Le big Analytic permettra-t-il de prévoir l’avenir ? À défaut d’assimiler l’exploitation de big data à une boule de cristal, grâce à l’analyse de big data quasi en temps réel et en permanence, comprendre les comportements de personnes, d’organisations, de matières permet d’anticiper certains phénomènes et d’en limiter les effets négatifs. Exemples.

Prévoir les risques sanitaires et développer la médecine personnalisée

Big-data-IndustrieSuivre l’intensité de l’épidémie de grippe dans les différentes régions du monde avec l’application  Google Flu Trends sur la base des mots clés utilisés dans le moteur de recherche est une des manifestations du potentiel des algorithmes, même si la précision de Google a parfois été remise en cause.  Autre exemple de modèle prédictif, celui créé par 2 chercheurs sur la base d’archives publiques et de probabilités. Leur modèle a permis de prévoir l’épidémie de choléra à Cuba qui a surpris épidémiologistes et autorités sanitaires en 2012. L’île n’avait pas connu ce type d’épidémie depuis 130 ans.

Le big data dans le domaine de la santé est aussi une des bases de la médecine personnalisée. Prévoir des traitements sur-mesure avec les molécules adéquates, limiter leur effets indésirables, anticiper des risques d’obésité, de cholestérol, d’AVC, etc. en croisant des profils génétiques mais aussi de données sur le contexte géographique, social des patients et des données de santé publiques est le nouveau challenge auquel s’attellent aussi bien les experts informatiques que les professionnels de santé.

Chicago lutte contre les rongeurs grâce à l’open data

open-data

On connait le potentiel de l’Internet des objets pour informer les usagers urbains, mieux gérer les flux de circulation, réguler les transports en com
mun en fonction des heures de pointe, guider les automobilistes vers des places de parking disponibles, etc. À l’échelon d’une ville de plusieurs millions d’habitants, ce sont des masses énormes de données hétéroclites qui sont collectées quotidiennement à partir des appels d’urgences, des réseaux sociaux, des devices mobiles, des données publiques, etc. Elles nécessitent d’être centralisées puis exploitées pour mieux gérer la ville et prévoir des développements et des services adaptés aux usagers.

Chicago est un exemple de ce type d’initiatives. Elle développe une plate-forme open source baptisée SmartData pour exploiter les 7 millions de données brutes recueillies chaque jour. Une partie de l’exploitation de ces données est désormais accessible sur le City of Chicago Portal.  Un projet pilote est mené pour anticiper dans certains quartiers l’invasion de rongeurs et lutter préventivement (Source L’Atelier). À terme, derrière cette plate-forme SmartData dotée d’un budget de 1 million de dollars, ses initiateurs souhaitent « exporter » leur modèle à d’autres centres urbains.

Et ce phénomène est loin d’être une tendance purement occidental. Des régions asiatiques, à l’instar du Vietnam, confrontées à des croissances de population très rapides et à des infrastructures insuffisantes ont aussi pris leur avenir en main grâce aux objets connectés et aux analyses prédictives.

Le marketing prédictif pour Nespresso et Danone

danone

Sur la base de la technologie des objets connectés, du M2M, de données in-store les marques peuvent à la fois analyser le comportement de leurs produits, prévoir les opérations de diagnostic à distance et de services de maintenance. Elles disposent également de données plus complètes et plus rapidement qu’avec les anciennes méthodes statistiques pour comprendre les habitudes des consommateurs, mieux adapter les produits à leurs attentes, voire éviter les ruptures de stocks ou investir dans de nouveaux centres logistiques ou de distribution dans les zones où la demande est en croissance. Nespresso et Danone sont 2 exemples cités par le magazine Analyse Prédictive.