Big data et intelligence économique

L’information, sa captation, sa gestion, et sa protection sont, avec le développement d’internet et du numérique, un enjeu grandissant et primordial pour les organisations. Ce que l’on appelle “big data” est bien souvent une préoccupation de compétitivité intégrée aux consciences collectives, mais reste en réalité peu compris ou stratégiquement mal utilisé tout en portant à débat.

Le big data, concrètement ?

Le big data, également appelé mégadonnées ou données massives, désigne une masse d’informations, qu’elles soient liées à des messages, des articles, des données GPS, des vidéos, des données météorologiques ou tout simplement à notre navigation sur internet et toutes les actions que nous y faisons.
En clair, le big data est l’ensemble de nos données personnelles et de navigation sur le web ajoutées à celles de milliards d’utilisateurs.

Ce concept développé par les géants du numérique et du web dans la fin des années 1990 et le début des années 2000 est une solution permettant de regrouper une masse de données importante. L’intérêt pour ces grandes compagnies est de pouvoir accéder rapidement, facilement et efficacement au plus grand nombre d’informations possible.

La problématique du big data est généralement regroupée sous la règle des 5V :

  • Volume, faisant référence au fait que la masse d’information du big data est immense et en croissance constante.
  • Vitesse, car le traitement de ces données doit souvent se faire en temps réel.
  • Variété,  car comme nous l’avons vu plus haut, toutes ces données peuvent être de nature différente
  • Véracité, car une donnée n’est pas forcément “vraie”, l’auteur de ces données peut flouter sa navigation ou mentir (dans le cas de formulaires par exemple), ou bien cet auteur peut très bien être un robot. Cet aspect est d’ailleurs de plus en plus important sur le web.
  • Valeur, car parmi toutes ces informations, il faut savoir sélectionner et analyser la donnée qui aura le plus de valeur.

Le big data est d’ores et déjà très développé grâce au web, à l’internet des objets, à l’intelligence artificielle ou encore à la réalité augmentée, et les autres innovations dites « connectées » ne devraient faire qu’accentuer la masse d’information disponible et l’importance de ce phénomène.

IE et big data, interconnexion et éthique

Par essence même, comme une symbiose, l’intelligence économique a besoin du big data, tout comme le big data a besoin de l’intelligence économique. L’IE permet au big data d’être utilisé à bon escient, stratégiquement et pour des objectifs bien précis. Le big data lui, permet à l’IE de trouver de l’information stratégique et de s’en nourrir.

Cette imbrication du big data et de l’intelligence économique en fait un sujet porté à controverse, souvent discuté.

Pour comprendre ce sujet qui porte à débat, il faut rappeler 4 aspects à prendre en considération :

  • L’aspect défensif du big data. Grâce à la multiplication des informations, il est possible d’analyser, de “ficher” et décrire une menace, son identité, ses comportements, ses projets futurs… Ainsi, le big data offre un moyen de se prémunir d’attaques potentielles.
  • L’aspect concurrentiel. Au même titre que l’aspect défensif, le big data permet d’identifier, de profiler ou encore de surveiller les concurrents d’une organisation, et ainsi réaliser une veille concurrentielle efficace, complète et en temps réel.
  • L’aspect juridique. Le big data pose la question du traitement des données et de leur diffusion. Il est nécessaire, lorsque l’on utilise une information, qu’on la traite et qu’on la diffuse, de respecter les règles liées aux réglementations en vigueur.
  • L’aspect éthique. Sécuriser l’information pour se protéger ou développer un avantage concurrentiel ? Diffuser et donner accès à l’information pour servir l’intérêt collectif ? C’est principalement cet aspect du big data et de son traitement qui fait débat. Qui a tort, qui a raison ?

L’omniprésence et la multiplication de l’information au sein des organisations poussent ces dernières à collecter, traiter et sécuriser les données. Ainsi, cela amène les entreprises à organiser leurs bases de données et à y construire une stratégie.

Faut-il alors protéger l’information et n’y donner aucun accès extérieur voire interne ? Ou bien faut-il partager l’information auprès d’acteurs extérieurs et internes ?

La première vision du traitement de l’information, évoquée plus haut permettrait de sécuriser les organisations. Pourtant, nous le savons, une information n’a de valeur qu’une fois qu’elle est traitée. Pour traiter une information efficacement, il faut également pouvoir la recouper avec d’autres informations. Nous ne pouvons alors pas optimiser notre traitement de l’information. Nos concurrents non plus. Encore faut-il que notre système de sécurisation de l’information soit efficace.

La seconde vision du traitement de l’information que nous avons évoquée est basée sur une stratégie de diffusion de l’information. Cela permettrait aux organisations de recouper les informations obtenues avec d’autres informations et données externes de manière plus aisée. Cependant, en appliquant cette “éthique”, l’information est libre, accessible à tous et analysable par tous. Ainsi, contrairement au premier choix évoqué, ce n’est plus l’information qui a de la valeur, mais l’analyse qui en est faite.

Pour conclure, nous voyons ici que le big data est une énorme source de données, en pleine croissance grâce au numérique et s’opposant ainsi à des problématiques techniques. Les mégadonnées font également partie intégrante d’une stratégie IE, tout comme l’IE fait partie intégrante de la valorisation de ces mégadonnées par son traitement. Traitement par l’IE qui peut d’ailleurs porter à controverse.

En réalité, ce qui est important à comprendre est que le débat sur l’éthique du traitement du big data en IE, tentant de trouver une réponse binaire – ils ont tort, nous avons raison – ne peut être résolu de la sorte. Il s’agit ici d’une prise de position, d’un choix stratégique liant objectifs organisationnels et personnels, dépendant donc de chaque organisation et des individus les composant.

Pierre Guérin


Sources :

http://www.diplomatie-digitale.com/featured/strategie/intelligence-economique-big-data-1577

https://www.definitions-marketing.com/definition/5v-du-big-data/

https://www.definitions-marketing.com/definition/big-data/

https://www.decideo.fr/Le-Big-data-et-l-Intelligence-economique_a9840.html

http://www.cea.fr/multimedia/Pages/editions/clefs-cea/voyage-au-coeur-du-big-data/intelligence-economique.aspx

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