La data, une ressource qui vous veut du bien
De plus en plus de projets sont lancés pour résoudre des challenges sociaux & sociétaux grâce à la data et à des approches prédictives.
Mettre la
donnée au service du bien commun ? Cela est désormais possible. Aider à
identifier les pompes d’eau en panne en Tanzanie, sauver des baleines en voie
d’extinction au nord de l’Atlantique, réduire le risque de réadmission des
patients dans les hôpitaux sont autant d’exemples d’initiatives lancées par des
organisations non-lucratives comme DrivenData
ou Bayes Impact. Cette dernière, fondée aux
Etats-Unis par le français Paul Duan, résume son ambition sur son site
Internet : « nous utilisons la donnée pour sauver des vies,
améliorer les services sociaux ».
Ces différents projets visent à favoriser les échanges entre des interlocuteurs variés sur des problématiques sociales à fort potentiel, puis mettent à disposition de ces acteurs des données, des outils et des moyens pour faciliter le passage d’une idée à sa mise en place opérationnelle. En effet, il est intéressant de noter que nombre d’organisations non-lucratives centrées autour de la donnée évoluent de plus en plus d’une fonction de conseil vers la constitution d’un produit à mise en application immédiate. Plusieurs organisations s’investissent déjà dans cette logique par exemple :
- L’agence Housing Preservation and Development (HPD) cherche à prévenir les risques liés à la détérioration des immeubles new-yorkais grâce à la data. Le projet consiste à identifier les immeubles à risques grâce à une métrique basée sur le nombre de saisies, les taxes, le nombre de plaintes au 311 (appel de non urgence)… L’enjeu est d’activer en amont des actions protectrices et d’améliorer la santé et la sécurité des résidents ;
- Epidemium a notamment lancé le Challenge4Cancer destiné à mieux comprendre les enjeux et les opportunités des Big Data appliquées à cette pathologie.
- Data for Good: la déclinaison parisienne de ce Meetup regroupe aujourd’hui près de 1000 personnes, qui réfléchissent par exemple à la manière de répartir au mieux la demande et la collecte de denrées alimentaires ainsi que les bénévoles au niveau des 524 centres français de la Croix-Rouge.
Plusieurs éléments de contexte expliquent l’émergence de ces initiatives aujourd’hui. Parmi elle : le mouvement autour de la libéralisation des données, le buzz autour du Big Data, l’importance croissante accordée à la visualisation des données, la maturité d’une culture data-driven, la baisse du coût de stockage et de traitement des données…
Ainsi, alors que Jeff Hammerbacher, data scientist de longue date chez Facebook, avait un jour déploré "Les meilleurs cerveaux de ma génération réfléchissent à la façon dont les gens cliquent sur des pubs. Ça craint” (*), l’avenir risque de démentir !
(*) “The best minds of my generation are thinking about how to make people click ads. That sucks”,