Dès qu’un cyclone est prédit en Floride, la vente de Strawberry Pop-Tarts augmente. Ce snack délicieux est riche en calories, compacte, non périssable et qui peut facilement être réchauffer dans un grille-pain. Parfait pour être stocké, ce n’est pas le produit qu’on attend que beaucoup de gens vont en faire des provisions, dès qu’un ouragan approche.
La chaîne de vente au détail américaine Walmart a découvert ce fait remarquable lorsqu’il a combiné la vente de produits avec une série de données météorologiques. De cette façon, l’enseigne s’est rendue compte qu’il y a une relation causes à effets entre le comportement d’achat des gens et la météo. Ensuite, grâce à cette relation, Walmart adaptait sa stratégie d’achat en fonction de la météo. Cela ne se reproduira plus à Walmart, qu’une étagère Straw Tarts Pop soit vide lorsqu’un ouragan s’approche des côtes de la Floride.
Ceci est une illustration drôle mais surtout très concrète de ce que l’analyse des données peut signifier pour une entreprise. Si toutes sortes de données qui sont déjà présentes dans l’organisation, sont combinées intelligemment, éventuellement avec des données plus générales (comme dans l’exemple sur la météo), ce serait possible de découvrir les rapports et même de faire des prédictions. Ce dernier, en particulier, deviendra de plus en plus intéressant dans les années à venir.
Grace à la montée de l’intelligence artificielle, les algorithmes malins peuvent trouver des relations variées dans de grands ensembles de données, mais il est aussi possible de prévoir ce qui se passera demain. La machine-learning-technologie permet de prédire l’avenir en fonction des faits clés, pour la première fois . Et cela affecte réellement chaque marché.
Les usines peuvent mieux adapter leur production à la demande attendue, et les magasins peuvent acheter plus précisément. Ces deux exemples sont évidents. On peut penser à des compagnies d’énergie et d’eau qui peuvent mieux prédire la demande d’électricité, de gaz et d’eau, à tout moment. Ou aux médecins qui peuvent diagnostiquer plus tôt certaines maladies parce qu’ils peuvent comparer les données d’un patient avec celles de beaucoup d’autres dans le monde entier.
Chaque jour un peu plus, cela devient possible et le développement en est encore à ses débuts. Puisqu’une plus grande partie de notre vie est numérique, nous créons de plus en plus de données. Simultanément, dans le monde physique de plus en plus de données sont recueillies par des capteurs connectés à internet, c’est-à-dire l’Internet des Choses.
À l’heure actuelle, cela concerne dans la majorité des cas des données qui se composent de nombres ou d’autres valeurs spécifiques, et sont appelées les données structurées. Les ordinateurs, cependant, améliorent également la reconnaissance de l’image. Grâce à la computer-vision-technologie, les images peuvent être analysées et le traitement du langage naturel cela s’applique aussi pour le texte.
Une montagne de données peut être analysée et ça continuera de croître au cours des années prochaines. Les analyses qui sont possibles et les prédictions réalisées, s’améliorent grâce au développement de l’intelligence artificielle. Cela affecte au final chaque entreprise, dans tous les domaines. Et le seul conseil que je puisse donner est de se focaliser sur les données. Au bout du compte, c’est une source de bénéfices pour l’entreprise et, à long terme, c’est aussi nécessaire pour la survie.
Elger van der Wel est un expert indépendant en technologie et innovation et il écrit cet article en titre personnel.
