L’ère du Cognitive Business
Les enjeux autour du BIG DATA
© 2016 IBM Corporation
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quelles raisons et selon quels procédés le
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Pré-définition :
Les 3 « V » du Big Data :
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Un quatrième « V » chez IBM
Le Big Data
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Une histoire de puissance de 1000 : faisons le parallèle entre les unités de mesure informatique face aux
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Google Trends du mot : Big Data
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Le Big Data
Un monde en mouvement
Des exemple par secteur
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Le Big Data dans le monde de l’entreprise
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2. Les Réseaux Sociaux
Origine des Données :
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3. Le monde de l’entreprise :
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1. Internet des Objets (IoT)
La connection des objets
Origine des Données :
1. Internet des Objets (IoT)
La connection des objets
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Collecte de données mises à
disposition par une municipalité
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capteurs sur chaussures, montres et bracelets
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Partenariat de Watson Health avec Medtronic
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entre	la	Technologie	et	l’Humanité	?
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Un marché de l’IT en
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Remerciement
“L’avenir est la seule chose qui
m’intéresse, car je compte bien y
passer les prochaines années.”
Woody Allen
Présenté par Charles Pissavin
Etudiant à l’école de commerce
de Clermont-Ferrand, en
alternance au sein du groupe
IBM dura...
Présentation Mémoire - Cognitive Business - Charles Pissavin
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Présentation Mémoire - Cognitive Business - Charles Pissavin

  1. 1. L’ère du Cognitive Business Les enjeux autour du BIG DATA © 2016 IBM Corporation
  2. 2. A l’heure du Cognitive Business, pour quelles raisons et selon quels procédés le Big Data se positionne-t-il au centre de la réussite stratégique des entreprises ? Quels sont les différents risques de cette mutation technologique et sociale ? Problématiques :
  3. 3. Parcours de la donnée Septembre - Octobre Novembre - Janvier Février- Mars Avril IBM Marché de l’IT BIG DATA Origines «Infra» Analyse Cognitive Business Partie 1 Partie 2 (Définitions) (Appréhender l’univers du Cognitive Business) p.12 p.20 p.47 p.91 p.100 Conclusion & Controverses Plan du mémoire :
  4. 4. Objectif Principal Comprendre les mouvements de l’IT pour interpréter la mutation stratégique du groupe IBM. Été 2015 : Orientation première vers le Big Data, Le 05 octobre 2015, annonce de Ginni Rometty (PDG du Groupe IBM), du lancement d’une nouvelle stratégie chez IBM : le Cognitive Business Octobre 2016 : Orientation vers le Cognitive Business : - Le marché, les concurrents, - La place du Big Data dans cette stratégie, - La place d’autres évolutions technologiques (Cloud computing, IoT, Open Data…), - Le nouvel outil : Watson + Les controverses autour des nouvelles technologies.
  5. 5. INTRODUCTION Depuis le XXème siècle, les progrès de la collecte et de l’analyse de l’information sont colossaux De l’os d’Ishango, au début de l’informatique (au siècle dernier), l’Homme à toujours cherché à comprendre son environnement en collectant, en analysant et communicant des données. Pour la première fois de son histoire, l’humanité a été capable de reproduire la réflexion cognitive humaine, bienvenue dans l’ère du Cognitive Business. Objectif : prendre des décisions en totale autonomie, apprendre de ses erreurs, cumuler des masses de données pour accélérer des processus de vente, proposer des diagnostics vitaux, enseigner et prédire avec précision des évènements futurs. Os d’Ishango (première calculatrice de l’humanité datant d’environ 20 000 ans avant notre ère)
  6. 6. 6 Parcours de la donnée Septembre - Octobre Novembre - Janvier Février- Mars Avril IBM Marché de l’IT BIG DATA Origines «Infra» Analyse Cognitive Business Partie 1 Partie 2 (Définitions) (Appréhender l’univers du Cognitive Business) p.12 p.20 p.47 p.91 p.100 Conclusion & Controverses Plan du mémoire :
  7. 7. Le Groupe IBM IBM est une société Américaine, née en 1911. Son cœur de métier est alors la fourniture de matériel (tabulateur et calculateur), puis s’étoffera rapidement avec des prestations de services. CA en 2015 de 81,7 Milliards de Dollar (-12%). Note de conjoncture : • La vente de la branche dédiée aux serveurs à Lenovo (pour 2,1 milliards de dollars), • Une variation du taux de change du dollar responsable à lui seul d’une baisse de 8% du chiffre d’affaires (2/3 de l’activité étant hors Etats-Unis), • Un bilan négatif dans les pays émergents (BRIC).
  8. 8. Concurrence Un marché en pleine mutation.
  9. 9. Une mutation du secteur Une stratégie CAMSS en hausse (Cloud, Analytics, Mobility, Security & Social) Une mutation vers le CAMSS : Cloud Analytic s Mobility Security Social 2014 4 15 1.0 1.8 0.8 2015 10 18 3.0 2.0 1.0 0 5 10 15 20 enmilliardsdedollars C A M S S
  10. 10. Stratégie Des partenariats et une acquisition principale
  11. 11. 11 Parcours de la donnée Septembre - Octobre Novembre - Janvier Février- Mars Avril IBM Marché de l’IT BIG DATA Origines «Infra» Analyse Cognitive Business Partie 1 Partie 2 (Définitions) (Appréhender l’univers du Cognitive Business) p.12 p.20 p.47 p.91 p.100 Conclusion & Controverses Plan du mémoire :
  12. 12. Le Big Data est utilisé de plus en plus souvent : cette notion est très fréquemment utilisée par les publicitaires et les médias pour « survendre »un phénomène ou un produit !
  13. 13. ce qui ne relève pas du Big Data : Ø Un volume de données traitable au moyen d’une fiche Excel, Ø Les données hébergées sur un seul nœud d’une base de données relationnelles, Ø Les données issues de sondages onéreux (INSEE, Politique…). ce qui, à l’inverse, relève du Big Data : Ø Le trafic d’un « gros » site web (e-commerce), Ø Les données de logs transactionnelles d’un site web d’une grande enseigne de distribution, Ø Les données de localisation GSM d’un opérateur téléphonique sur une journée, Ø Les données boursières échangées quotidiennement sur une place financière.
  14. 14. Pré-définition : Les 3 « V » du Big Data :
  15. 15. Pré-définition : Un quatrième « V » chez IBM
  16. 16. Le Big Data Une définition : Le Big Data est un processus analytique mis en place dans une organisation pour explorer ses données en les croisant ou non avec des données externes. Sa provenance provient d’une augmentation colossale du volume de données dans le monde. Les trois causes du Big Data : § Une cause sociale : les Réseaux Sociaux § Une cause technologique : Smartphones / Tablettes § Une cause économique : une baisse de prix exponentielle des IT
  17. 17. Une histoire de puissance de 1000 : faisons le parallèle entre les unités de mesure informatique face aux unités temporelles en égalent les notions d’octet et de seconde. En 2010, le zettaoctet de données stockées dans le monde a été dépassé et selon les experts, les données stockées par l’humanité d’ici 2020 dépasseront 10 zettaoctets.
  18. 18. Google Trends du mot : Big Data • Une popularité grandissante depuis 2011
  19. 19. Le Big Data Un monde en mouvement Des exemple par secteur Secteurs Exemples Automobile : - Alerter les secours en cas d’accident en croisant les données GPS et les données des puces des airbags des véhicules. Banque : - Accorder ou non des prêts à des particuliers par l’analyse de leurs données personnelles. - Meilleure détection de la fraude. Assurance : - Personnalisation de l’offre : évolution du prix des assurances en fonction de l’activité ou l’état physique des clients. Santé : - Prévenir une maladie, - Anticiper une pandémie, - Aider les chercheurs à être mieux informés et améliorer l’efficience de leurs résultats. Education : - Adaptation des sujets d’apprentissage en fonctions du niveau et des axes de progression de l’élève ou du salarié.
  20. 20. Le Big Data dans le monde de l’entreprise l’évolution du service commercial par le Puzzle client ?
  21. 21. 22 Parcours de la donnée Septembre - Octobre Novembre - Janvier Février- Mars Avril IBM Marché de l’IT BIG DATA Origines «Infra» Analyse Cognitive Business Partie 1 Partie 2 (Définitions) (Appréhender l’univers du Cognitive Business) p.12 p.20 p.47 p.91 p.100 Conclusion & Controverses Plan du mémoire :
  22. 22. 2. Les Réseaux Sociaux Origine des Données : 120 minutes en moyennes par jours 2,2 Milliards
  23. 23. 3. Le monde de l’entreprise : Origine des Données : le site Planetoscope, estime à 3 millions le nombre d’e-mails envoyés dans le monde chaque seconde, soit plus de 200 milliards par jours (en comptant les SPAMS qui représentent à eux seuls 90% des flux)
  24. 24. 1. Internet des Objets (IoT) La connection des objets Origine des Données :
  25. 25. 1. Internet des Objets (IoT) La connection des objets Origine des Données :
  26. 26. 4. L’Open Data : Collecte de données mises à disposition par une municipalité pour accélérer le développement économique. Origine des Données :
  27. 27. Exemple d’Open Data :596 Acres Application Newyorkaise permettant de géolocaliser les parcelles cultivables autour de soi.
  28. 28. 32 Parcours de la donnée Septembre - Octobre Novembre - Janvier Février- Mars Avril IBM Marché de l’IT BIG DATA Origines «Infra» Analyse Cognitive Business Partie 1 Partie 2 (Définitions) (Appréhender l’univers du Cognitive Business) p.12 p.20 p.47 p.91 p.100 Conclusion & Controverses Plan du mémoire :
  29. 29. Analyse de la donnée Watson = Machine Learning Applications d’analyse : 11 : Langage (écrit) 2 : Parole 3 : Vision (photo et vidéo) + 1 Application d’enrichissement de données par les News + 1 Application d’aide à la prise de décision, grâce à la mesure statistique de chaque issue possible pour répondre à une problématique 18 API Application program interface
  30. 30. Watson sur le marché dès 2016 ?
  31. 31. Partenariat avec Under Armour Accompagner vers la collecte de données : capteurs sur chaussures, montres et bracelets Développer une application : pour analyser et visualiser les données
  32. 32. Partenariat de Watson Health avec Medtronic Développement d’une application santé capable de changer la vie des personnes atteintes de diabète Analyser les données provenant du matériel médical proposé par Medtronic (pompes à insuline et lecteurs de glycémie en continu). Cette application permet de prévenir les crises d’hypoglycémie chez le patient trois heures avant le déclenchement des premiers signes d’une crise.
  33. 33. Pepper est capable de reconnaître le visage d’un client, d’analyser son historique de consommation et d’identifier ses habitudes et ses comportements à partir de l’analyse des données présentes sur les réseaux sociaux. Ainsi, il est capable de proposer le produit le plus adapté à la situation. Pepper est également capable d’anticiper le comportement d’achat négatif ou positif d’un client, par la lecture des mouvements de son visage. Pepper Partenariat avec Softbank Applications d’analyse par Watson : + Vision (vidéo : reconnaissance faciale) + Parole (échange verbal) + Langage (analyse texte sur les réseaux sociaux) + 1 Application d’aide à la prise de décision.
  34. 34. 38 Parcours de la donnée Septembre - Octobre Novembre - Janvier Février- Mars Avril IBM Marché de l’IT BIG DATA Origines «Infra» Analyse Cognitive Business Partie 1 Partie 2 (Définitions) (Appréhender l’univers du Cognitive Business) p.12 p.20 p.47 p.91 p.100 Conclusion & Controverses Plan du mémoire :
  35. 35. Conclusion • Restructurer les processus internes pour centraliser le parcours de la donnée, • Connecter le maximum d’objets dans l’entreprise pour augmenter le volume et la variété de données analysables, • Rechercher des donnés externes concernant le marché ciblé, sur les plateformes Open-Data, • Opter pour une solution d’infrastructure Cloud pour réduire les coûts d’infogérance, afin de dégager des fonds pour l’innovation, • Invertir sur une solution analytique Big Data (type Watson) pour rechercher de la valeur à l’intérieur des données internes de l’entreprise. Permettant également de croiser ces données avec des sources externes (météorologie et réseaux sociaux). A l’heure du Cognitive Business, pour quelles raisons et par quels procédés le Big Data se positionne-t-il au centre de la réussite stratégique des entreprises ? DSI IoT Open Data Cloud Analytique
  36. 36. • Quel impact sur l’emploi ? •Quelles seront les évolutions économiques d’un tel développement ? Sur le secteur primaire et secondaire ? Le tertiaire ? Source INSEE
  37. 37. •Quelles seront les évolutions économiques d’un tel développement ? Joseph Schumpeter (1883 - 1950) La Théorie de la Destruction créatrice La « destruction créatrice » désigne le processus continuellement à l'œuvre dans les économies et qui voit se produire de façon simultanée la disparition de secteurs d'activité économique conjointement à la création de nouvelles activités économiques. Destructions : - Conseil, - Vente, - Distribution, - L’IT, - … Création : - Data scientist, - Mathématiciens = Les métiers artistiques et certains métiers manuelles.
  38. 38. •Quelles seront les évolutions économiques d’un tel développement ? Le revenu universel Le revenu universel est déjà étudié dans certains pays scandinaves et aux Pays Bas. Déjà très prometteur en Namibie, il permet de lutter contre la malnutrition et permet d’améliorer le taux d’alphabétisation. Demain en occident, ce modèle permettrait d’assurer le niveau de consommation des ménages.
  39. 39. Stephen Hawking Pirmin Lemberger : Data Scientist et auteur de l’ouvrage « Big Data et Machine Learning ». Yann LeCun : directeur de la division Intelligence artificielle de Facebook et professeur à l’Université de New York, Pour eux, la prochaine étape du machine learning est Physicien « Les formes primitives d'intelligence artificielle que nous avons déjà se sont montrées très utiles. Mais je pense que le développement d'une intelligence artificielle complète pourrait mettre fin à la race humaine ». l’apprentissage non supervisé La théorie eschatologique :
  40. 40. Les arbres de Melbourne : première connexion entre la Technologie et l’Humanité ?
  41. 41. Une énorme évolution culturelle, économique et sociale ! Un marché de l’IT en plaine mutation. Un accompagnement permanent de la machine Une connexion de l’objet ultime : l’Homme
  42. 42. Remerciement
  43. 43. “L’avenir est la seule chose qui m’intéresse, car je compte bien y passer les prochaines années.” Woody Allen
  44. 44. Présenté par Charles Pissavin Etudiant à l’école de commerce de Clermont-Ferrand, en alternance au sein du groupe IBM durant 24 mois.

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