Prenons cette métaphore futuriste et high-tech :
Imagine que tu es assis au centre de contrôle d'une mission spatiale, entouré d'écrans affichant des données en temps réel.
Tu as accès à des millions de points de données provenant de capteurs, de satellites et d'autres sources, et ta mission consiste à analyser ces données pour détecter les modèles et les tendances qui pourraient aider à prévoir les événements futurs.
C'est exactement ce que font les analystes de données du Big Data, en utilisant des outils sophistiqués pour raffiner des informations précieuses à partir de vastes quantités de données.
Grâce à ce travail, les entreprises et les gouvernements peuvent prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, basées sur des données concrètes plutôt que sur des suppositions ou des intuitions.
L’insight : qu’est-ce que c’est ?
L'insight est un terme utilisé pour décrire une compréhension profonde ou une découverte nouvelle et inattendue qui offre une perspective différente sur un problème ou une situation donnée.
Dans le contexte des affaires et du marketing, l'insight est souvent utilisé pour décrire une observation ou une compréhension des besoins, des désirs, des motivations ou des comportements des clients, qui peut être utilisée pour informer la stratégie de marketing ou de communication d'une entreprise.
Un insight peut être obtenu à partir de diverses sources, telles que des données de marché, des recherches sur les consommateurs, des analyses statistiques ou des observations qualitatives.
L'identification d'un insight pertinent peut aider une entreprise à mieux comprendre son marché et à élaborer des campagnes de marketing plus efficaces qui répondent aux besoins et aux préférences des clients.
Le Graal vous dites ?
Le Big Data est effectivement considéré comme le graal des insights, car il permet de collecter et de raffiner de grandes quantités de données provenant de sources variées telles que les réseaux sociaux, les objets connectés, les transactions commerciales, etc. les capacités de stockage de l’information et le traitement de l’information en accéléré aidant.
En exploitant ces données à l'aide d'outils d'analyse de données avancés comme l’intelligence artificielle, il est possible de découvrir des tendances, des corrélations et des modèles multidimensionnels cachés qui permettent de mieux comprendre le comportement des consommateurs, les préférences de la clientèle, les tendances du marché, les opportunités de croissance, les risques potentiels, et bien d'autres informations précieuses.
Cependant, il est important de noter que le Big Data ne constitue pas une fin en soi et que l'obtention d'insights pertinents et utiles nécessite une expertise en matière d'analyse de données, ainsi qu'une compréhension approfondie du domaine d'application et des enjeux métier. Par conséquent, l'exploitation du big data doit être menée avec rigueur et prudence, en veillant notamment à respecter la vie privée des utilisateurs et à éviter les biais cognitifs ou algorithmiques.
Il faut arrêter de croire
Le raffinage des méga-données n’est pas une chose facile. En effet, ce que nous appelons les Biais cognitifs peuvent à tout moment se glisser parmi eux et il faut les identifier.
Les biais cognitifs sont des distorsions systématiques de la perception, de la mémoire, du jugement ou de la décision qui peuvent affecter la façon dont les individus interprètent l'information et prennent des décisions.
Ces biais peuvent être causés par des facteurs tels que les expériences passées, les croyances, les émotions, les pressions sociales ou les préférences personnelles. Ils peuvent conduire à des erreurs de raisonnement, à des jugements erronés ou à des comportements inappropriés, en faisant notamment obstacle à une prise de décision rationnelle et éclairée.
Dans le contexte du Big data, il existe plusieurs biais cognitifs qui peuvent affecter l'analyse des données et conduire à des conclusions erronées ou biaisées. Voici quelques exemples issus de notre expérience :
1.Le biais de sélection : Ce biais se produit lorsque les données utilisées pour l'analyse sont incomplètes ou ne représentent qu'une partie de la population. Cela peut conduire à des conclusions qui ne sont pas généralisables à l'ensemble de la population et cela même si nous y insérons une extrapolation comme en statistique.
2.Le biais de confirmation : Ce biais se produit lorsque les analystes cherchent à confirmer leurs hypothèses plutôt que de chercher des preuves qui les infirment. Cela peut conduire à des conclusions biaisées ou erronées.
3.Le biais de survie : Ce biais se produit lorsque les données ne tiennent pas compte des événements qui ne sont pas observables. Par exemple, si une entreprise analyse uniquement les clients qui ont acheté ses produits au cours des six derniers mois, elle peut sous-estimer le nombre de clients qui ont cessé d'acheter ses produits.
4.Le biais de proximité : Ce biais se produit lorsque les données provenant de sources proches sont utilisées de manière préférentielle, plutôt que des données provenant de sources plus éloignées. Cela peut conduire à des conclusions qui ne prennent pas en compte l'ensemble du contexte.
5.Le biais de représentativité : Ce biais se produit lorsque les données sont interprétées de manière à correspondre à un modèle ou à une catégorie spécifique, sans tenir compte de la variabilité de la population. Cela peut conduire à des conclusions qui ne représentent pas fidèlement la population.
Il est important de prendre en compte ces biais cognitifs lors de l'analyse des Big Data afin de garantir des résultats fiables et précis. Cela peut nécessiter l'utilisation de techniques statistiques avancées, ainsi que la prise en compte de sources de données multiples et diverses.
Des algorithmes et des données équitables et représentatives
Enfin et cela est tout aussi important que les biais cognitifs, les biais algorithmiques pour s'assurer d'une éthique adaptée.
En effet, dans les Big data, ils se réfèrent à une situation où des algorithmes d'apprentissage automatique (ou Machine Learning) produisent des résultats qui sont biaisés en faveur ou à l'encontre de certaines caractéristiques de la population ou du contexte.
Cela se produit généralement lorsque les algorithmes sont formés sur des données qui contiennent des préjugés ou des biais qui reflètent les attitudes et les comportements discriminatoires de la société, tels que les stéréotypes de genre, de race ou de classe sociale. Ces biais peuvent se refléter dans les prédictions et les décisions prises par les algorithmes, qui peuvent conduire à des résultats injustes ou discriminatoires. Par exemple, certains algorithmes de reconnaissance faciale ne reconnaissaient pas certains visages parce qu’ils étaient issus d’une population dont les données n’avaient pas été utilisées pour entrainer le modèle utilisé par l’algorithme en question.
Par exemple, un algorithme utilisé pour évaluer les candidatures à un poste peut être biaisé envers les candidats masculins, car il a été formé sur des données historiques qui ont favorisé les hommes dans les processus d'embauche. De même, un algorithme utilisé pour évaluer les risques de criminalité peut être biaisé envers les personnes appartenant à certaines minorités raciales ou ethniques, car il a été formé sur des données historiques qui ont discriminé ces groupes.
Il est important de noter que les algorithmes eux-mêmes ne sont pas biaisés, mais plutôt les données sur lesquelles ils sont formés et les biais de ceux qui les ont conçus. Pour éviter le biais algorithmique dans les Big data, il est important de prendre des mesures pour collecter des données équitables et représentatives, et de développer des algorithmes qui sont sensibles aux questions de biais et d'équité.