1.2.2.3 Les 4 V : facteurs caractéristiques du Big
Data
Ces facteurs développés par Christensen
coïncident bien avec les fondements du Big Data et ses quatre V
caractérisant ses dimensions d'application et de
caractérisation : volume de données, vitesse de circulation,
véracité et variété des sources. Les données
sont à la fois collectées en plus grand nombre, mais surtout plus
rapidement et décryptées de moins bonne qualité à
cause notamment des conséquences de la Révolution
Numérique et de l'utilisation exponentielle de données
internet.
55 Claude de Ganay & Dominique Gillot,
Rapport parlementaire pour une intelligence artificielle
maîtrisée, utile et démystifiée, Office
parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques,
Assemblée Nationale, Mars 2018, Tome 1 & 2
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L'intelligence artificielle au sein des services
Marketing
Figure 3 : LES QUATRE V DU BIG DATA, 2018
Figure 4 : LES 4 V DU BIG DATA VU PAR IBM ET SES
IMPLICATIONS, 2014
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L'intelligence artificielle au sein des services
Marketing
Walmart par exemple utilise ses ressources à des fins
prédictives et dont la valeur est de 2,5 petabytes par heure et concerne
plus d'un million d'utilisateurs (Ross, Ressia, Sander, 2017)56. Ces
données qualitatives mais surtout quantitatives sont traitées par
des algorithmes afin d'en extraire des indicateurs de performance et des
analyses sous forme de tableau de bord, de synthèse ou de
recommandation.
1.2.3 Les différentes formes de programmation et ses
enjeux marketing, ou comment l'outil automatisé assouvit les besoins des
humains
1.2.3.1 Les méthodes et technologies
implémentées au sein de l'algorithme
Les algorithmes sont une suite finie et non ambiguë
d'opérations ou d'instructions (entrées) permettant de
résoudre un problème ou d'obtenir un résultat (sorties)
à partir d'un certain rendement (Donald Knuth, 1998)57.
Fonctionnant grâce aux données du Big Data, ils nécessitent
cinq prérequis : une définition précise du plan d'action,
une finitude exacte et bien pensée, des entrées et sorties, et
enfin un rendement suffisant.
Ce dernier principe mentionné
précédemment pourrait attirer notre attention en ce qu'il
définirait ce dernier comme une étape clé, où
« chacune des opérations que l'algorithme doit accomplir doivent
être suffisamment basiques pour pouvoir être en principe
réalisées dans une durée finie par un homme utilisant un
papier et un crayon ». Les mécanismes automatiques formatés
par les algorithmes donnent naissance à des outils programmatiques et
56 Peter K. Ross & Susan Ressia & Elizabeth J.
Sander (2017), Data Driven Management, Artificial Intelligence, and
Automation (ed.) Work in the 21st Century (The Changing Context of
Managing People, Volume) Emerald Publishing Limited, pp.113 - 137
57 Donald Ervin Knuth, The Art of Computer
Programming. 3rd Ed, Volumes 1-3 Boxed Set. Second Edition (Reading,
Massachusetts : Addison-Wesley, 1998)
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L'intelligence artificielle au sein des services
Marketing
d'autres programmés, mais la programmation de ces derniers
ne permet toutefois pas de traiter les cas « déviants » (Huet
et Huret, 2012)58, et sont majoritairement effacés dû
au fait que ces derniers ne correspondent pas au profilage
préenregistré des programmes.
Ces programmes ont historiquement été
conçues avec une intelligence artificielle capable d'apprendre de ses
succès ou échecs.
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