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Les PME croient-elles aux données massives (big data) ?

Christian Marcon

Résumé : A l’heure de l’emballement des discours sur les big data, annoncées comme quasi miraculeuses, les entreprises devraient faire preuve de réserve pour être régulièrement confrontées à des modes managériales annonciatrices de lendemains rentables, à l’image de du knowledge management dans les années 2000, dont les performances réelles appellent circonspection. 
Les petites entreprises françaises sont particulièrement exposées à ce phénomène. Sous le feu des messages commerciaux et d’un discours ambiant, elles s’interrogent sans doute, sans que l’on dispose d’une véritable étude de leur compréhension de la notion de big data, de leurs discours sur le sujet, des pratiques qu’elles ont engagées, de leurs choix, leurs attentes, la manière dont elles envisagent de mesurer le retour sur investissement si elles ont choisi de s’y engager. 
Cet article propose les résultats d’une étude qualitative menée auprès d’un groupe de 23 petites entreprises, avec analyse des verbatim et discussion des résultats. L’étude montre l’émergence d’une nouvelle prophétie auto-réalisatrice autour des big data

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De la RMA à la guerre infocentrée : retours d’expérience quant aux limites des promesses de la numérisation et des big data

Patrick Cansell et Lucile Desmoulins

Résumé : Dans les années 1980, les forces armées amorcèrent une révolution technologique et organisationnelle, par l’intégration massive de technologies de l’information et de la communication. La Revolution in Military Affairs, initiée aux États-Unis, vise à métamorphoser l’approche du commandement et de la réalisation des opérations militaires à travers le développement de solutions intégrées de renseignement, d’interconnexion et  de commandement. La RMA s’incarne aujourd’hui à l’échelle du combattant individuel français dans un concept de « système fantassin » valorisé par l’information et qui contribuerait à la « domination informationnelle » sur des théâtres d’opération. Les premiers retours d’expérience, en particulier ceux d’Irak et d’Afghanistan, invitent toutefois à relativiser les capacités analytiques et prédictives des mécanismes algorithmiques nourris par des « systèmes fantassin » en situation réelle de conflit armé. Ils évoquent aussi l’infobésité des usagers au niveau du management opérationnel, leur méfiance quant à la fiabilité des transmissions et décisions stratégiques.
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Projets Big Data des entreprises : quelles transformations organisationnelles ?

Soumaya Bouafia et Jacques Jaussaud

Résumé : Le concept de Big Data suscite de nombreuses questions quant à son appropriation. Certaines relèvent des aspects technologiques et humains, et sont à ce jour en grande partie maitrisées. Selon Walker (2015) le phénomène Big Data arrive en effet aujourd’hui à maturité et pose de nouvelles questions, notamment comment valoriser ces masses de données. La valeur tirée du Big Data diffère d’une entreprise à l’autre, selon la finalité qui lui est donnée, et l’usage qui en est réalisé. Certaines organisations privilégient les systèmes d’automatisation et les algorithmes pour exploiter leurs données (Davenport, 2014 ; Bénavent, 2014). D’autres ajoutent les technologies du Big Data aux systèmes existants, pour améliorer la performance de leur organisation. Il existe donc plusieurs modèles d’usage et d’analyse des données du Big Data par les entreprises (Bénavent 2014). Quelles sont la nature et l’ampleur des transformations organisationnelles requises par chacune de ces approches ?  Nous tentons dans cette contribution de répondre à partir d’une base de données originale que nous avons constituée, de 46 projets Big Data d’entreprises américaines, européennes et asiatiques issues de différents secteurs d’activité.
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Approche théorique du développement d'organisations territoriales intelligentes appréhendant la complexité selon une approche intégrative de données

Thomas Bonnecarrere

Résumé L'approche Big Data induit d'importants risques pour les territoires et, par extension, pour nos sociétés. La « norme statistique » et la croyance aveugle dans les algorithmes peut, comme nous tentons de l'analyser dans cet article, condamner les organisations territoriales via une approche réductionniste inadaptée à la complexité croissante. Notre recherche porte sur le développement d'un nouveau genre de système territorial, que nous nommons Magitopie. Celui-ci repose par design sur une approche intégrative de données Big – Thick Data, qui place au cœur des organisations territoriales la capacitation et l'inspiration des citoyens. L'objectif est de favoriser le développement ouvert d'une « réalité sociale créative ». Cette réalité se nourrit des histoires et de l'imagination des citoyens. La finalité est la construction d'organisations territoriales capables d'appréhender efficacement la complexité, en opérant un changement de paradigme de « prédiction algorithmique du futur » à « imaginierie de futurs eutopiques ».
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Faire parler ses données : de la masse à la substance, le sens en question

Francis Beau

Résumé : Les progrès des outils informatiques et des réseaux permettent l’accès à des masses considérables de données (big data) dont le traitement semble devoir se prolonger pour apporter de la substance (thick data) à des données au préalable affinées (smart data). Afin de légitimer une stratégie de gestion de l’information originale dont nous présentons le principe appliqué à une méthode opérationnelle d’organisation des connaissances dans une mémoire collective, nous nous appuyons sur l’observation des processus de construction de sens, pour étudier la nature des traitements associés à ces différentes approches de la notion de data. Puisant nos arguments dans les humanités plus que dans le génie numérique, nous montrons que, du cumul des données à l’agrégation des savoirs en passant par la représentation des connaissances, le sens mû par une volonté et déterminé par un besoin d’agir, joue en effet un rôle essentiel dans le fonctionnement d’un système d’information.
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Introduction : Méthodes et stratégies de gestion de l'information par les organisations : des "big data" aux "thick data"

Christian Marcon, Sylvie Grosjean, Monica Mallowan

La problématique de la gestion des données par les organisations n’est pas récente, mais l’accès à des données massives produites par le monde digital (e-commerce, requête internet, capteurs e-santé, objets connectés, etc.) conduit indéniablement les organisation à gérer, traiter, utiliser et réutiliser leurs données différemment voire à exploiter celles d’autres organisations. Confrontées à la pression concurrentielle, les organisations comptent sur la performance des technologies de l’information pour soutenir leurs processus organisationnels et pour les aider à maîtriser la masse d’information en circulation dans leur environnement interne et externe. Face à l’accumulation de données massives (big data) en milieu organisationnel (Bollier, 2010; Rudder, 2014), l’approche privilégiée pour en tirer un sens est celle de l’analyse quantitative menant à des démarches d’intelligence d’affaires (business intelligence), en vue de s’en servir pour la prise de décision et le passage à l’action (Cohen, 2013; Fernandez, 2013). Ceci conduit à l’idée dangereuse que des données statistiques seraient plus utiles et objectives et contribueraient à rendre les organisations plus efficaces et rentables (Bollier, 2010). 

Toutefois, cette accumulation de données chiffrées analysées statistiquement est limitée par l’absence d’un contexte significatif riche (Alles et Vasarhelyi, 2014), qui pour sa part est généré par une accumulation d’éléments non chiffrés, non quantifiables, non structurés et donc difficilement mesurables, de type socio-culturel (thick data), qui doivent être étudiés par une analyse qualitative, et qui mènent à des démarches d’intelligence stratégique (competitive and strategic intelligence). Cette rencontre entre les big data et les thick data peut générer l’information actionnable et compléter la perspective qu’une organisation doit avoir de son environnement et donc l’aider à mieux orienter ses voies d’action (Hoppe, 2015). Il est donc nécessaire de s’interroger sur la tendance qu’ont les organisations à prendre des décisions stratégiques en se fondant uniquement sur des algorithmes. « Les « datapartisans », représentants d’une pensée pro-positiviste, soutiennent une exploitation logico-mathématique des données par les machines et tentent par ce biais d’analyser des objets de connaissance, allant jusqu’à croire que la machine pourrait remplacer l’esprit humain dans le processus d’analyse. Ils font ainsi fi des recherches menées sur la logique des significations de Piaget, sur la logique déontique de Simon ou encore sur la dialogique de Morin, lesquelles doivent être mobilisées pour concevoir et construire des projets de connaissance » (Verlaet, 2015, p.253). La gestion des données massives n’est pas uniquement une question d’outils mais de stratégies et cela nécessite qu’une réflexion soit menée sur les stratégies et méthodes mises en œuvre par les organisations pour traiter, visualiser et « faire sens » de leurs données.

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Gestion des données de recherche et thick data : le cas d’une recherche-action sur la médiation numérique du patrimoine

Karel Soumagnac

Résumé : La gestion et la mise à disposition des données d’une recherche-action sur la médiation numérique du patrimoine constituent un enjeu en termes de durabilité de l’information (sustainability). Ce travail de gestion rend compte d’une épaisseur socio-culturelle des données (thick data) visant le projet commun d’une science en réseau. Dans une perspective ethnographique et sociale de la recherche nous abordons les ressources numériques patrimoniales, les terrains d’observation et les acteurs selon une dimension systémique. Nous présentons les enjeux actuels des modes de gestion des données de recherche dans le cadre de la recherche-action. Nous revenons sur la méthodologie de la recherche en soulignant les caractéristiques documentaires et communicationnelle de la conservation, du traitement et de la communication des données dans le cadre d’un écosystème informationnel ouvert. Nous terminons par le travail de valorisation, d’information et de médiation documentaire des données pour qu’elles puissent être visibles, compréhensibles et accessibles à tous.