Si la matière et l’énergie ont dominé les industries du XIXème et du XXème siècles, la Data en prend la direction pour ce siècle. Nous entrons dans une nouvelle ère où dans toutes les industries, non seulement les techniciens, les opérateurs et les gestionnaires consomment et produisent de la Data, mais aussi tous les dispositifs, petits et grands, qu’ils utilisent pour prendre leurs décisions et exécuter leurs opérations. Une ère où la Data prendra un sein de toute activité industrielle autant d’importance que les matières premières et les énergies qui transportent et transforment ces dernières en des biens d’équipements et des produits de consommation. L’objectif de cette présentation est de démystifier le phénomène Big Data en décrivant son utilisation à travers les âges et les industries : recensement de population au XIXème siècle, gestion de réseaux et transactions bancaires à la fin du XXème siècle et sa récente percée dans les médias et dans les industries lourdes en ce début de XXIème siècle.

1. A travers les âges, les industries et les technologies
Hassan Lâasri
Juin 2015

2. Introduction
• La matière et l’énergie ont dominé les industries du
XIXème et du XXème siècles… La Data en prend la
direction pour ce siècle
• L’objectif de cette présentation est de démystifier le
phénomène Big Data en décrivant son utilisation à travers
les âges, les industries et les technologies sous-jacentes

3. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples (Amazon,
Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data Technology
Stack
• Références techniques, générales et films

4. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples (Amazon,
Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data Technology
Stack
• Références techniques, générales et films

5. Qu’est-ce que la Big Data ?
(aujourd’hui)

6. “C’est vous”
• Toute intention, sélection, consommation, recommandation ou dénigrement de
votre part intéresse une marque quelque part dans le monde
• Café, lait, céréales, jus de fruit, laitage que vous consommez le matin
• Savon, shampoing, dentifrice, lait, maquillage que vous utilisez avant de partir
au travail
• Moyens de transport que vous pratiquez pour y aller
• Radio, télé, sites Web, appli mobile que vous consommez quand vous êtes
chez vous
• Marques que vous aimez et que “likez” sur Facebook ou prenez en photo sur
Instagram
• …

7. La “révolution” a démarré
avec deux noms : Big Data
• Mai 2011, McKinsey & Company
publie un rapport intitulé “Big data:
The new frontier for innovation,
competition, and productivity”
• Depuis, la Big Data est devenue le
Graal de la technologie, celle qui
va tout bouleverser, tout
chambouler, tout révolutionner
• Les industries et les
gouvernements y voient une sortie
de la crise qui tétanise le monde
depuis la crise systémique de 2008
Hassan Lâasri, Big Data : entre histoire,
promesses et réalités, Les Echos

8. Mais la révolution n’est pas
nouvelle
• Les opérateurs de télécom, d’énergie, d’eau et de
transport collectent et analysent des alarmes, des
compteurs de performances et des données clients
— ils connaissent et peuvent prévoir vos
consommations
• Les banques de détail et les chaînes de grande
distribution traitent des millions de transactions par
jour — elles connaissant et peuvent prévoir vos
achats

9. Elle est même très ancienne
• Au XIX siècle, elle régnait déjà mais sous un autre
nom : l’exhaustivité
• On recensait des informations sur tous les individus
d’un pays : âge, occupation, CSP…
• C’était l’âge de la collecte manuelle, du papier, du
crayon et du calcul mental

10. Catalyseurs de la
(re)naissance de la Big Data
• Web ouvert à +3 milliards d’individus et du mobile à +6,8 milliards, à la
fois consommateurs et citoyens qui laissent des empreintes et
expriment leurs avis
• Coût réduit tendant vers la gratuité du stockage de la donnée
• Sortie des laboratoires des algorithmes de statistiques et
d’apprentissage automatique
• La loi de Moore et IPv6 ouvrent Internet à tous les objets que
l’humanité peut créer
• Pour épuiser la totalité des adresses IPv6, il faudrait 667 millions de
milliards d’appareils connectés sur chaque millimètre carré de la
surface de la Terre

11. Pionniers de cette
renaissance
• Yahoo et Google à la recherche
de solutions de stockage et de
traitement parallèles de larges
volumes de données sur des
serveurs banalisés
• Mise en accès libre des
technologies Hadoop,
MapReduce, NoSQL, BigTable et
la liste continue de s’allonger
• Amazon avec son algorithme de
recommandation, disponible en
accès libre sur le Web, depuis
utilisé par d’autres comme Netflix

12. La Big Data aujourd’hui :
principalement dans les médias
• La publicité, le marketing et les
médias sont aujourd’hui les
plus gros producteurs et
consommateurs de la Big Data
• Personnalisation de
compagnes de publicité en
ligne, de marketing direct, de
sites Web, d’applications
mobiles et de réseaux sociaux
• Toutes les industries B2C et
depuis peu toutes les industries
B2B
Hassan Lâasri, Quand les médias
rencontrent les mégadonnées, JDN
Hassan Lâasri, La Data, levier pour
personnaliser sa présence digitale, JDN

13. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples
(Amazon, Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data Technology
Stack
• Références techniques, générales et films

14. Etude quantitative
318 dirigeants exécutifs sondés en 2013*
http://www.economistinsights.com/analysis/data-directive

15. Echantillon

16. Pour les directions marketing & communication
qui ont exploité la Data, celle-ci a été la clef pour
atteindre leurs trois priorités clés :
1. Connaitre mieux le client
2. Le servir efficacement
3. Anticiper ses besoins

17. Plus d’un 1/3 des acteurs des
industries lourdes :
• Soit exploite déjà la Data
• Soit s’y prépare

18. Les plus performants exploitent
plusieurs sources de Data :
• Access Point Data (site web)
• Social Data (réseaux sociaux,
blogs)
• Open Data (gouvernement)

19. Industries B2C à l’ère de la
personnalisation
Un smartphone nouvellement
commercialisé peut-être annoncé aux :
• Adolescents comme un appareil de
musique
• Globe-trotteurs comme un dispositif
de réservation
• Jeunes talents comme un dispositif
social
• Geek comme un ordinateur mobile
• Grands-parents comme un
téléphone
Andres Gonzalez et Hassan Lâasri, Data et
agences de publicité, levier ou frein pour la
créativité, Forum d’Avignon

20. La Big Data dans le B2C : écosystème
complexe

21. La Big Data pour la
personnalisation
Site
Social
Data ONLINE
Data OFFLINE
Raports &
Dashboards
Corrélation
Analyse
ad-hoc
Prédiction
Attribution
Clustering
Mobile
Pub Site SocialMobile
Pub
S’informe
S’enregistre
Consulte
Commente
Partage
Evalue
Data
brute
Data
analysée
Collecte Analyse Personnalisation
Personnalisation

22. Comment ça marche ?
CONTEXTE ACTIONS
Prise en compte du contexte, des actions
immédiates, de l’historique, des préférences et du
réseau d’amis…
HISTORIQUE PRÉFÉRENCES RELATIONNEL
Google, Amazon, Youtube, Facebook, LinkedIn, Netflix, Shazam, NY Times…

23. Data exploitée :
• Celles des profils les plus proches
Recommandations :
• Produits similaires à ceux achetés par les profils les
plus proches
• Produits recommandés par les profils
• Produits dont les recommandations ont été
consultées : lui + profils
• Produits consultés par lui + les profils
• Le profil le plus proche est activé
• Plus il navigue, plus le profil est
affiné
Visiteur inconnu
Consulte
• Profil modifié
• Profils similaires modifiés
Quitte

24. S’identifie/reconnu
Data exploitée :
• Produits achetés
• Produits consultés
• Recommandations lues
• Temps passé par produit
• Régularité des visites
Recommandations :
• Produits similaires à ceux déjà achetés
• Produits dont il a lu les recommandations
• Produits consultés
Profil activé
• Profil modifié
• Profils similaires modifiés
Quitte
Visiteur (re)connu

25. Profil activé
• Profil modifié
• Profils similaires modifiés
• Achète
• Recommande
• Consulte
• Profil modifié
• Profils similaires modifiés
Quitte
Visiteur (re)connu
Recommandations :
• Produits similaires à ceux déjà achetés
• Produits dont il a lu les recommandations
• Produits consultés
S’identifie/reconnu
Data exploitée :
• Produits achetés
• Produits consultés
• Recommandations lues
• Temps passé par produit
• Régularité des visites

26. Capital One Serveur [x+1]
BD Nielsen
BD Digital Envoy
DMP
(1) Se connecte
(2) Cookies utilisateur
(3) Code postal ?
(4) Code postal
(3) Cookies similaires ?
(4) Cookies similaires
(6) Segment
(Age, CSP, salaire, risque dette)
(5) Cookies utilisateur +
similaires + Code Postal
(7) Offre de crédit personnalisée
Contrairement à Amazon qui utilise
un système fermé (données
internes), Capital One utilise un
système ouvert (données internes et
externes)
Le temps que la page Capital One se charge

27. • Pendant le CES 2013, Sprint utilisait BrandLIVE de DigitasLBi pour
surveiller les conversations en ligne sur trois initiatives marketing :
• Technologies vertes, innovation technologique et la technologie
pour les seniors
• Réseaux sociaux pris en compte :
• Facebook, Twitter, Google+, Vine, Instagram, Pinterest, LinkedIn
et Youtube
• Chaque jour, Sprint définissait des sujets que BrandLIVE traitait
dans la journée même et diffusait à une communauté de 5,6 million
de suiveurs
• Grâce à cette capacité, Sprint pouvait combiner des contenus
planifiés, parfois 6 mois à l’avance, avec de contenus spontanés et
les publier sur les réseaux sociaux

28. Depuis, Sprint a généralisé l’approche pour créer une sorte de Newsroom
calquée sur le fonctionnement des médias d'information avec des :
• Rédacteurs en chef
• Creative technologists
• Data analysts
• Community managers
• Des journalistes
• Spécialistes des Social Ads

29. • 12 septembre 2012, Pendant que Tim Cook présentait iPhone5,
Samsung et son agence media 72andSunny suivaient les
conversations qui en résultaient sur les réseaux sociaux
• En même moment, Samsung démarrait la conception d’une publicité de
son Galaxy S3 en tenant compte de
ces conversations
• Une semaine après, la publicité
était lancée à la télé et en
ligne (+ 70 million de fois)
• 27 février 2013, Forbes
annonçait « Galaxy bat iPhone
dans la catégorie
meilleur smartphone »

30. La Big Data ne s’arrête pas
au secteur B2C
• Elle opère déjà dans le secteur B2B
• Analyse de la concurrence grâce au
web crawling, au web scrapping et
au text mining des sites concurrents
• Génération de prospects grâce aux
mêmes technologies appliquées aux
sites clients
• Localisation d’experts internes grâce
à l’apprentissage statistique des
questions-réponses
• …
Hassan Lâasri, Data Tour : le secteur B2B
est-il le prochain arrêt ?, JDN

31. La Big Data aujourd’hui
• Opère derrière les sites Web, les applications mobiles, les
réseaux sociaux et en général toute la gestion de la relation client
• Dans le B2C :
• Personnalisent le contenant (taille, design et couleur) et le
contenu (texte, image, audio, vidéo) de la publicité en ligne, du
marketing direct et de la communication vers le client
• Dans le B2B :
• Analyse de la concurrence, génération de prospects et
identification d’experts internes… La liste ne fait que démarrer

32. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples (Amazon,
Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data Technology
Stack
• Références techniques, générales et films

33. La Big Data et les industries
lourdes
• Les sites Web, les applications
mobiles, les réseaux sociaux
ne sont que la partie visible de
la Big Data
• Depuis peu, elles transforment
la gestion des infrastructures,
des équipements et des
process industriels des
industries lourdes
Hassan Lâasri, Les données massives et les
industries lourdes, Les Echos

34. Vers l’Internet des Objets
• 36,8% des entreprise de l’étude commune à
l’Economist Intelligence Unit et Wipro prévoient
d’exploiter les données
• 46,9% de ces données vient des équipements eux-
mêmes, de compteurs basiques ou de télémètres
intelligents (e.g., Linky d’ERDF)
• L’ère de l’Internet Des Objets est né depuis IPv6
dont le but était de donner une adresse IP à chaque
dispositif que l’humanité puisse créer

35. Utilisation de la Big Data
dans le secteur de l’énergie
• Les majors et les électriciens disposent de ce que Google et compères rêveraient d’avoir —
une information sectorielle stratégique non seulement pour les individus mais pour
l’économie toute entière
• L’AIE, Total, EDF, ERDF, RTE… disposent de mégadonnées pour non seulement analyser
la production et la demande mais aussi prévoir les conséquences économiques et
géopolitiques de décisions de choix de bouquets énergétiques — prix, PIB…
• Sous la pression du respect du climat, les électriciens investissent de plus en plus dans les
réseaux électriques intelligents (smart grids) —Linky n’est qu’un début
• Original : trading de l’énergie avec des modèles issus de la finance quantitative (prise en
compte des sources d’énergie transitoires, des données météo, d’aléas divers et variés…)
• Plus original : la prospection, activité non seulement technique mais de plus en plus
géopolitique, pousse certains majors à regarder de près la Big Data pour les aider à profiler
leurs interlocuteurs dans les pays producteurs —IBM Watson Analytics permet d’analyser le
profil d’un dirigeant à partir de ses discours

36. Exemple du transport
maritime du pétrole et du gaz
• Flottes de navires de différente taille, de
différents âges
• Les opérations journalières et régulières d’un
navire génèrent des données techniques sur la
distance parcourue, les vitesses observées et
du carburant consommé
• Avec leurs capteurs plus intelligents, les
nouveaux navires génèrent en plus des
données sur le vent, les vagues et la houle
• Ajouter à cela les données commerciales et
douanières et vous obtenez des mégadonnées
beaucoup plus volumineuses que ce que
génèrent l’industrie des médias
• Gains : amélioration dans la planification des
voyages, dans l’attribution des navires et
surtout dans la planification de la maintenance

37. Exemple de la maintenance
prédictive d’installations

38. Exemples d’autres industries
• Pour optimiser le trajet d’un livreur chargé de 120 à
175 colis par jour, UPS recoupe les données
générées par les capteurs de ses camions (vitesse,
arrêts, freinages…) avec les données GPS
• Pour l’édition 2013 de la Coupe de l’America, le
defender Oracle Team USA avait embarqué des
systèmes intelligents d’aide aux navigants en temps
réel (+300 capteurs, +200 gigabits de données
par jour de navigation)… Edition gagnée

39. L’industrie du 21ème siècle :
Matière, énergie et information
• Dans toutes les industries, non seulement les
techniciens, les opérateurs et les gestionnaires
génèrent de la donnée, mais aussi tous les
dispositifs, petits et grands, qu’ils utilisent pour
prendre leurs décisions et exécuter leurs opérations
• Une ère où la donnée prendra au sein de toute
activité industrielle autant d’importance que les
matières premières et les énergies qui transportent
et transforment ces derniers en des biens
d’équipements et des produits de consommation

40. Mais attention, trop d’information
n’est pas la solution
• Notre cerveau est limité
• Herbert Simon, prix Nobel d'économie en
1978, est venu à la conclusion que ce qui
nous manque n’est pas l'information,
mais l’attention
• Daniel Kahneman, prix Nobel d'économie
en 2002, est venu à la conclusion que
notre cerveau n’est pas seulement limité,
mais fait toujours des erreurs lorsqu’il
est confronté à un trop grand nombre
d’informations
• Il faut donc toujours commencer par savoir
ce que l’on cherche à optimiser, ensuite
identifier le type et les sources de
données, ensuite les collecter, enfin les
activer

41. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples (Amazon,
Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data Technology
Stack
• Références techniques, générales et films

42. La Big Data
demain
• Humains, objets et
applications connectés
• A la fois producteurs et
consommateurs de la
donnée

43. Je génère la donnée. Je
consomme la donnée.

44. Gain accumulé

45. Internet d’applications
connectées

46. Vie privée, un business
demain

47. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples (Amazon,
Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data
Technology Stack
• Références techniques, générales et films

48. Version simplifiée de la “Big Data
Technology Stack”

49. Logiciels
• Pour expert développeur :
communauté des logiciels
libres, en particulier Python et
R
• Pour Data Scientist : logiciel
libre R, logiciels propriétaires
SAS, SPSS
• Pour simple utilisateur :
plateformes IBM Watson
Analytics, Amazon Machine
Learning et Microsoft Azure
Machine Learning

50. Algorithmes souvent utilisés
• Statistiques :
• Régression multiple, analyse discriminatoire, analyse factorielle, analyse
typologique, analyse conjointe, analyse multidimensionnelle…
• Modèles :
• Processus de Markov, théorie des files d’attente…
• Optimisation :
• Calcul différentiel, programmation linéaire, programmation par contraintes,
théorie de la décision statistique, théorie des jeux, business rules…
• Apprentissage :
• Réseaux neuronaux, méthodes statistiques, chaines de Markov, programmation
dynamique…

51. Agenda
• Qu’est ce que la Big Data ?
• Big Data dans l’industrie des médias et exemples (Amazon,
Capital One, Sprint et Cisco)
• Big Data dans les industries lourdes et exemples de l’énergie
• Internet Des Objets
• Technologies et logiciels sous-jacentes : Big Data Technology
Stack
• Références techniques, générales et films

52. Références techniques
• “OpenIntro Statistics”, David M Diez,
Christopher D Barr
• “Statistics without maths for psychology”,
Christine P. Dancey, John Reidy
• “The Practice of Statistics for Business
and Economics”, Moore, McCabe, Alwan,
Craig, Duckworth
• “Probabilités, Analyse des Données et
Statistique”, Gilbert Saporta
• “Forecasting methods and applications”,
Spyros Makridakis, Steven C.
Wheelwright, Rob J. Hyndman
• “Artificial Intelligence, A Modern
Approach”, Stuart Russell, Peter Norvig

53. Références générales
• “Big data: The new frontier for
innovation, competition, and
productivity”, McKinsey & Company
• “Leading Digital, turning technology into
business transformation”, George
Westerman, Didier Bonnet, Andrew
McAfee
• “Big data et objets connectés. Faire de
la France un champion de la révolution
numérique”, Institut Montaigne
• “La Data”, Revue Influencia, N° 9, Avril-
Juin 2014
• Le site http://radar.oreilly.com/

54. Films pour se distraire
• “Moneyball” avec Brad Pitt
• “Minority Report” avec Tom
Cruise

56. Hassan Lâasri
• Président et Consultant chez HB & MJ Partners
SAS, société de conseil et d’accompagnement
dans le Digital et la Data. J’accompagne les
entreprises à intégrer les nouvelles
technologies pour accélérer leur
transformation digitale. J’accompagne aussi
les Start-Up à marketer et vendre leurs
technologies digitales sous forme de projets
de transformation où la technologie est
intégrée dans les Data Factory ou les
Systèmes d’Information de ces entreprises.
• Docteur en Informatique avec une
spécialisation en Intelligence Artificielle, je
dispose d’une expérience de plus de 25 ans
dans le secteur des hautes technologies pour
entreprises : 9 ans dans la recherche et le
développement en intelligence artificielle, 11
ans dans le marketing et la vente de hautes
technologies logicielles et 7 ans dans le
management de projets complexes.
www.hassanlaasri.com
www.hbmjpartners.com
hlaasri@hbmjpartners.com