Chemin – Capgemini

Si les entreprises semblent donc décidées à investir pour repousser cette menace – citons par exemple les investissements décidées par Accor, la SNCF, Axa ou Safran (avec la création de Safran Analytics) -, reste la question de la méthode. « La définition du Big Data, avec ses 3, 4 ou 5 V, a fait beaucoup de dégâts, estime Marc Chemin. Car on a abordé le sujet par le biais d’une définition trop technique, alors que ce sont les usages qui comptent ». Les questionnements autour des nouvelles technologies – Hadoop, les bases NoSQL – n’ayant rien arrangé à l’affaire. Malgré ces tâtonnements, selon le dirigeant de Capgemini, on assiste aujourd’hui plus à « une accélération du questionnement autour du Big Data », qu’à un gel des projets.

Le Chief Data Officer en juge de paix

Le son de cloche est similaire chez Keyrus, où on explique que de nombreuses sociétés ont aujourd’hui identifié des cas d’usage. « On sait par exemple que faire de l’analyse de texte pour réduire le churn (taux de perte d’abonnés, NDLR) ne sert pas à grand-chose. Par contre, cela peut avoir une utilité pour effectuer des ventes incrémentales », explique Ludovic Binette, ingénieur d’affaires au sein de cette SSII spécialiste de la BI et du e-commerce. La société explique privilégier d’abord les tests auprès des métiers, notamment via sa plate-forme de calcul hautes performances basée sur Amazon Web Services, pour n’impliquer la DSI que dans un second temps. Pour la SSII toutefois, les initiatives prises par les DSI et par les métiers, souvent de façon isolée, tendent aujourd’hui à se rejoindre. Notons d’ailleurs que, dans l’étude de Capgemini, les trois-quarts des entreprises qui ont décidé de prendre le sujet du Big Data à bras le corps ont nommé un responsable des données (Chief Data Officer), un rôle qui doit justement réconcilier les approches techniques et business.

Chez Business & Décision, autre acteur du service spécialisé dans la donnée, Didier Gaultier, directeur de l’offre connaissance client au sein de la SSII, perçoit lui aussi cette cohabitation de deux approches, la première centrée sur les infrastructures et architectures techniques et la seconde, axée datascience, qui s’attache à la conversion des données en connaissance. Mais, pour lui, « ces deux domaines ne se sont pas encore réellement rencontrés. D’autant qu’ils sont emmenés par des personnes ne parlant pas le même langage ». Or, faire converger les initiatives est un impératif d’autant plus pressant que les technologies Big Data imposent de penser les projets globalement. « Avec cette typologie de projets, contrairement à la BI, il n’est pas possible de définir la méthodologie sans tenir compte de l’infrastructure, des outils et des données à disposition », reprend le dirigeant de Business & Décision.

Prédire le chiffre d’affaires d’un franchisé

Si les démarches Big Data passent par des tests permettant d’affiner les scénarios d’usage – selon Charles Parra, directeur recherche et innovation de Micropole, seul un projet sur 5 aura réellement de la valeur -, Didier Gaultier assure que certains cas sont aujourd’hui bien balisés. Comme le calcul prédictif du chiffre d’affaires d’une implantation dans un réseau de franchisés. « On parvient à un haut niveau de précision, même s’il faut pour cela mettre en œuvre des algorithmes complexes prenant en compte de nombreux facteurs externes », assure le responsable de Business & Décision. La SSII affirme avoir aujourd’hui un projet en production (l’automatisation des recommandations d’hôtels pour Accor) et plusieurs autres projets en mode prototype (proof-of-concept). Tant Keyrus que Business & Décision emploie quelques dizaines de consultants spécialisés en datascience. Un niveau qui reste modeste comparé aux plusieurs centaines de spécialistes de la BI qu’emploie chacune des deux SSII.

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