Entretien avec un expert

«Plus tôt on échoue, mieux c’est»

Les technologies de Big Data ne sont pas uniquement capables de puiser les informations commerciales importantes dans des montagnes de données. Elles forment aussi la base requise pour automatiser ces services et créer de tout nouveaux modèles commerciaux. Pour y parvenir, il faut expérimenter, conseille Victor Schlegel.

Daniel Meierhans

Monsieur Schlegel, dans le cadre de projets, Swisscom propose aujourd’hui aux entreprises des données de mobiles pour des analyses Big Data. Que faites-vous exactement?

Avec l’Office fédéral de routes (OFROU), nous avons par exemple développé une application, avec laquelle nous plaçons tous les 500 mètres un capteur virtuel sur les routes à l’aide des données de mouvement de notre réseau de téléphonie mobile. Avec ces capteurs, nous mesurons la vitesse moyenne des véhicules. L’OFROU peut ainsi gérer le trafic mais aussi identifier et analyser les bouchons et la manière dont ils apparaissent. A l’avenir, il sera ainsi possible de mieux planifier les chantiers, d’atténuer les points névralgiques de façon ciblée ou d’engager en temps réel des parades optimales. Si l’on installait un système aussi dense de vrais capteurs noyés dans la chaussée, le prix serait exorbitant. Un seul détecteur revient déjà à plus de 20 000 francs par an.

 

Pour ces analyses, suivez-vous des appareils portables isolés?

Non, dans tous les projets, nous mettons uniquement à disposition des données anonymes et agrégées, qui ne permettent pas de remonter à des individus dans la pratique, même avec des informations de tiers. De plus, nous changeons périodiquement l’identification de l’appareil et nous utilisons toujours uniquement des valeurs moyennes de plusieurs utilisateurs. Nous observons ce faisant les prescriptions de la protection des données en Suisse et les meilleures pratiques internationales. Cette «Privacy by Design» n’est pas absolue – c’est impossible –  mais les efforts à entreprendre pour identifier quelqu’un seraient extrêmement importants.

 

Les applications dans les différentes branches (voir série de photos) sont des exemples isolés impressionnants. Sous quelle forme le Big Data touche-t-il la grande masse des entreprises?

Nous sommes à l’aube d’un bouleversement profond, qui nous fait passer de la société du service à celle de l’information. Un nombre toujours croissant de services fournis jusqu’ici par des hommes est exécuté par des ordinateurs. Ils œuvrent au Helpdesk, écrivent des news, pilotent des voitures, dirigent des équipes de travail, trouvent les meilleurs placements financiers ou le taxi le plus proche. L’exemple du service de transport par smartphone Uber montre bien à quelle vitesse des entreprises guidées par des données peuvent modifier une branche.

 

1/7 Des masses humaines dans le bassin lémanique pendant la Lake Parade. La hauteur des traits bleus correspond au nombre de ravers qui se déhanchent sur place. On peut ainsi voir à quel moment et à quel endroit on dénombre un grand nombre d’individus au mètre carré. Les portions de rues correspondantes peuvent être délestées à temps.

2/7 Des «Heat Maps» indiquent où séjourne un grand nombre de personnes à un moment précis. Au centre-ville de Zurich, une foule de clients se masse le samedi après-midi dans le bas de la Bahnhofstrasse et dans le Rennweg. Avec de telles cartes, les détaillants notamment peuvent trouver le site optimal pour ouvrir une succursale.

3/7 Au moyen de données anonymes de téléphonie mobile, des capteurs virtuels saisissent en permanence les vitesses moyennes sur les autoroutes suisses. L’analyse de ces données permet d’identifier les mécanismes d’apparition des bouchons. A l’avenir, il devrait ainsi être possible de prévenir les embouteillages par une meilleure gestion.

4/7 Des données de téléphonie mobile rendues anonymes illustrent la façon dont les Suisses prennent le train. L’épaisseur des traits renseigne sur le nombre de passagers qui ont circulé entre deux gares.

5/7 Le réseau de téléphonie mobile ne s’arrête pas à la gare. Il montre aussi où se rendent les passagers après leur voyage en train. Seule une partie des voyageurs circulant entre Berne (bleu) et Zurich (rouge) vient réellement de la capitale. De la même façon, la ville au bord de la Limmat est rarement la destination de la plupart des voyageurs.

6/7 Qui se déplace et comment? En observant les modèles de mouvement tels que le nombre des arrêts par jour, les types de rues, les durées de trajets, le retour à un endroit, le nombre de passagers, etc., on peut aussi différencier les différents moyens de transport qui circulent dans la ville, à l’aide des données de téléphonie mobile.

7/7 Les Français (en bleu) et les Allemands (en jaune) ne franchissent guère le Röstigraben. Les Italiens (en vert) traversent un peu plus souvent les Alpes. Et les Suisses (en rouge) sont attirés par la montagne. Le réseau de téléphonie mobile sait quelles nationalités visitent quels endroits. Avec ces données, la branche du tourisme peut adapter ses offres aux nouvelles tendances.

1/7 Des masses humaines dans le bassin lémanique pendant la Lake Parade. La hauteur des traits bleus correspond au nombre de ravers qui se déhanchent sur place. On peut ainsi voir à quel moment et à quel endroit on dénombre un grand nombre d’individus au mètre carré. Les portions de rues correspondantes peuvent être délestées à temps.
Comment les entreprises doivent-elles aborder ce thème?

Le Big Data n’est en fait qu’un mot-clé. Il s’agit au fond d’une analyse classique des données et de méthodes d'intelligence artificielle – élevées à une énième puissance. Comme dans tout projet de Business Intelligence, c’est donc la problématique et non pas la technologie qui est déterminante. Lorsqu’on a défini le problème commercial le plus urgent, on devrait prendre quelques jours pour s’informer sur les meilleures pratiques. Ensuite, je conseille néanmoins de démarrer au plus vite les premières tentatives. En effet, plus tôt on échoue, mieux c’est! On ne trouve les bonnes questions et les meilleurs circuits de données pour les réponses que dans des cycles d’itération les plus rapides possibles, dans lesquels on peut apprendre au fur et à mesure.

 

Que pourront attendre les entreprises de Swisscom à l’avenir?

Le fait que nous proposions des données de téléphonie mobile anonymes et agrégées, tout comme notre savoir-faire analytique, n’est qu’une première étape. Pour nous, le Big Data va beaucoup plus loin. Nous sommes en train de mettre en place une plate-forme sur laquelle des entreprises pourront, dans quelques années, interconnecter et analyser toutes les données internes et externes possibles. Elle englobera toutes les sources publiques pertinentes, telles que données météo et données SIG (système d’information géographique) ou réseaux sociaux et services privés qui se connecteront. Les données du réseau de téléphonie mobile n’en constitueront qu’une petite partie. Viendront s’ajouter les données téléchargées par les entreprises elles-mêmes, par exemple depuis leurs systèmes de CRM ou de logistique.

«La plate-forme transforme le Big Data en un service. Les entreprises n’ont donc plus besoin d’édifier ni d’exploiter elles-mêmes les infrastructures complexes.»

Nous leur proposerons non seulement des analyses pour un environnement performant et sûr, des données des tiers variées et de meilleurs outils d'évaluation, mais aussi des algorithmes, avec lesquels elles pourront assurer automatiquement l’anonymat de leurs données. La plate-forme transforme le Big Data en un service. Les entreprises n’ont donc plus besoin d’édifier ni d’exploiter elles-mêmes les infrastructures complexes. Le contrôle des données relève toutefois en tout temps du client. C’est un précepte de notre stratégie. De la même manière, nous ne pouvons privilégier des entreprises isolées au travers de contrats exclusifs. De plus, nous réalisons uniquement des projets dont nous évaluons l’acceptation sociale, ce dont se charge un conseil éthique.

 

En quoi une entreprise profite concrètement de l’utilisation du Big Data en tant que service?

Une analytique efficace est complexe. En plus d’une infrastructure performante de matériel et de logiciels, elle nécessite énormément de savoir-faire spécifique dans diverses disciplines telles que les mathématiques, l’intelligence artificielle, la modélisation de données, la programmation ou la sécurité informatique. Très peu d’entreprises disposent déjà des compétences correspondantes et les spécialistes sont très recherchés. Avec nos experts chevronnés, nous sommes déjà à même de soutenir efficacement les entreprises aujourd’hui. A l’avenir, la plate-forme comportera une grande partie du savoir-faire spécifique sous forme de fonctionnalités standardisées.

 

Selon vous, quelle sera le poids du Big Data à l’avenir ?

Les tâches de routine seront de plus en plus exécutées par des machines. Les individus consacreront leur temps à des activités intellectuelles. Ce que nous observons aujourd’hui va s’intensifier massivement: les sociétés qui rencontrent du succès sont des entreprises «élastiques», comme Amazon, Nike ou Google. Fortes de leurs capacités analytiques, elles identifient mieux et plus tôt les tendances du marché. Elles s’en servent pour tester de nouveaux modèles commerciaux. Beaucoup s’y cassent les dents. Mais celles qui s’imposent chamboulent les règles du jeu. Il est significatif que quasiment toutes les entreprises élastiques soient aujourd’hui américaines. Les Suisses doivent être plus audacieux pour pouvoir rivaliser.

Plus de Big Data

Plus d’informations sur les solutions Big Data de Swisscom:

Big Data@Swisscom

 

Bibliographie

Big Data: Die Revolution, die unser Leben verändern wird. Redline Verlag, 2013, de Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier.

Big data @ work: Chancen erkennen, Risiken verstehen. Verlag Franz Wahlen München, 2014, de Thomas H. Davenport.

(Allemand et anglais)

 

Victor Schlegel

Pour ce Head of Business Intelligence / Big Data Services de Swisscom, l’Europe avance trop prudemment en matière de d'adaptation technologique. Cet informaticien de gestion diplômé a ce faisant des volumes en tête. Expert en amélioration avec Lean Six Sigma Black Belt, il a précédemment fait avancer des projets d’IT Service Management et d’accroissement de l’efficience chez T-Systems et Credit Suisse.

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