Présente dans la capitale girondine depuis 20 ans, l'AEC, l'Agence Aquitaine du Numérique, organise chaque année une rencontre baptisée "Signaux Numériques" afin de faire le point et réfléchir ensemble aux changements et enjeux des mois à venir, qui bousculent au quotidien la stratosphère internet.
L'agence articule ses actions autour de 3 axes : l'accélération autour du rôle transformateur du numérique, l'accompagnement et le développement des entreprises du numérique, favoriser la convergence des actions publiques et collectives.
C'est à l'entour de ces axes que ce sont développées les réflexions de la conférence. Alors que le maitre mot l'an dernier était "vitesse", la cuvée 2017 sera du cru "finesse". Tour d'horizon du cépage des perspectives...
De la data, en veux tu ? En voilà !
Aujourd'hui il est clair qu'exploiter la donnée est devenu incontournable, les techniques s'affinent, de nouveaux concepts et business models émergent.
Le big data c'est bien. Combiné au thick data c'est mieux.
On connait le big data, les données brutes, quantitatives, reliées au business intelligence; relativement aux changements inhérents du monde digital il serait bon de les combiner aux "thick data" ou données épaisses qui sont elles basées sur l'histoire, les émotions, sont non quantifiables, qualitatives et liées à l'intelligence compétitive et stratégique. Il est vrai que le concept nous parait au premier abord abstrait, ce type de données étant plus difficile à récolter.
Et comme cela ne suffisait pas, on pousse le bouchon un peu plus loin encore avec le "feel data" (émotionnel), le "data wrangling" (traitement automatique de la donnée), le "data scraping" (un programme d'extraction qui rend les données lisibles pour l'homme) et la "data literacy" (la culture des données).
La collecte de ce nouveau type de données peut se faire via l'avènement des technologies cognitives
Ces techniques relèvent du traitement automatique de la connaissance par la prise en compte de l'utilisateur, de son environnement d'usage et de ses modes d'interaction avec la technologie.
Reconnaissance des émotions, voix, émotibot, ultra haptique sont autant de techniques qui servent ou se servent de la donnée émotionnelle pour mieux nous servir. Laurent Pierre Gilliard, DGA d'AEC, évoquait notamment les caméras dans les magasins, qui seront désormais capables de détecter dès notre entrée en boutique notre sexe, humeur, âge et diffuser en fonction de cela une démonstration produit dans le but de tester nos émotions et réactions en boutique physique. De même pour celles de plus en plus présentes sur les panneaux publicitaires dans la rue. Des dynamics ads en quelque sorte, qui contribuent au gain de thick data. Ou encore l'ultra haptique, du nom d'une société anglaise, qui consiste à générer et à toucher des objets qui n'existent pas réellement, juste pour avoir le retour de sensations (on pense à une fausse sensation de conduite, pour tester la réactivité, des interfaces de smartphones ...)
La data quelle qu'elle soit, servira à un moment ou un autre l'algocratie
"Les algorithmes sont des opinions formalisées dans du code" disait Cathy'O'Neil
Aux signaux numériques, cette idée a été développée, comme si la data collectée par ces derniers, leur permettait de nous servir en continu, que ce soit sur nos fils d'actualités réseaux sociaux, nos recommandations Netflix, et même dans nos recherches Google, le même type de contenu, toujours le plus adapté à nos propres opinions.
Par exemple l'algorithme de Facebook, le edge rank, ne délivrerai sur notre fil d'actualité seulement 20% de publications à caractère politique différent du notre (dont il a connaissance bien évidemment !). Ce qui laisserait peu de place à la réflexion subjective et au débat.
De même s'agissant de l'algorithme de recommandation Netflix. Pourtant ce n'est pas faute d'avoir déjà essayé de nous attirer vers d'autres produits. Peine perdue, les résultats montrent un grand manque d'intérêt si les produits ne sont pas conformes à ce que l'on aime en général. Nous aimons rester dans notre bulle cognitive.
Malgré ces constatations, dans les prochaines années, et pour pérenniser leur business, les algorithmes des acteurs digitaux majeurs passeront de l'état de "recommandation" à "découvrabilité", pour proposer de nouveaux choix, se différencier et affiner le business. L'exemple de Spotify avec sa "Discover Weekly" montre que des algorithmes mixer à l'IA peuvent fonctionner. En effet Spotify propose une liste de musique que l'utilisateur ne connait pas encore mais qui ressemble très proche aux sons qu'il pourrait avoir envie d'écouter, en fonction de ses gouts, des ambiances qu'il aime, etc... Le résultat est surprenant !
C'est sur une différenciation marquée entre la deep tech (l'ultra haptique, l'intelligence artificielle ...) et la pimp tech (retravailler en boucle les algorithmes vers de nouveaux états) que s'est achevée cette réflexion fournie, complétée par un tour d'horizon des actualités de 3 modèles économiques : la plateformisation de l'économie, la massification et les niches, la donnée au centre des modèles économiques. Un point a également été fait par le co-fondateur de Poietis sur les avancées dans la bio-impression 3D de cellules.
On attend l'an prochain avec impatience !
