Le nexialisme, ou science de la connexité, est une partie importante de la datascience.

Elle permet de matérialiser avec chaque donnée au sein d’un système big data ses connexions à d’autres données. Cela forme un treillis parfois très complexe et évolutif dans lequel la nature des connexions peut être extrêmement variée.

  • Il y a des connexités d’inclusion
  • Des connexités de voisinage
  • D’inférence
  • Des connexités contextuelles
  • Etc.

Ce sont des mécanismes utilisés par le cerveau humain lui permettant d’accéder à des informations liées à un objet particulier. Par exemple lorsque l’on se remémore une situation, les éléments présents nous reviennent à l’esprit, ainsi que les liens qu’ils ont avec d’autres éléments.

Le nexialisme étudie la connexité qui existe entre les êtres, les choses, les informations, les concepts etc. Le nexialisme représente la capacité d’interagir ensemble.

Plus le système est complexe plus la connexité des composants a d’importance sur les composants eux-mêmes. Dans un réseau social de 3 personnes peut exister 6 connexités, pour 10 personnes 90 connexités et pour 100.000 personnes 99 milliards, en ne comptant que les connexités d’ordre 2.

La connexité évolue sans cesse, elle se renforce par l’attention portée par l’homme, elle se dilue par l’oubli, la banalisation. Le nexialisme d’un groupe d’individus permettra de mesurer leur possibilité de travailler sur un même projet ou non, le nexialisme peut se renforcer avec l’enthousiasme de la nouveauté, il peut s’éroder avec la lassitude de la routine.

Dans un site e-commerce, les recommandations visent à renforcer le nexialisme entre l’internaute et les produits, leur présentation, les autres internautes afin de transformer l’option d’achat en achat. L’approche nexialiste se heurte souvent à la grande variété de composantes de la connexité et la grande volumétrie des liens de connexité qui nécessitent une approche algorithmique puissante pour effectuer des traitements dans des temps courts.

Les systèmes traditionnels de traitement de l’information de type marketing prédictif, privilégiant la collecte et l’analyse exhaustives de données sont condamnés à l’impuissance sur ce terrain : leurs algorithmes déductifs peinent à prendre en compte cette volumétrie croissante des liens de connexité. Se privant ainsi des apports fondamentaux du nexialisme dans la compréhension des attentes des consommateurs.