BIG DATA RETOUR SUR 10 ANS - DE CONQUÊTE
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BIG DATA RETOUR SUR 10 ANS DE CONQUÊTE
C’était il y a dix ans.
Le 22 décembre 2008, au sein de la prestigieuse Computing Research Association amé-
ricaine, trois chercheurs des universités de Carnegie Mellon, Berkeley et Washington
– respectivement : Randal E. Bryant, Randy H. Katz et Edward D. Lazowska – publient
un white paper intitulé « Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs
in Commerce, Science and Society ». Synthétisé sur sept pages, le pa-
pier offre une vision circulaire du nouveau phénomène « data deluge »
et des perspectives offertes pour l’économie. Retail, santé, environne-
Big-Data Computing: Creating revolutionary
ment, administration… « Le traitement des big data est peut-être la plus
breakthroughs in commerce, science, and society grande innovation de la dernière décennie dans le secteur informatique »
Randal E. Bryant
Carnegie Mellon
Randy H. Katz
University of
Edward D. Lazowska
University of écrivent les trois chercheurs.
University California, Berkeley Washington
Version 8: December 22, 20081 Le mot est lâché : Big Data.
Motivation: Our Data-Driven World
Advances in digital sensors, communications, computation, and storage have created huge
collections of data, capturing information of value to business, science, government, and
Dix ans plus tard, Spark a (quasiment) pris le pouvoir dans l’écosystème
society. For example, search engine companies such as Google, Yahoo!, and Microsoft have
created an entirely new business by capturing the information freely available on the World Hadoop, le Cloud computing est devenu la norme et partout, le buzzword
Wide Web and providing it to people in useful ways. These companies collect trillions of
bytes of data every day and continually add new services such as satellite images, driving
directions, and image retrieval. The societal benefits of these services are immeasurable,
IA fait vibrer l’analyste… mais le Big Data, lui, a gardé le même vocable. Ou
having transformed how people find and make use of information on a daily basis.
plutôt la même aura. « Le Big Data, écrivent les chercheuses Danah Boyd
Just as search engines have transformed how we access information, other forms of big-
data computing can and will transform the activities of companies, scientific researchers,
medical practitioners, and our nation's defense and intelligence operations. Some examples
et Kate Crawford en 2012 dans la revue Information, Communications
include:
and Society, c’est la combinaison ultime entre Technologie (maximiser
Wal-Mart recently contracted with Hewlett Packard to construct a data warehouse
capable of storing 4 petabytes (4000 trillion bytes) of data, representing every single
purchase recorded by their point-of-sale terminals (around 267 million transactions per
la puissance de calcul et la précision algorithmique), Analyse (traiter
de larges sets de données pour identifier des patterns) et… Mythologie
day) at their 6000 stores worldwide. By applying machine learning to this data, they
can detect patterns indicating the effectiveness of their pricing strategies and advertising
campaigns, and better manage their inventory and supply chains.
(croire que l’abondance des données générera une forme supérieure d’in-
Many scientific disciplines have become data-driven. For example, a modern telescope
telligence et de savoir, auparavant inconcevable).
is really just a very large digital camera. The proposed Large Synoptic Survey
Telescope (LSST) will scan the sky from a mountaintop in Chile, recording 30 trillion
bytes of image data every day – a data volume equal to two entire Sloan Digital Sky
Surveys daily! Astronomers will apply massive computing power to this data to probe
the origins of our universe. The Large Hadron Collider (LHC), a particle accelerator that
will revolutionize our understanding of the workings of the Universe, will generate 60
terabytes of data per day – 15 petabytes (15 million gigabytes) annually. Similar
eScience projects are proposed or underway in a wide variety of other disciplines, from
biology to environmental science to oceanography. These projects generate such
enormous data sets that automated analysis is required. Additionally, it becomes
impractical to replicate copies at the sites of individual research groups, so investigators
pool their resources to construct a large data center that can run the analysis programs
for all of the affiliated scientists.
1
Dix ans après, la mythologie du
Big Data est toujours vivace :
For the most current version of this essay, as well as related essays, visit http://www.cra.org/ccc/initiatives
www.cra.org/ccc
• Un marché de 210 milliards de dollars envisagés à échelle
mondiale en 2020 (soit l’équivalent du PIB d’un pays comme la
Dix ans plus tard, République Tchèque ou le Portugal)
• Des applications dans le marketing, la finance ou la logistique - qui
Spark a (quasiment) feraient économiser 1 200 milliards de dollars aux entreprises
utilisatrices selon Forrester…
pris le pouvoir dans • Des usages à portée de tous dans les transports, la santé, le
e-commerce, avec des fournisseurs de services digital natives
l’écosystème Hadoop,
comme Uber, Airbnb ou BlablaCar…
le Cloud computing est • Une myriade d’acteurs tech, des traditionnels GAFA aux vieux
routiers de la BI en passant par les start-ups aspirantes licornes
devenu la norme et qui ont triplé leurs levées de fonds entre 2010 et 2016…
partout, le buzzword IA
… Et des doutes, encore et toujours, sur l’intrusion de la technologie
fait vibrer l’analyste… dans le cercle privé, au moment où le législateur européen tente de
créer des frontières…
2BIG DATA
Dix ans après, le Big Data est toujours roi…
Mais sa couronne a des reflets contrastés : « La maturité du Big Data, elle est réelle sur
certains aspects technologiques, invoque Jean-David Benassouli, Associé, Responsable
Data Intelligence pour la France et l’Afrique francophone chez PwC. Mais elle se heurte
encore à de nombreux écueils, principalement sur l’implémentation ». « Le frein se
situe au niveau du déploiement, confirme Florian Douetteau, fondateur et PDG de
Dataiku. Les projets data sont encore trop souvent le fait d’initiés qui ne répondent pas
directement à des besoins métiers. Conséquence : les équipes opérationnelles n’en
comprennent pas l’intérêt et ne les intègrent pas dans leur mode de fonctionnement… »
Les entreprises l’ont compris : il faut repenser la méthodologie Big Data sous l’angle
de la user experience, pour remettre au coeur de l’application l’objectif visé, la corré-
lation entre les données et la capacité à manipuler facilement les modèles. « Avant,
on avait tendance à parler de data visualisation, ce qui laissait entendre que l’aspect
visuel n’était qu’une transposition figurée des modèles statistiques, explique Edouard
Beaucourt, Directeur France et Europe du Sud de Tableau. On préfère désormais parler
de Visual Analytics, car cela témoigne de la capacité d’analyse et de décision de celui qui
reçoit et utilise l’information. »
Mais ce n’est pas tout… Autre démarche d’appropriation : multiplier les projets de
collaboration entre experts data et experts métiers sur des problématiques opéra-
tionnelles. Chez Swiss Life, le Big Data Lab réunit ainsi data scientists, actuaires et
responsables opérationnels pour identifier les données nécessaires et mettre au point
de nouveaux services. « Pas uniquement des personnes qui connaissent Python ou R »
sourit Cynthia Traoré, Manager du Département Data Science et Responsable du Data
Les projets data Lab.
sont encore trop
souvent le fait d’initiés
qui ne répondent
pas directement à des
besoins métiers…
Avec le programme Smart Home ECare, Engie allie objets connectés et nouveaux services
3Avec ses interfaces
intuitives et réactives,
Uber a révolutionné
l’appropriation
de la data côté client
Même concept chez ENGIE Digital où Aïssa té dans les entreprises intermédiaires de Big Data, on a l’impression que c’est le
Belaïd, CDO, chapeaute le programme (500-5000 personnes) sur l’opportunité volume qui pose problème, évoque Zyed
Smart Home (création de services inno- d’adopter ou non une approche AI ou Big Zalila, professeur à l’UTC et fondateur
vants pour les clients particuliers dotés Data », confirme Florian Douetteau qui d’Intellitech. Or, à part sur le stockage et
d’objets connectés) en collaboration avec a fait de Dataiku un acteur bien implan- l’accès aux données, ce problème-là est
les business units du monde entier : « Je té sur le marché nord-américain. « Les dépassé : d’un point de vue analytique,
ne me lance dans un projet que si la BU entreprises américaines ont 1 ou 2 ans c’est la complexité des processus à mo-
me propose un plan concret d’utilisation, d’avance dans leur culture data et analy- déliser due au nombre de variables en jeu
pas seulement un PoC ». tique… » et à leurs interactions faibles ou fortes
qui constitue l’horizon technologique… »
CDO, Head of Analytics, Head of AI… les Alors, la flamme viendra-t-elle des en-
sujets d’organisation et de gouvernance treprises plus petites, plus pragma-
font aussi partie de l’équation : « Il y a tiques dans leurs besoins ? « Demain,
parfois – encore trop souvent – des que- un restaurateur ou un commerçant qui
relles de chapelles entre équipes, qui se trouve confronté à des problématiques
brident à la fois l’accès aux données data sur sa clientèle, ses finances ou sa
et le déploiement d’une stratégie da- logistique doit pouvoir mettre à profit De fait, les projets
ta-driven unifiée », témoigne Jean-David des technologies Big Data indépendam-
Benassouli de PwC. Pour lui, les grandes ment de ses volumes », espère Edouard de grande ampleur
entreprises sont encore victimes de leurs Beaucourt de Tableau Software. sur le marché français
« legacy systems » sur lesquels on a eu
tendance à construire des couches digi- restent encore le
tales. « Forcément, il est plus facile de
partir d’une page blanche quand on s’ap-
pré carré de secteurs
pelle Uber ou Tesla… ». historiquement et
De fait, les projets de grande ampleur culturellement
sur le marché français restent encore le
pré carré de secteurs historiquement et
data-centric (télécoms,
culturellement data-centric (télécoms, utilities…)
utilities…) et beaucoup de projets indus- Le volume… une question qui semble dé-
triels restent encore au stade de Proof sormais reléguée au stade préhistorique
of Concept / Proof of Value. « Il y a en- du Big Data. Quitte à recentrer le débat
core en France un manque de maturi- sur la simple « data ». « Quand on parle
4S’il résout une équation coût-volume cruciale
en matière de stockage, le Cloud reste sans
réponse claire face au défi de la privacy
Dix ans après l’article de la Computing Research Association, le data deluge semble
un lointain souci : « A ce stade, toutes les industries ont réussi à passer l’étape ‘Où
mettre mes données ? Où les récupérer ?’ », appuie Florian Douetteau.
D’autant que le virage Cloud First opéré au cœur des années 2013-2016 a complètement
résolu l’équation coût/scalabilité : « Les gros fournisseurs GAFAM ont réussi à proposer
des offres complètes alliant flexibilité des architectures et pertinence des services as-
Edge computing,
sociés », souligne Jean-David Benassouli.
stream data, fast data… Reste la question de la privacy qui, avec l’Internet des Objets, ne manquera pas de se
poser avec encore plus d’acuité dans les années à venir, post-RGPD. « Le consomma-
ce sont peut-être teur ne va pas accepter que les données collectées dans son salon ou sa chambre à
là les nouveaux visages coucher remontent dans un cloud hébergé à des milliers de kilomètres », avertit Yann
Léchelle, Directeur des Opérations chez Snips, qui a créé Snips AIR, une plateforme
du Big Data d’assistants vocaux capables de stocker les données directement sur l’appareil. « L’IoT
a besoin de temps réel, renchérit Juvénal Chokogoué, Lead Data Engineer et auteur de
‘Maîtrisez l’utilisation des technologies Hadoop’, et le système HDFS propose un traite-
ment par lot, avec une latence. Technologiquement, il faudra probablement passer sur
un autre paradigme ‘au fil de l’eau’ dans les années à venir ».
Edge computing, stream data, fast data… ce sont peut-être là les nouveaux visages du
Big Data, où la donnée se fait plus “small” mais directement utilisable et contextua-
5Dans 2001 l’Odyssée de l’Espace, le robot HAL in-
carne une IA menaçante et accomplie telle qu’on la
pressent dans les années 60
De fait, les algorithmes d’IA commencent
à démontrer une maturité technologique
certaine qui prolonge les perspectives
déjà ouvertes en 2008 par le Big Data. Et
si, en 2017, le marché de l’intelligence ar-
tificielle pointait à 4,8 milliards de dollars,
c’est 50% de plus qui est d’ores et déjà
annoncé en 2018, soit 7,3 milliards de
dollars… sans compter les 89,8 annoncés
pour 2025 (chiffres Statista, ndlr). Autant
dire un potentiel économique aussi pro-
metteur que celui du Big Data - on corrèle
d’ailleurs souvent les deux marchés sous
un même vocable « Big Data et IA ».
Une fièvre IA qui n’est pas près de retom-
ber, donc. « Mais attention, prévient Aïssa
Belaïd, l’IA ne va pas tout révolutionner
comme une boule de cristal, il faudra de
vrais use cases derrière ». L’usage, en-
core et toujours…
Dix ans après, le Big Data est donc plus
lisée via des supports de stockage flash. l’objectif, le Big Data la matière première. que jamais concurrencé sur le terrain de
« Au fur et à mesure qu’on est passé du Et la discipline qu’on utilise, c’est la da- la « com’ » – par l’IA, par l’IoT et demain
stockage vers l’applicatif, on s’est plutôt ta science », recadre Florian Douetteau. par la Blockchain. Mais ses enjeux et ses
tourné vers la question des flux, de la pé- Revue de vocabulaire utile tant les applications sont, eux, toujours en mou-
rennité des données », explique Florian concepts semblent parfois flottants, au vement, voire en construction.
Douetteau. gré de l’ambiance marketing du mo- « Nous avons seulement commencé à
Les 3V du début (Volume, Variété, ment. « C’est du bullshit de dire que l’IA voir son potentiel à collecter, organiser et
Vélocité) se sont alors étoffés de nou- a remplacé le Big Data, tempère Jean- traiter des données dans tous les champs
veaux concepts : accessibilité, confiden- David Benassouli : les deux concepts pro- de l’existence » écrivaient Bryant, Katz et
tialité, sécurité, connectivité, durabilité, gressent ensemble. Les techniques de Lazowska en 2008.
mais surtout… fiabilité. Face à la profu- Machine Learning existaient depuis long-
2018…
temps mais c’est la profusion de données
sion de sources et de données dispo-
et la mise à disposition d’énormes capaci-
nibles, l’impératif de qualité est devenu
tés de stockage/calculs et de frameworks
début d’une
plus que jamais central pour éviter de
de Machine Learning évolués (de type
corrompre les modèles apprenants d’IA.
Keras ou TensorFlow) qui leur a permis
L’IA. Au fur et à mesure de la décennie
de s’étendre aux domaines d’applications
qu’on connaît – voix, textes, images ». nouvelle
2010, ce vieux concept tout droit sorti des
années 1950 est revenu hanter la sphère décennie ?
décisionnelle… quitte à faire de l’ombre à
son proche parent, le Big Data. « L’IA c’est
6Dix ans après des
57
chiffres toujours vertigineux.
LE BIG DATA
EN CHIFFRES…
ET EN KILOMÈTRES !
Milliards $
Si une liasse de 10 billets de 1 dollar
fait 1 cm, alors combien font… :
… Le chiffre d’affaires généré
par les vendeurs de services
Big Data en 20171 ?
57 Milliards $ = 5 700 km
Soit la distance à vol d’oiseau
entre Paris et Oman !
… Le chiffre d’affaires annuel estimé
du marché mondial Big Data en 20202 ?
210 Milliards $ = 21 000 km
Soit la longueur historique estimée
21000
de la Grande Muraille de Chine !
Km
… L’avantage comparatif généré d’ici 2020 par les entreprises
utilisatrices du Big Data sur leurs concurrentes non-utilisatrices3 ?
1 200 Milliards $ = 120 000 km
Soit 1 tiers de la distance entre
la Terre et la Lune !
120000 7
KmLE BIG DATA DANS L’ECONOMIE…
ET FACE À D’AUTRES INDICATEURS
3
... c’est la part estimée du secteur « Data Economy » dans la
%
croissance du PIB de l’Union Européenne d’ici 20204
… c’est également la part prise par les
secteurs culturels et créatifs dans le PIB
mondial4
8,2
… c’est le taux de croissance
annuelle moyenne du secteur Big Data
%
et Analytique entre 2017 et 20212
… c’est également le taux
de croissance du PIB le plus
élevé de 2017 : celui de
l’Ethiopie
… c’est la part estimée des produits
et services data dans l’ensemble
11,8 %
de la dépense informatique de l’UE28
en 20205
… c’est également
le poids de l’industrie
manufacturière italienne
dans l’industrie européenne
OÙ TROUVE-T-ON PRINCIPALEMENT LE BIG DATA ?
(et où ne le trouve-t-on pas encore assez…)
… Les trois principaux secteurs d’applications du Big Data dans l’Union Européenne4
• Industrie : 16,4 milliards en 2020
• Finance : 15,4 milliards en 2020
• Retail : 8,2 milliards en 2020
Malgré le nombre important d’organisations susceptibles d’utiliser ses données,
le secteur de la Construction reste encore en retrait, estimé à 339 millions d’euros
dans l’UE en 2020…
Et par zone géographique2 :
• Etats Unis : $78.8 milliards en 2017
• Europe de l’Ouest : $34.1 milliards en 2017
• Asie Pacifique (hors Japon) : $13.6 milliards en 2017
Si l’Amérique Latine n’est pas encore dans le tiercé de tête, son taux
de croissance annuelle s’impose comme le plus élevé sur ces technologies : 16,6% !
1 SNS Research, Big Data Market: 2017 – 2030 – Opportunities, Challenges, Strategies, Industry Verticals & Forecasts, April 17
2 IDC, Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide, March 2017
3 Forrester, Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, October 2017
4 http://www.worldcreative.org/wp-content/uploads/2015/12/CulturalTimes_Summary_FR.pdf
5 Source: European Union, Data Landscape, DG Connect
8BIG DATA
RETOUR SUR 10 ANS
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