Les données sont en passe de constituer le quatrième secteur économique au sein du PIB des nations (Quaternaire, 2015). Les experts nous annoncent que ce secteur représentera plus de 20% du PIB des économies occidentales à l’horizon d’une dizaine d’années (McKinsey, 2015). Il est fort à parier qu’à l’instar du secteur des services qui a pris le pas progressivement sur celui de l’industrie, le secteur des données deviendra prépondérant à mi siècle.

Dans cette gigantesque émergence d’activités nouvelles, se dessine peu à peu le contour d’une activité particulière : la Data Intelligence. Elle se définit comme l’activité de révélation de données cachées dans des données. Ce qui fait sa nouveauté réside dans l’usage de techniques et méthodes inédites et notamment en matière de transformation des données or la France dispose du potentiel pour devenir un des leaders mondiaux du domaine (French Tech, 2015).

En 2013 ce sont près de 6 zettaoctets d’information (mille milliards de milliards d’octets) qui ont été rendus disponibles sur le réseau mondial. La quantité double tous les deux ans, et l’ouverture progressive des données des institutions et des entreprises dans le cadre de l’Open Data renforce encore ce phénomène. En 2020 ce sont 44 zettaoctets qui seront produits chaque année par les objets connectés (Usine Digitale, 2014). L’émergence des technologies du Big Data répond d’abord à cette croissance exponentielle des données disponibles.

Un système Big Data présente deux volets étroitement liés : le stockage et l’analyse. L’analyse s’appuie sur un stockage en facilitant l’accès, le stockage s’appuie sur une analyse en réduisant le volume. Les solutions analytiques répondant réellement à cette problématique ont deux caractéristiques : l’induction et la célérité.

Il ne s’agit pas seulement de puissance de calcul. Le monde du Big Data implique en effet pour les acteurs une véritable révolution culturelle. Il leur faut en quelque sorte accepter de lâcher prise, en acceptant de travailler avec des données parcellaires, disponibles, rapidement accessibles : cela implique en retour de ne pas chercher à les conserver, de les considérer comme des produits consommables et même périssables. Cela amène enfin à les transformer pour un nouvel usage.

On peut parler d’une révolution industrielle, car en bousculant les habitudes instituées au cours des quelques décennies d’existence de l’informatique, les nouvelles façons de faire s’inscrivent dans un mouvement de création-destruction particulièrement intense (Unesco-Netexplo, 2013). À l’évidence, la capacité à traiter rapidement de vastes masses de données parfois disparates, pour en extraire des informations utiles, est un gisement de valeur ajoutée. On assiste aujourd’hui à la naissance d’un secteur, et cela va de pair avec une déstabilisation des acteurs technologiques plus anciens : certains se reconvertissent avec succès, d’autres peinent à prendre le train en marche, faute de saisir exactement ce qui est en jeu, ou d’accepter de se réinventer.

On assiste ainsi en ce moment à une séquence souvent répétée dans le domaine de l’innovation. La diffusion d’une nouvelle notion reprend généralement les mêmes étapes. La phase d’émergence, marquée comme souvent par le sceau du Gartner Group et du MIT, est révolue. Actuellement nous vivons la phase de ralliement, qui est génératrice d’une certaine confusion. Chaque acteur technologique cherche à se glisser dans le flux. Que sa solution soit big data ou non, il s’arrange avec les termes, il monte des compromis pour ne pas être exclu du mouvement. Viendra ensuite la phase de mutation, qui verra naître des solutions technologiques dérivées de solutions existantes mais disposant d’une vraie valeur ajoutée par rapport à la notion nouvelle, intégrant son « ADN ». Certains acteurs en pointe y travaillent déjà, certaines de ces solutions commencent à poindre. On verra enfin une phase de construction, avec l’apparition de pure players mettant sur le marché des solutions et des services que nous n’imaginons pas aujourd’hui.

Une industrie est née. De nombreuses sociétés vont naître pour extraire et transformer ces données… et naturellement en produire d’autres. Toutes ont en commun de privilégier un traitement des données en temps réel : c’est pourquoi la notion de célérité est au cœur de ces technologies. Mais ce n’est pas tout. Pour la plupart, elles mettent en jeu un mode raisonnement très ancien, mais longtemps resté à l’écart de la pensée scientifique et technique, et dont l’introduction est au cœur de la rupture constituée par les Big Data : la pensée inductive.

French Tech. Tech, French. 2015. 2015, gouvernement.fr, Vol. http://www.gouvernement.fr/8-chiffres-qui-vont-vous-etonner-sur-la-france-et-le-numerique. i

McKinsey. McKinsey. 2015. 2015, McKinsey, Vol. http://www.mckinsey.com/global_locations/europe_and_middleeast/france/fr/latest_thinking/accelerer_la_mutation_des_entreprises_en_france.

Quaternaire. Ynternet. 2015. 2015, Ynternet.org, Vol. http://netizen3.org/index.php/Bienvenue_dans_le_quaternaire.

Unesco-Netexplo. 2013. Voyage dans la société numérique. s.l. : Unesco Publishing, 2013.

Usine Digitale. Luis, Ivars. 2014. 2014, L’usine digitale, Vol.
http://www.usine-digitale.fr/article/44-zettaoctets-de-donnees-seront-generes-par-les-objets-connectes-en-2020.N257140.