Quand les données deviennent "autonomes"
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Quand les données deviennent "autonomes"

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Que se passe-t-il quand les données acquièrent une vie propre ? Quelles nouvelles possibilités, quels nouveaux défis ?

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Quand les données deviennent "autonomes" Quand les données deviennent "autonomes" Presentation Transcript

  • Quand les données deviennent "autonomes" Daniel Kaplan [dkaplan@fing.org]
  • Tous les secteurs sont intensifs en données
  • L'entreprise n'est plus un château-fort Elle n'innove plus toute seule Elle ne produit plus toute seule Notre marché d'aujourd'hui Nos nouveaux marchés Utilisation de technologies tierces Idées & connaissances internes Idées & connaissances venues d'ailleurs Henry Chesbrough, UC Berkeley: Open Innovation: Renewing Growth from Industrial R&D, 2004 Filialisation, co-investissement Essaimage, licences, "écosystème" Marchés tenus par d'autres Innovation ouverte Standards, normes Open source, "libre" Circulation des connaissances Nouveaux concurrents Nouveaux substituts Innovation de business models "Modularisation" des chaînes de valeur Product-Service Systems Circuits bouclés "Ecosystèmes" Consommacteurs …
  • Les données jouent un rôle transformateur
  • Avant, les données étaient des constructions ad hoc pour remplir les variables de programmes informatiques Numérisation de la vie quotidienne et du monde physique Un nouveau monde d'innovation permanente et de co-opétition Contenu numérique "natif" Traces Web des objets Localisation… Captas Innovation ouverte Chaînes de valeur complexes et co-opétitives Un web d'APIs et de mashups Multicanal, plurimédias,, transmédia Assemblages souples et dynamiques d'organisations/projets/services Contenu produit par les utilisateurs Données non structurées (càd structurées après)…
  • Numérisation de la vie quotidienne et du monde physique Un nouveau monde d'innovation permanente et de co-opétition Les données deviennent "autonomes" S'organise autour de l'identité, les données, des plateformes Produites "au cas où", automatiquement, sans y penser Mixées, agrégées Réutilisées dans une infinité de contextes différents Répliquées, dupliquées, louées, vendues A besoin de données… … fiables … accessibles … bon marché … cohérentes A finalités "ouvertes" … documentées … liées … réutilisables… … signifiantes
  • Avant, les données étaient des constructions ad hoc pour remplir les variables de programmes informatiques Enfermées dans chaque program Incohérentes au sein de l'org Hautement contextuelles Maximisées Peu mises à jour si non autom Régulées au travers des trait
  • Une économie de plus en plus fondée sur les données Une création de valeur de plus en plus "écosystémique" Conséquences de 1er ordre Ce monde a besoin de ses infrastructures (identité/cloud / sémantique/ sécurité…) Un "déluge de données" et un besoin de gestion, sélection, filtrage, médiation… Nouvelles possibilités de produire [en temps réel] connaissances, analyses, prévisions, décisions…
  • Les données deviennent "autonomes" S'organise autour de l'identité, les données, des plateformes Conséquences de 2e ordre Reprendre le contrôle des décisions algorithmiques Nouveaux rapports de pouvoir et de concurrence Interrogations sur la donnée "brute"
  • Et le Big Data, dans tout cela ? Serge Abiteboul
  • Source : Big Data Trends Forbes, David Feinleib, 2012 "Collecte" ? "Traitement" ? "Finalité" ? "Conservation" ? "Croisements" ? "Droit d'accès" ?
  • L'ouverture des données publiques… et privées
  •  Europe  UK : directement impulsé par le 1er ministre ; 90+ communautés urbaines  Initiatives nationales en Belgique, Finlande, Suède, Norvège, Espagne, Grèce  Italie : Région du Piémont  Irlande : Fingall County  Espagne : Pays Basque, Asturies Un mouvement d'ampleur
  • Un mouvement qui se structure
  • L'Open Data des entreprises, sujet en devenir
  • Qu'est-ce que ça produit ?
  • Le concept d'Infolab L'INFOLAB Outils Technologies Méthodes Services spécialisés Compétences Données disponibles Open Data Données produites pour soi-même Droit Recherche ENTREPRISES Compétitivité Marketing Innovation… ACTEURS PUBLICS Efficience Participation Valorisation… ASSOCIATIONS Nouveaux outils Efficacité Capacitation… MEDIAS LOCAUX Data journalisme Services Médias participatifs… Un dispositif accessible, ouvert et continu GRAND PUBLIC Analyse, Participation Capacitation... Écoles Sensibiliser, découvrir, explorer, former, mettre en valeur, collaborer, accompagner…
  • Et les données personnelles ?
  • Les données personnelles sont la matière première du marketing contemporain
  • Elles sont aussi son poison
  • Expérimenter le partage des données personnelles entre les organisations et les individus qu'elles concernent pour qu'ils en fassent… ce qui a du sens pour eux.
  • C'est bien plus qu'une idée en l'air AMEE / Avoco Secure / billmonitor / British Gas / Callcredit / EDF Energy / E.ON / Garlik / Google / Lloyds Banking Group / MasterCard / Moneysupermarket.com / Mydex / npower / RBS / Scottish Power / Scottish Southern Energy / The UK Cards Association / Three / Visa / Google…
  • De quelles données parle-t-on ? Consommation Finances Administration Communication Navigation sur le web Santé et bien-être Mobilité Formation et emploi Energie Ses propres productions…
  • Pour en faire quoi ?
  • Expérimentation de terrain Prototypage et test d'applications tierces Observation Extraction des données Constitution du panel Installation de la plate- forme Bilan Communi- cation Préparation des suites Mai-Octobre Novembre 2013-Avril 2014 2e T 2014 2013-2014 : l'expérimentation de MesInfos
  • Quand les données deviennent "autonomes" Daniel Kaplan [dkaplan@fing.org]