Cybersécurité - Innovations digitales et numériques

En l’état actuel des technologies, le Big Data n’a pas vocation à prédire l’avenir, mais à fournir une meilleure vue de ce qui peut avoir une plus grande probabilité d’arriver. Un élément toujours étonnant dans les projets.

Dans le e-commerce, il s’agira de comprendre quels sont les facteurs qui permettent de mieux cibler l’envie d’un client pour ne lui proposer que les produits qu’il est vraiment susceptible d’apprécier. Dans ce cadre, l’aspect Big Data consiste à capter de manière plus systématique les comportements utilisateurs. L’aspect « apprentissage automatique » consiste à laisser la machine apprendre qu’un visiteur du site, qui a acheté précédemment un futon par exemple, préférerait qu’on lui suggère, dans le rayon livres de voyages, des ouvrages sur le Japon !

On parle parfois de technologies prédictives pour les algorithmes utilisés pour effectuer ces apprentissages. Dans ce cas, il ne s’agit au fond que d’une manière qu’à la machine de mimer le comportement d’anticipation qu’à intuitivement un vendeur dans un magasin physique.

Dans le cas des villes intelligentes (smart cities), ces technologies peuvent permettre de mettre davantage en cohérence tout ce qu’on sait sur la ville : trafic, parking, commerces, activités économiques, loyers, populations, et leur évolution dans le temps. Et ce pour comprendre s’il y a des corrélations qui permettent d’améliorer différentes problématiques, du stationnement à la gestion du trafic.

Avant le Big Data, ce type d’analyse correspondait à des questions scientifiques (modélisation urbaine). Avec les nouvelles technologies, on s’oriente de plus en plus vers des applications concrètes, mobiles, de telles analyses.