La demande de solutions analytiques avancées nourrit la nécessité d’une intelligence collective
Les technologies et les tendances de l’industrie qui ont potentiellement le plus d’impact ne sont pas toujours les plus récentes. Si les technologies analytiques avancées sont bien connues, leur mise en oeuvre dans un contexte de partage et d'intelligence collective va rapidement augmenter le nombre et l'utilité des applications envisageables.
L’utilisation d’algorithmes complexes et de modèles statistiques sophistiqués pour analyser les données et l’information n’est pas un phénomène nouveau. Les meilleures solutions logicielles d’analyse prédictive existent depuis plusieurs décennies. Pourtant elles suscitent un engouement inédit dans le contexte des avancées technologiques pour capturer, stocker et intégrer les données, stimulé par la volonté croissante des entreprises de comprendre les comportements en constante évolution de leurs clients, et in fine, de pouvoir les prédire.
De la même manière, la notioncrowds d’intelligence collective existe depuis très longtemps. Pourtant, quand je discute avec des clients, des prospects, des analystes et des collègues, tous familiers des cycles répétitifs des tendances IT, aucune thématique ne focalise plus leur attention que l’intelligence collective. Recoupez les deux et vous obtenez une combinaison de technologies et de partage du savoir suffisamment puissante pour changer le monde.
Dans cette nouvelle ère pilotée par les données, les solutions analytiques avancées deviennent incontournables. Non seulement pour la prospérité des entreprises, mais également pour la société dans son ensemble. La capacité d’innovation des entreprises dépend d’ores et déjà, de leur capacité à comprendre et prévoir l’évolution des comportements humains. Cette corrélation étroite entre prédiction et innovation va continuer de s’intensifier dans les années à venir jusqu’au point où les deux deviendront indissociables. En d’autres termes, les progrès dans les domaines de la santé, de la pharmacie, de l’agriculture et de la fabrication industrielle, qui conditionnent la survie de nos sociétés, vont bientôt dépendre de notre capacité à déployer des technologies analytiques avancées à grande échelle.
Tant que les compétences suivent, cette situation ne pose pas réellement de problème. Comme indiqué précédemment, le domaine des technologies analytiques avancées est mature ; elles datent de l’origine des ordinateurs. Mais comme en témoignent les enquêtes récentes sur les projets d’analyse de données, ce sont les compétences qui font défaut. Nous sommes confrontés à une pénurie de ce que l’on appelle des "datascientists". Nous pouvons discuter sur le nom mais le constat reste le même : nous manquons sérieusement de talents dotés de compétences pour développer et déployer des modèles analytiques et statistiques avancés, et ce manque n’est pas près d’être comblé.
Il est certain que les prochaines avancées technologiques, notamment celles qui permettent de réduire la complexité et rendre la pratique de l’analytique avancée plus accessible aux analystes en entreprise et autres décideurs, vont répondre en partie à cette pénurie grandissante de compétences. Mais ça ne suffira pas, et ne réglera en rien le problème actuel. C’est là que l’intelligence collective entre en scène.
S’il est un enseignement à tirer du succès des actuelles campagnes de crowdsourcing et de crowdfunding, c’est que l’information prend plus de valeur dès qu’elle est facilement partageable avec le plus grand nombre. L’expression selon laquelle « le tout est supérieur à la somme de ses parties » prend tout son sens ici : l’intelligence partagée de 100 data scientists est bien supérieure à l’intelligence individuelle de 100 data scientists. Après tout, pourquoi se contenter de quatre ou cinq data scientists salariés, quand une entreprise peut profiter des compétences et des perspectives des data scientists du monde entier? Une approche collective de l'intelligence analytique a potentiellement un impact supérieur par rapport à la situation où les analystes, entreprises et secteurs se limitent à la seule intelligence disponible en interne.
Heureusement, certains commencent à répondre à la nécessité croissante d’intelligence collective dans la communauté analytique. Apervita en est un excellent exemple : cette communauté analytique dédiée à la santé aide à produire de l’intelligence collective en simplifiant les conditions de production, de publication et d’utilisation de l’analytique dans le domaine médical, et notamment les algorithmes, les mesures de qualité et de sécurité, les procédures et les protocoles. Un certain nombre d’organisations réputées du monde de la santé ont déjà rejoint cette communauté pour mettre en commun des modèles prédictifs avancés et des connaissances médicales et les partager avec le plus grand nombre. En permettant à quiconque de produire et d’avoir accès à des analyses pour les intégrer facilement dans ses propres processus, cette approche de l’intelligence collective aide les chercheurs et soignants à avoir un impact global positif sur la santé.
Je suis certain que le message de l’intelligence collective va continuer de résonner, surtout si nous-mêmes diffusons davantage d’exemples des fantastiques applications envisageables grâce à l’intelligence ainsi distribuée. Comme on dit "deux têtes valent mieux qu’une" ! On imagine aisément ce qui devient possible à l’échelle de plusieurs centaines de milliers d’experts et de talents ayant accès à des modèles interactifs. Suffisamment pour changer le monde !