Article publié sur le site LesEchos.fr: Analyse critique d'un article de la HBR d'Octobre 2012: « Big Data : The Management Revolution » de Andrew McAfee (Principal Research Scientist, MIT Center for Digital Business) et Erik Brynjolfsson (Professor at MIT Sloan School of Management, Director of MIT Center of Digital Business).

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12/03/2013 | Bruno TEBOUL | Marketing Communication | Tribune | Lu 906 fois | aucun commentaire
Big Data: une révolution managériale ?
LE CERCLE. Analyse critique d'un article de la HBR d'Octobre 2012: « Big Data : The Management
Revolution » de Andrew McAfee (Principal Research Scientist, MIT Center for Digital Business) et
Erik Brynjolfsson (Professor at MIT Sloan School of Management, Director of MIT Center of Digital
Business).
Le titre de l’article était pourtant très pertinent et évocateur, mais le contenu
hélas dense est quelque peu décevant de la part de 2 enseignants-
chercheurs du MIT : les auteurs commencent par rappeler que le dicton
selon lequel « on ne peut pas manager ce que l’on ne mesure pas »
(attribué à Deming W. Edwards et Peter Drucker) est empli de sagesse. Or
ce dicton, est depuis plusieurs années selon nous érigé en dogme absolu et
conduit inévitablement A. McAfee et E. Brynjolfsson à considérer que
l’engouement soudain pour le phénomène « Big Data » s’explique pour cette
raison.
L’explosion des données récentes conduirait les managers-décisionnaires,
les dirigeants à vouloir tout mesurer et croire ainsi transformer des données
brutes en connaissances infaillibles capables de servir alors des prises de
décisions complexes et par conséquent optimiser la performance. Nous
pensons que ce mythe qui n’épargne pas les auteurs de l’article; victimes
eux aussi d’une croyance aveugle selon laquelle un manager-décisionnaire
ou un dirigeant peut à l’image d’un médecin spécialiste ou d’un enquêteur
chevronné réunir des informations diverses et variées ayant valeur d’indices
autour d’un faisceau commun d’informations (passage des symptômes au
syndrome en médecine). Or, il parait difficile de fonder ses hypothèses, sur
un simple assemblage d’informations mêmes cohérentes entre elles et d’en
faire autorité au point de les ériger comme preuves irréfutables pour décrire
et expliquer une situation donnée.
A fortiori, nous pensons qu’il est risqué, voire dangereux de comprendre et traiter l’information à des fins de
décisions stratégiques, managériales suite à l’étape de collecte et d’analyse des informations : le diagnostic ne
fait pas la thérapie. Un « faisceau d’indice » n’est pas une preuve intangible, or en management ou en marketing
de la décision l’amalgame semble facile et rapide. L'analyse de la littérature montre que la majorité des
chercheurs sont unanimes pour constater que les décisions où un individu est confronté à des choix complexes,
ambigus et incertains sont fortement biaisées (Evans 1989 ; Ghiglione et Richard 1999).
Cela tient au fait que les individus ont des capacités cognitives limitées de traitement et de mémorisation des
informations (Simon 1958). Ces thèses bien établies depuis une quarantaine d’années maintenant sont
totalement ignorées par A. Mc Afee et E. Brynjolfsson dans leur article. Alors que de nombreuses recherches
recensent une multitude d'heuristiques et de biais cognitifs qui peuvent s'exercer chez un décideur (Hogarth
1980) en matière de sélection et d'interprétation des informations qui seront considérées par lui comme
pertinentes (Evans 1989).
Or dans l’acte de collecte d’information, dans le traitement des informations, dans l’analyse et l’interprétation des
données, la complexité et l’incertitude sont des constantes quasi-scientifiques et techniques ! Alors comment
ignorer que ces phases délicates et chronologiques à la prise de décision puissent être exemptes de biais surtout
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ENTREPRENEUR
MARKETING COMMUNICATION
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ÉCRIT PAR
Bruno TEBOUL
PhD Candidate.
Université Paris
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2. 30/06/13 10:10Big Data: une révolution managériale ? | Le Cercle Les Echos
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lorsque l’on veut manipuler des millions de datas différentes tout en accélérant le rythme de ce traitement. En
dépit de leur utilité (Ghiglione et Richard 1999), ces heuristiques et biais peuvent se révéler erronés et conduire à
des stratégies cognitives abusives, donnant lieu au développement d'actions déviantes chez le dirigeant
(Fredrickson et Mitchell 1984).
Pour rappel, selon Kahneman et Tversky (1974), (nobélisé en économie en 2002), une heuristique est une
stratégie cognitive simplifiée utilisée pour économiser du temps qui permet de faire des inférences acceptables
pour l’individu, même si elles peuvent s’avérer fausses (non validée d’un point de vue logico-déductif). Selon
Kahneman et Tversky, les heuristiques sont donc susceptibles de générer des biais dans l’esprit des dirigeants et
peuvent par conséquent être considérées comme des sources potentielles de biais. Nous avons retenu comme
définition du biais cognitif celle donnée par Le Ny (1991) : « un biais est une distorsion (déviation systématique
par rapport à une norme) que subit une information en entrant dans le système cognitif ou en sortant ».
Si ces processus cognitifs dysfonctionnels sont bien décrits par la littérature, leur étude sur le terrain a été
réalisée, dans la majorité des cas, en laboratoire et avec un protocole de recherche spécifique conçu pour tester
un type de biais donné dans un contexte particulier (Kahneman et al. 1982). À titre d'illustration, Hogarth et
Makridakis (1981) ont identifié plus d'une trentaine de biais cognitifs associés à un processus de planification
stratégique et de décision managériale. C’est la raison pour laquelle nous ne pouvons accepter la naïveté quasi-
angélique des auteurs de l’article Mc Afee et Brynjolfsson lorsqu’ils considèrent que les décisions dictées par
l’analyse des données sont prises dans de meilleures conditions et constituent dès lors de meilleures décisions
managériales, plus efficaces, plus performantes. Comme si le caractère quantitatif et statistique qui font de
l’agent économique ou du dirigeant un acteur « bayésien », capable de prendre des décisions rationnelles
pouvait suffire à objectiver les conditions de prise de décision et ainsi éviter les heuristiques et autres biais
cognitifs. Encore une fois ce n’est pas la quantité ou la qualité des données qui permettent de sécuriser une
décision, mais le traitement que l’on en fait.
L’avènement d’internet, du commerce électronique, du marketing online ont accélérés le symptôme qui consiste à
croire que tout est mesurable désormais dans un monde « digitalisé » (où tout est observable et quantifiable), où
les maitres-mots en management sont désormais « monitoring de la performance », « indicateurs clés de
performance » (KPI), « traçabilité », (online tracking), « ROI »... Les auteurs eux rappellent qu’en passant du
commerce de détail traditionnel à l’e-commerce la compréhension et la connaissance des clients a augmenté de
façon spectaculaire.
Les détaillants en ligne peuvent désormais suivre non seulement ce que les clients ont acheté, mais aussi ce
qu’ils ont regardé, visité sans acheter, comment ils ont navigué sur le site, comment ils ont été influencés ou non
par les promotions… Sont-ils sensibles aux techniques de merchandising du site (mise en avant,
recommandations produits…) ? Combien l’internaute passe-t-il de temps sur le site ? A quel endroit précis du
site, l’internaute est-il parti sans acheter ? etc. Cette logique poussée à l’extrême a permis à des acteurs « pure
players » tels que Amazon de développer des algorithmes pour prédire ce que les clients seraient susceptibles
d’acheter en matière de produits culturels, essentiellement livres et disques sur leur site…
Le but étant d’accroître la fidélisation à Amazon, on parlerait davantage de volonté de « stickiness » des clients et
même plus de « loyalty » à ce stade. Ce que les détaillants traditionnels ne peuvent pas envisager ou tout
simplement ne pouvant pas accéder à ce type d'information, ne peuvent agir vers leurs clients avec un marketing
quasi-temps réel et/ou prédictif. Les auteurs insistent sur le fait que les entreprises qui sont nées « digitales »
accomplissent des prouesses inimaginables en matière de gestion des données clients, comparativement à la
génération d’entrepreneur précédente (celle d’avant le web). Mais selon eux, l'utilisation et l’exploitation du
déluge informationnel a le potentiel de transformer encore plus les entreprises traditionnelles. Le traitement du «
Big Data » peut leur offrir des possibilités encore plus grandes et qui pourrait se traduire par un avantage
concurrentiel certain. Mais faut-il encore prendre le virage de la technologie de l’information, du traitement des
données temps réel sans trop attendre…
Mc Afee et Brynjolfsson rappelle et illustre ensuite la fameuse théorie des 3 V (volume, velocity, variety) qui
explique le phénomène « Big Data ». S’agissant de l’explication par le « volume », ils mentionnent qu’en 2012,
environ 2,5 exaoctets de données sont créés chaque jour, et que ce nombre va doubler tous les 40 mois environ.
Aujourd’hui plus de données traverse l’Internet chaque seconde qu’en 20 ans de stockage de données à l’échelle
du world wide web ! Par exemple, ils estiment que Wal-Mart recueille plus de 2,5 Pétaoctets de données toutes
les heures à partir de ses transactions magasins gérées en temps réel via un système RFID. Un Pétaoctet est
égal à un quadrillion d’octets, soit l'équivalent d'environ 20 millions de fichiers texte. Un Exaoctet est égal à 1.000
fois ce montant, soit un milliard de Gigaoctets !
Ils relatent que leur collègue Alex Sandy Pentland du MIT Media Lab utilisa des données de géo-localisation via
les téléphones mobiles (GPS) pour déduire combien de personnes furent garées dans les parkings des magasins
Macy’s lors du « Black Friday », (début de la saison des achats de Noël aux États-Unis). L’exemple de Sears est
également cité: il y a 2 ans que le groupe de retail a pris le virage du « Big Data » afin de mettre en place un
système promotion sur mesure et personnalisé par client et passé de 8 semaines de traitement des données
(plusieurs Pétaoctets) à une semaine en travaillant avec le prestataire Cloudera.
Ces 2 exemples restent anecdotiques, tout comme les résultats de l’étude menée par Mc Afee, Brynjolfsson et
Mc Kinsey Business Technology Office à travers la conduite de 330 entretiens structurés auprès de dirigeants de
sociétés côtés en Amérique du Nord et qui conclut sur le fait que les entreprises « data-driven » sont en
générales plus compétitives de 5% que leurs homologues et plus rentables de 6% ! Là encore, nous ne sommes
pas d’accord avec les auteurs de l’article qui considère l’idée selon laquelle ce n’est pas la qualité des
algorithmes qui importe mais bien la quantité de datas : ici « Big Data » rime avec « Wrong Decision » !
Bien au contraire, c’est la qualité d’analyse et de traitement de l’information qui prévaut sur les masses de
données cumulées en vain et dont le traitement pourrait s’avérer faux et inapproprié. Thomas H. Davenport, dans
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son dernier ouvrage (« Judgment Calls: 12 Stories of Big Decisions and the Teams That Got Them Right »,
Harvard Business Review Press) publié en mars 2012 explique notamment qu’il n’est pas indispensable de
recourir à l’analyse de grandes quantités de données pour prendre les bonnes décisions, ni d’analyser soi-même
les données, et qu’il est souvent pertinent de considérer les données collectées aux plus bas échelons d’une
organisation. L’auteur explique que, dans la mesure où les Small Data peuvent être collectées n’importe où dans
une organisation, les managers n’ont plus d’excuse pour ne pas améliorer leur façon de prendre des décisions.
Attention, toutefois, à ne pas s’en remettre au jugement d’une seule personne, surtout si elle incarne à elle seule
l’entreprise et s’apparente à un « Grand Timonier » (« Great Leader »). Ainsi, les décisions collégiales,
participatives, seraient bien meilleures que celles faites par un seul individu, fut-il un « Great Leader ». Dans son
ouvrage, Thomas H.Davenport détaille quelques fiascos issus de mauvaises décisions prises par un seul
individu, notamment pour les fusions-acquisitions dont on sait que 50 à 70 % échouent. Ce fut par exemple le cas
du rachat d’AOL par Time Warner, dont le patron, sans demander l’avis de ses collaborateurs, n’avait pas jugé
utile de se protéger contre une baisse du cours de bourse de sa cible… ce qui arriva et entraîna une moins-value
de 99 milliards de dollars. Autre exemple : la tentative de rachat de Yahoo! par Microsoft, qui a échoué parce que
le patron de Yahoo! à l’époque, qui exigeait quatre dollars de plus par action, n’avait pas jugé utile de demander
leur avis à ses actionnaires sur l’offre de Microsoft… qu’ils auraient peut-être bien acceptée ! Le cours de bourse
de Yahoo ne s’en est jamais remis.
En réalité, c’est la combinaison de l’analyse des données (même avec des volumes limités, avec des outils
décisionnels et prédictifs), et de processus de jugement collaboratifs (et itératifs) qui détermine la bonne décision.
On peut même avancer que c’est ce qui fera, à l’avenir, la différence entre les organisations, dans la mesure où il
sera de plus en plus difficile d’intégrer des masses énormes d’informations dans les processus de décision – du
moins sans disposer des outils adaptés. Dans un article de avril 2012 de la Harvard Business Review, intitulé «
Les bonnes données ne garantissent pas les bonnes décisions », ce même Thomas H. Davenport explique que
l’un des risques est que, dans une organisation, des managers prennent des mauvaises décisions basées sur
des données qui auront coûté très cher à collecter. Il met en exergue les quatre raisons pour lesquelles « Les
bonnes données ne garantissent pas les bonnes décisions » :
- l’expertise et les compétences en décisionnel demeurent concentrées sur quelques collaborateurs,
- les DSI privilégient les processus formalisés (la finance, les ressources humaines) et délaissent la gestion
d’informations non structurées, par définition plus difficiles à traiter et dont le retour sur investissement est
aléatoire,
- l’information utile existe mais elle est difficile à localiser,
- les managers ne gèrent pas l’information aussi bien qu’ils gèrent la finance ou les marques.
Là encore, nous nous étonnons que Mc Afee et Brynjolfsson passent sous silence cet article et ses conclusions,
d’autant que Thomas H. Davenport est également l’auteur de l’article suivant dans le dossier « Big Data » de la
HBR d’octobre 2012…
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