Quand les données deviennent
"autonomes"
Daniel Kaplan [dkaplan@fing.org]
Tous les secteurs sont intensifs en données
L'entreprise n'est plus un château-fort
Elle n'innove plus
toute seule
Elle ne produit plus
toute seule
Notre marché
d'aujourd'hui
Nos nouveaux
marchés
Utilisation de
technologies tierces
Idées & connaissances
internes
Idées & connaissances
venues d'ailleurs
Henry Chesbrough, UC Berkeley: Open Innovation: Renewing Growth from Industrial R&D, 2004
Filialisation,
co-investissement
Essaimage,
licences,
"écosystème"
Marchés tenus
par d'autres
Innovation ouverte
Standards, normes
Open source, "libre"
Circulation des connaissances
Nouveaux concurrents
Nouveaux substituts
Innovation de business
models
"Modularisation" des chaînes
de valeur
Product-Service Systems
Circuits bouclés
"Ecosystèmes"
Consommacteurs
…
Les données jouent un rôle transformateur
Avant, les données étaient des
constructions ad hoc pour
remplir les variables de
programmes informatiques
Numérisation
de la vie quotidienne
et du monde physique
Un nouveau monde
d'innovation
permanente
et de co-opétition
Contenu numérique "natif"
Traces
Web des objets
Localisation…
Captas
Innovation ouverte
Chaînes de valeur complexes
et co-opétitives
Un web d'APIs et de mashups
Multicanal, plurimédias,, transmédia
Assemblages souples et dynamiques
d'organisations/projets/services
Contenu produit
par les utilisateurs
Données non structurées
(càd structurées après)…
Numérisation
de la vie quotidienne
et du monde physique
Un nouveau monde
d'innovation
permanente
et de co-opétition
Les données
deviennent
"autonomes"
S'organise autour de
l'identité,
les données,
des plateformes
Produites "au cas où",
automatiquement, sans y penser
Mixées, agrégées
Réutilisées dans une
infinité de contextes différents
Répliquées, dupliquées,
louées, vendues
A besoin de données…
… fiables
… accessibles
… bon marché
… cohérentes
A finalités "ouvertes"
… documentées
… liées
… réutilisables…
… signifiantes
Avant, les données étaient des
constructions ad hoc pour
remplir les variables de
programmes informatiques
Enfermées dans chaque program
Incohérentes au sein de l'org
Hautement contextuelles
Maximisées
Peu mises à jour si non autom
Régulées au travers des trait
Une économie de plus
en plus fondée sur les
données
Une création de
valeur de plus en plus
"écosystémique"
Conséquences de 1er ordre
Ce monde a
besoin
de ses
infrastructures
(identité/cloud
/
sémantique/
sécurité…)
Un "déluge de
données"
et un besoin de
gestion,
sélection,
filtrage,
médiation…
Nouvelles
possibilités de
produire [en
temps réel]
connaissances,
analyses,
prévisions,
décisions…
Les données
deviennent
"autonomes"
S'organise autour de
l'identité,
les données,
des plateformes
Conséquences de 2e ordre
Reprendre le
contrôle des
décisions
algorithmiques
Nouveaux
rapports de
pouvoir et de
concurrence
Interrogations
sur
la donnée
"brute"
Et le Big Data, dans tout cela ?
Serge Abiteboul
Source : Big Data Trends
Forbes, David Feinleib, 2012
"Collecte" ?
"Traitement" ?
"Finalité" ?
"Conservation" ?
"Croisements" ?
"Droit d'accès" ?
L'ouverture des données publiques…
et privées
 Europe
 UK : directement impulsé par le
1er ministre ; 90+ communautés
urbaines
 Initiatives nationales en
Belgique, Finlande, Suède,
Norvège, Espagne, Grèce
 Italie : Région du Piémont
 Irlande : Fingall County
 Espagne : Pays Basque, Asturies
Un mouvement d'ampleur
Un mouvement qui se structure
L'Open Data des entreprises, sujet en devenir
Qu'est-ce que ça produit ?
Le concept d'Infolab
L'INFOLAB
Outils
Technologies
Méthodes
Services
spécialisés
Compétences
Données
disponibles
Open Data
Données produites
pour soi-même
Droit
Recherche
ENTREPRISES
Compétitivité
Marketing
Innovation…
ACTEURS PUBLICS
Efficience
Participation
Valorisation…
ASSOCIATIONS
Nouveaux outils
Efficacité
Capacitation…
MEDIAS LOCAUX
Data journalisme
Services
Médias participatifs…
Un dispositif accessible,
ouvert et continu
GRAND PUBLIC
Analyse,
Participation
Capacitation...
Écoles
Sensibiliser, découvrir, explorer,
former, mettre en valeur,
collaborer, accompagner…
Et les données personnelles ?
Les données personnelles sont
la matière première du marketing contemporain
Elles sont aussi son poison
Expérimenter le partage des données personnelles
entre les organisations et les individus qu'elles concernent
pour qu'ils en fassent… ce qui a du sens pour eux.
C'est bien plus qu'une idée en l'air
AMEE / Avoco Secure / billmonitor / British Gas /
Callcredit / EDF Energy / E.ON / Garlik / Google / Lloyds
Banking Group / MasterCard / Moneysupermarket.com /
Mydex / npower / RBS / Scottish Power / Scottish
Southern Energy / The UK Cards Association / Three /
Visa / Google…
De quelles données parle-t-on ?
Consommation
Finances
Administration
Communication
Navigation sur le web
Santé et bien-être
Mobilité
Formation et emploi
Energie
Ses propres productions…
Pour en faire quoi ?
Expérimentation de terrain
Prototypage et test
d'applications tierces
Observation
Extraction
des données
Constitution
du panel
Installation
de la plate-
forme
Bilan
Communi-
cation
Préparation
des suites
Mai-Octobre Novembre 2013-Avril 2014 2e T 2014
2013-2014 : l'expérimentation de MesInfos
Quand les données deviennent
"autonomes"
Daniel Kaplan [dkaplan@fing.org]

Quand les données deviennent "autonomes"

  • 1.
    Quand les donnéesdeviennent "autonomes" Daniel Kaplan [dkaplan@fing.org]
  • 2.
    Tous les secteurssont intensifs en données
  • 3.
    L'entreprise n'est plusun château-fort Elle n'innove plus toute seule Elle ne produit plus toute seule Notre marché d'aujourd'hui Nos nouveaux marchés Utilisation de technologies tierces Idées & connaissances internes Idées & connaissances venues d'ailleurs Henry Chesbrough, UC Berkeley: Open Innovation: Renewing Growth from Industrial R&D, 2004 Filialisation, co-investissement Essaimage, licences, "écosystème" Marchés tenus par d'autres Innovation ouverte Standards, normes Open source, "libre" Circulation des connaissances Nouveaux concurrents Nouveaux substituts Innovation de business models "Modularisation" des chaînes de valeur Product-Service Systems Circuits bouclés "Ecosystèmes" Consommacteurs …
  • 4.
    Les données jouentun rôle transformateur
  • 5.
    Avant, les donnéesétaient des constructions ad hoc pour remplir les variables de programmes informatiques Numérisation de la vie quotidienne et du monde physique Un nouveau monde d'innovation permanente et de co-opétition Contenu numérique "natif" Traces Web des objets Localisation… Captas Innovation ouverte Chaînes de valeur complexes et co-opétitives Un web d'APIs et de mashups Multicanal, plurimédias,, transmédia Assemblages souples et dynamiques d'organisations/projets/services Contenu produit par les utilisateurs Données non structurées (càd structurées après)…
  • 6.
    Numérisation de la viequotidienne et du monde physique Un nouveau monde d'innovation permanente et de co-opétition Les données deviennent "autonomes" S'organise autour de l'identité, les données, des plateformes Produites "au cas où", automatiquement, sans y penser Mixées, agrégées Réutilisées dans une infinité de contextes différents Répliquées, dupliquées, louées, vendues A besoin de données… … fiables … accessibles … bon marché … cohérentes A finalités "ouvertes" … documentées … liées … réutilisables… … signifiantes
  • 7.
    Avant, les donnéesétaient des constructions ad hoc pour remplir les variables de programmes informatiques Enfermées dans chaque program Incohérentes au sein de l'org Hautement contextuelles Maximisées Peu mises à jour si non autom Régulées au travers des trait
  • 8.
    Une économie deplus en plus fondée sur les données Une création de valeur de plus en plus "écosystémique" Conséquences de 1er ordre Ce monde a besoin de ses infrastructures (identité/cloud / sémantique/ sécurité…) Un "déluge de données" et un besoin de gestion, sélection, filtrage, médiation… Nouvelles possibilités de produire [en temps réel] connaissances, analyses, prévisions, décisions…
  • 9.
    Les données deviennent "autonomes" S'organise autourde l'identité, les données, des plateformes Conséquences de 2e ordre Reprendre le contrôle des décisions algorithmiques Nouveaux rapports de pouvoir et de concurrence Interrogations sur la donnée "brute"
  • 10.
    Et le BigData, dans tout cela ? Serge Abiteboul
  • 11.
    Source : BigData Trends Forbes, David Feinleib, 2012 "Collecte" ? "Traitement" ? "Finalité" ? "Conservation" ? "Croisements" ? "Droit d'accès" ?
  • 12.
    L'ouverture des donnéespubliques… et privées
  • 14.
     Europe  UK: directement impulsé par le 1er ministre ; 90+ communautés urbaines  Initiatives nationales en Belgique, Finlande, Suède, Norvège, Espagne, Grèce  Italie : Région du Piémont  Irlande : Fingall County  Espagne : Pays Basque, Asturies Un mouvement d'ampleur
  • 15.
    Un mouvement quise structure
  • 16.
    L'Open Data desentreprises, sujet en devenir
  • 17.
  • 18.
    Le concept d'Infolab L'INFOLAB Outils Technologies Méthodes Services spécialisés Compétences Données disponibles OpenData Données produites pour soi-même Droit Recherche ENTREPRISES Compétitivité Marketing Innovation… ACTEURS PUBLICS Efficience Participation Valorisation… ASSOCIATIONS Nouveaux outils Efficacité Capacitation… MEDIAS LOCAUX Data journalisme Services Médias participatifs… Un dispositif accessible, ouvert et continu GRAND PUBLIC Analyse, Participation Capacitation... Écoles Sensibiliser, découvrir, explorer, former, mettre en valeur, collaborer, accompagner…
  • 19.
    Et les donnéespersonnelles ?
  • 20.
    Les données personnellessont la matière première du marketing contemporain
  • 21.
    Elles sont aussison poison
  • 22.
    Expérimenter le partagedes données personnelles entre les organisations et les individus qu'elles concernent pour qu'ils en fassent… ce qui a du sens pour eux.
  • 23.
    C'est bien plusqu'une idée en l'air AMEE / Avoco Secure / billmonitor / British Gas / Callcredit / EDF Energy / E.ON / Garlik / Google / Lloyds Banking Group / MasterCard / Moneysupermarket.com / Mydex / npower / RBS / Scottish Power / Scottish Southern Energy / The UK Cards Association / Three / Visa / Google…
  • 24.
    De quelles donnéesparle-t-on ? Consommation Finances Administration Communication Navigation sur le web Santé et bien-être Mobilité Formation et emploi Energie Ses propres productions…
  • 25.
  • 26.
    Expérimentation de terrain Prototypageet test d'applications tierces Observation Extraction des données Constitution du panel Installation de la plate- forme Bilan Communi- cation Préparation des suites Mai-Octobre Novembre 2013-Avril 2014 2e T 2014 2013-2014 : l'expérimentation de MesInfos
  • 27.
    Quand les donnéesdeviennent "autonomes" Daniel Kaplan [dkaplan@fing.org]