Un autre secteur est aujourd’hui à la pointe de la création de ces nouveaux usages : la santé. A l’instar de l’automobile, ces innovations sont liées à un autre phénomène à l’origine de la croissance des big data : l’internet des objets.  La presse s’est largement fait l’écho de la palette de nouveautés – nombre d’entre elles présentées au CES de Las Vegas – dans le domaine du « Quantified Self » ou de la quantification de soi : santé connectée, hygiène de vie et entretien du corps, surveillance de l’évolution d’une pathologie, etc. Ce phénomène prend sa source dans le principe simple qu’on ne peut améliorer que ce que l’on peut mesurer. 

Dans le passé, le seul indicateur mesuré régulièrement par les individus était le poids. Mais depuis deux ans, on assiste à une véritable explosion du nombre de dispositifs connectés qui nous permettent de mesurer notre rythme cardiaque, notre niveau de stress, les calories brulées, la distance parcourue lors d’un jogging, etc. Combinée à des applications mobiles qui collectent ces données et les présentent de manière conviviale, ces dispositifs offrent une image précise de notre état de santé. Et grâce aux big data, tout un chacun est en mesure de comparer ses propres données avec celles d’autres utilisateurs, afin de se situer par rapport au reste de la population.

Si la vague du Quantified Self s’adresse en premier lieu aux personnes en bonne santé, les big data n’oublient pas ceux qui souffrent de pathologies, notamment le diabète ou les problèmes cardiaques. Dans ce domaine également, les progrès récents sont spectaculaires. L’objectif étant d’améliorer le confort de vie des patients, ainsi que le suivi de la pathologie et de la qualité du traitement. Par exemple, il existe aujourd’hui trois types de stimulateurs cardiaques (« pacemakers ») : si le dispositif de base régule l’activité cardiaque, d’autres plus évolués récupèrent des données, consultables par le cardiologue lors des consultations.

La dernière génération de pacemakers est même connectée : ils envoient en temps réel à l’hôpital ou au médecin des données qui permettent de réagir rapidement en cas d’anomalie ou tout au moins de contrôler à distance l’état de santé du malade. Même si le service n’existe pas encore, on peut imaginer aisément que dans un avenir proche, le médecin sera en mesure d’envoyer une ambulance s’il détecte un problème en temps réel.  Dans le même esprit, les nouveaux lecteurs de glycémie utilisés dans le cadre des traitements contre le diabète permettent bien sûr de mesurer le taux de glucose du patient, mais également de réguler les injections d’insuline via un contrôle régulier supervisé par le médecin.

Là encore, les dispositifs permettent de collecter des données, de les analyser et de les présenter de manière intelligible, et en croisant ces informations avec d’autres, de détecter d’éventuelles anomalies, tout en améliorant les modèles et les algorithmes d’analyse au fil de l’eau.  De son côté, la recherche médicale a de tous temps été basée sur l’analyse d’importants volumes de données. Les tests cliniques sont des études scientifiques permettant de mesurer l’efficacité et la tolérance d’un médicament en conditions réelles, en comparant la réaction des patients soumis ou non au traitement.

Mais avec la multiplication des dispositifs de Quantified Self, il est aujourd’hui possible de réaliser ces tests sans obliger le « cobaye » à s’enfermer trois jours dans un hôpital : la mesure du rythme cardiaque, de la température du corps, etc. peut être réalisée à distance, ce qui forme un plus pour le confort des patients et rend même l’étude plus réaliste puisque les patients peuvent vaquer à leurs occupations habituelles.  Enfin, on a beaucoup parlé récemment des limites du système mis en place par Google pour détecter des pandémies (« Google Flu »). Un article du Guardian a jeté un pavé dans la mare des big data en démontrant les limites d’un système basé uniquement sur les recherches des internautes. Si l’idée était intéressante, la réalisation du projet s’est révélée quelque peu simpliste.

En revanche, d’autres initiatives comme celles du CDC (Center for Disease Control) aux Etats-Unis ou le Réseau Sentinelles en France sont basées sur la réalité du terrain et tirent parti d’informations remontées par les professionnels de santé. Elles prouvent surtout que la collecte des données est une chose et leur analyse en est une autre. Ceci traduit l’un des plus importants débats concernant l’analytique : bien que les machines soient très utiles pour traiter des volumes de données qui ne cessent de croître, toute la valeur ajoutée de l’analyse provient principalement du travail des experts métiers, qui, maîtrisant toutes les subtilités d’un domaine particulier, sont les seuls capables de dégager de ces masses innombrables de données une véritable connaissance.  L’élément humain a encore de beaux jours devant lui, surtout s’il est en bonne santé !

A propos de l'auteur : Yves de Montcheuil est VP marketing de Talend, société fournissant des solutions d’intégration optimisées pour les environnements de Big Data.

William vient de décider de changer de voiture. Il entame sa recherche sur le web, en parle avec des amis sur les réseaux sociaux, lit des comparatifs publiés en ligne par la presse spécialisée et clique sur des bannières publicitaires bien ciblées. Très vite, sa boîte mail commence à se remplir de messages l’invitant à essayer les derniers modèles de plusieurs marques. Alors qu’il se gare devant la concession sélectionnée, il reçoit un texto promotionnel offrant une réduction de tarif sur le modèle qui a retenu son attention la veille. A peine descend-il de voiture que le commercial de la concession vient l’accueillir : non seulement, il sait que William vient lui rendre visite, mais également quel modèle l’intéresse et quelles offres il est en mesure de lui proposer.

William n’est pas très long à se décider. Précisons que ce modèle a été conçu sur la base des retours d’expérience des utilisateurs, des données collectées par les capteurs de véhicules de génération précédente, ainsi que sur le feed-back des concessionnaires (qu’est-ce qui plait et déplait ? quels besoins, quelles attentes ?). L’évolution des modes d’utilisation a également été prise en compte et les conclusions ont été affinées par l’analyse de plusieurs types d’information, dont des données de performances issues des compétitions de Formule 1 et des bancs d’essai publiés par les journaux spécialisés. William est particulièrement séduit par le GPS de dernière génération inclus dans le modèle, qui permet non seulement d’analyser les temps de parcours d’autres automobilistes afin d’éviter les bouchons, mais également d’éviter des zones particulièrement accidentogènes ou d’optimiser la consommation de carburant et donc, les émissions de CO². William se décide, bien aidé par les conditions de financement personnalisées proposées par le concessionnaire, incluant une assurance.

Une fois le véhicule livré, le premier réflexe de William est de programmer ses préférences d’utilisation : réglage des rétroviseurs, de la hauteur du siège et du volant, de la température et des chaines de radio préférées. Ces données sont transmises instantanément dans le Cloud et pourront être réintégrées dans d’autres véhicules (de prêt ou de location). Il configure également sa boite mail (pour une consultation de ses messages en mode vocal) et ses parcours préférés sur le GPS. Ce dernier lui permet en outre, de localiser la station-service la moins chère sur son parcours en fonction de sa destination et de sa consommation réelle.

Le voyage de William est un peu long et monotone. Il a peu dormi la veille. Ses yeux commencent à se fermer par intermittence et il respecte de moins en moins les distances de sécurité avec les véhicules qui le précèdent. Une alarme retentit et une voix amicale lui conseille de prendre une pause. Son comportement de conduite a été analysé en temps réel et comparé avec la moyenne des comportements habituels des automobilistes. Des yeux qui se ferment, un corps qui s’avachit sur le siège et des mouvements de balancement de la tête sont autant de signes annonciateurs d’un assoupissement. William décide de s’arrêter boire un café. S’il ne l’avait pas fait, la voiture aurait pu se substituer à lui en cas de danger imminent, voire tout simplement s’arrêter dans la prochaine aire de stationnement.

En feuilletant le carnet de maintenance préventive de son véhicule, William réalise que l’entretien, auparavant basé sur le nombre de kilomètres parcouru, est désormais personnalisé en fonction des informations collectées par de multiples capteurs (usure des freins, régime moteur, pression des fluides, etc.). Une analyse fine de ces données (comparées avec celles issues des autres conducteurs et le descriptif des pannes traitées par les concessions qu’ont analysé les Data Scientists du constructeur) permet de fixer le moment optimal pour procéder à une révision. La voiture étant connectée, toutes ces données sont envoyées dans le Cloud afin d’une part d’alimenter des modèles statistiques et d’autre part d’envoyer des alertes au conducteur si une anomalie potentielle a été détectée.

De plus, des liaisons data permettent désormais aux véhicules de communiquer entre eux afin de détecter par avance tout éventuel problème (distance de sécurité, voiture en panne dans un virage, bouchon, etc.). Voici donc quelques exemples de valeur ajoutée dont William bénéficie grâce à l’analyse des données : en étudiant le style de conduite et en prenant en compte l’ensemble du cycle de vie du véhicule, ils sont capables d’envoyer des informations utiles qui amélioreront l’expérience de conduite. Et par ricochet, ils entretiennent avec le client des relations privilégiées qui leur permettent de le fidéliser.

Bien d’autres services sont aujourd’hui en cours de développement : dépannage ultra-rapide, contrôle biométrique du verrouillage des portes, tracking en cas de vol (et immobilisation du véhicule), envoi de messages promotionnels ciblés et géolocalisés via la radio, alertes météos ou catastrophes climatiques, adaptation des tarifs d’assurance en fonction du comportement du conducteur, pilotage automatique, programmes musicaux personnalisés, guides touristiques, paiement mobile…

Au-delà de leur cœur de métier, les constructeurs prennent aujourd’hui la tête d’un véritable écosystème de fournisseurs de services, pour lesquels la donnée est le carburant. Au-delà de l’objectif de préserver leur chiffres d’affaires, certains constructeurs réinventent leur métier grâce aux big data. Chaque client en bénéficiera à travers une sécurité accrue, une maintenance optimisée, un confort de conduite renforcé et au final une expérience utilisateur d’un nouveau genre.

A propos de l'auteur : Yves de Montcheuil est VP marketing de Talend, société fournissant des solutions d’intégration optimisées pour les environnements de Big Data.

Devant un marché qui semble avoir désormais intégré la notion de Big Data et son impact potentiel sur l’activité les entreprises, ce sont progressivement chacun des départements de l’entreprise qui apprivoisent petit à petit les bénéfices potentiels d’une exploitation raisonnée et intelligente de ces richesses innombrables dans lesquelles elles baignent sans toujours s’en rendre compte. Dans cette course à l’exploitation des Big Data, le département marketing a aujourd’hui une longueur d’avance sur les autres et surtout, un rôle stratégique d’exemple à jouer.

Les responsables du marketing ont toujours consacré une part importante de leur budget à la recherche de nouvelles données sur le comportement du consommateur et sur les moyens de renforcer l’image de marque tout en affinant leurs modèles de segmentation client. Par conséquent, ils sont parmi les premiers au sein de l’entreprise à considérer les données internes de l’entreprise comme une mine d’or potentielle, plutôt que comme une ressource contraignante à gérer. Ainsi, le marketing a vocation à devenir une force motrice au sein de l’entreprise dans l’émergence et le développement d’outils permettant de gérer les Big Data afin d’en dégager un avantage concurrentiel notable.

Aujourd’hui, le sujet du Big Data dans le domaine du marketing est suffisamment mature pour offrir des solutions crédibles aux problématiques d’une entreprise, et prend généralement l’une des deux formes suivantes : soit de l’analyse comportementale en temps réel pour favoriser les promotions multi-canal, soit de l’analyse de segments pour le ciblage ou l’identification de prospects.

Dans le premier cas, celui de l’analyse en temps réel des données, l’objectif est d’influencer le comportement du consommateur directement sur le point de vente (ou sur le site internet). L’exemple le plus courant est le moteur de recommandation, mais les coupons de réduction dans la grande distribution rentrent aussi dans cette catégorie, tout comme le ciblage géolocalisé. Dans le second cas, celui de la segmentation, le but est d’analyser de grands volumes de données au bon moment.

Ce genre d’analyse, quand elle est menée de façon efficace, permet aux équipes marketing d’évaluer les données provenant de sources nouvelles, comme le trafic provenant des médias sociaux ou les clics effectués par un prospect sur le site internet d’une société, rendant le ciblage et la segmentation des profils le plus précis possible. C’est une tâche compliquée, qui aurait été impossible à mener à bien avec les solutions traditionnelles de management de données.

Être capable d’exploiter ce potentiel peut aussi aider les entreprises à mieux identifier leurs différents publics, et viser la bonne personne au bon moment, avec l’offre adéquate et les messages les plus pertinents. Une démarche qui s’inscrit dans la mission stratégique de n’importe quelle entreprise, en optimisant sa rentabilité et en développant des avantages concurrentiels. Cela explique pourquoi le marketing est souvent pointé du doigt par les sociétés qui attendent de ce département que ce soit lui qui mène les analyses de données critiques lui permettant de modeler et d’adapter la stratégie de l’entreprise en fonction de l’évolution de son écosystème et des besoins clients.

La capacité du département marketing à réussir à tirer parti des Big Data est donc critique pour le succès d’une entreprise à moyen terme. Les défis sont toutefois encore nombreux à l’heure actuelle et l’attente d’une régulation européenne sur les données personnelles va encore changer la donne à l’horizon début 2015. Celle-ci apparaît également comme un élément incontournable de gouvernance et de confiance pour que les départements marketing puissent proposer des services toujours plus personnalisés à leurs clients finaux, sans pour autant leur donner le sentiment d’envahir leur vie privée.

Pour certains spécialistes, dans le passé, la masse d’information disponible empêchait purement et simplement de l’analyser correctement. Pour d’autres, il n’existait pas de technologies capables de récolter ces données, de la traiter et de n’analyser pour en faire un avantage concurrentiel pour l’entreprise. Mais ce n’est plus vrai aujourd’hui. L’offre pour traiter des volumes de données toujours plus importants est désormais plus que suffisante pour répondre à l’ensemble des missions critiques des marketeurs, qui doivent capitaliser sur celle-ci pour donner une nouvelle dimension à leur métier au sein de l’entreprise. Les débats sur les données structurées dans les bases relationnelles sont derrière nous. Aujourd’hui, l’offre technologique disponible pour gérer les Big Data permet de faire face sans difficulté aux données non structurées ou semi-structurées, qu’elles soient situées à l’intérieur de la salle informatique de l’entreprise ou dans un cloud privé, qu’il s’agisse de données publiques ou contenues dans le cloud, qu’il s’agisse d’interactions sur les réseaux sociaux, de vidéos, de fichiers Excel ou de pièces jointes d’email.

Pour bien des raisons, les départements marketing ont un avantage fantastique sur leurs collègues au sein de l’entreprise pour concevoir aujourd’hui ce qui fera de leur société un leader de demain. Avec les Big Data, ils sont assis sur une mine d’or, et doivent à tout prix convaincre leurs confrères des autres départements d’adopter cette révolution pour leur propre métier. Financiers, responsables RH, responsables des achats ou directeurs qualité, tous ont un intérêt à monter à bord du train que les marketeurs sont en train de conduire vers une activité toujours plus florissante.

A propos de l'auteur : Yves de Montcheuil est VP marketing de Talend, société fournissant des solutions d’intégration optimisées pour les environnements de Big Data.