Emergence
Club amical dédié aux Systèmes complexes Forum 80 membres / 140 séances de travail
Mégadonnées (Big data) et Complexité
Session introductive
Panorama :
I. Big data et Systèmes complexes II. Big data, un buzz Word ?
III. Big data, quel positionnement ?
Définition du Big data
Trouver des corrélations insoupçonnées entre variables
en réponse à des questions sur des évènements, des individus ou des tendances…
… dans des masses de données immenses réparties …
à faible densité en information Volume
Unité de volume : Library of US Congress : Walmart bientôt 200 LoC
Hétérogènes… Variété
Probabilité de structures illégitimes avec le nombre de données Véracité
… en différé (OK) ou en temps quasi-réel (?) Vitesse
More than 84% of all internet traffic will be Video by 2018 Cisco
Que doit-on conserver ?
Mobile,Bourse / E-commerce / Google / Réseaux sociaux / Objets
Caractéristiques du Big data
Faible - - - - - - Densité - - - - Forte
Volume
Freins au Big data
Compétence métiers et Data Sécurité
Big data O10^11 Bases de données O 10^9
Brokers Entreprises
Small data? Réponses du Cloud
Sécurité Scalabilité Coûts
Compétence technique et data
Les sciences Humaines traitent de systèmes complexes, sans disposer de données Big data = Capteurs du comportement humain Nathan Eagle
Exemple personnel, Simulation Bas en Haut sur Violence dans les Cité
Révolution numérique : Humanité interconnectée attendant l’info Toutes les domaines seront touchées. »
Les essentiels des Systèmes complexes
Boucles de relationsentre organismes, capteurs, données, concepts
Importance du fonctionnement de bas en haut : Emergence
Extrême sensibilité aux détails. Prévision problématique
Les éléments de base (et les sous-systèmes) d’un S.C. sont en interaction permanente…
Entre eux, au niveau local avec l’environnement avec le système. Exemple : les citoyens
Méthodes systèmes complexes
Un complexe de relations, doit être appréhendé par des méthodes multiples
Gaston Bachelard
Déjà beaucoup d’outils pour l’étude des systèmes complexes :
Simulation multi-agents, Réseau complexe, Loi de puissance, Réseaux neuronaux, Visualisation…
Big data, un complément pour tous les outils existants (analyse ou vérification)
Regarder la «big picture : “ Everything Is Connected to Everything Else ”
Linked -Albert-Laszlo Barabasi
Interactions complexes entre évolutions société et technologies
Révolution numérique
Réseau planétaire Porosité des frontières Décentralisation des idées Nouvelles formes de communication
Complémentarité :
Etudier en isolation chaque élément pour le connaître
Risque de perte de l’intelligibilité du système
Repérer et mémoriser les liens significatifs rompus Coévolution
NBIC
Réseaux sociaux Internet objets Open data / Mobile Algorithmique / Big data
Cloud computing
Pourquoi tant de changements si rapides ?
Enjeu = perte de souveraineté technologique et nationale, et effondrement dans le classement mondial techno-économique Thierry Berthier
Pour les entreprises = perte de compétitivité
La Reine Rouge
: « Ici, voyez-vous, il faut courir le plus vite possible pour rester sur place. »Lewis Carroll Tome 2 - Alice au Pays des merveilles
Biologie évolutive : l'évolution permanente d'une espèce est nécessaire pour maintenir son aptitude suite aux évolutions des espèces avec lesquelles elle coévolue Leigh Van Valen
Peur pour sécurité & vie privée
Pourrait devenir un obstacle paralysant !
Spyware/Malware = La norme
Anonymat Recoupements !
Authentification Précautions !
Effacement Quasi impossibilité
Téléphone vocal Scénarios bien rodés
CNIL Moyens ?
Crime organisé & Terrorisme
Espionnage industrielle Dissémination données personnelles Marketing Permissif ou Intrusif Spyware, Adware…
En même temps que
Espoir : Détection automatique et prévention d’intrusion
Cryptage Laborieux + Législation… mais il faudra y venir!
Cycle d’adoption des innovations
Au fur et à mesure que le marché mature,
il faut tout changer, du discours jusqu’au management Prospects % Bénéfices attendus
Innovateur 3
Innovation Adoptif précoce 14
Majorité avancée 34 Qualité / Prix
+ Facilité utilisation Majorité tardive 34
Retardataires 16 Sortie de l’impasse
C r e v a s s e
Lancement Espérance
abusive Désillusion Remontée Banalité / Productivité Temps Big Data
i cloud Internet Objets
« Gartner Hype (Battage) » 2015
Negative press Mass
Media
Zone « Presse négative » : Le Big data en plein dedans et pour longtemps
Internet des objets, pas encore dedans, i cloud en est sorti
En informatique,
toujours des Rêves excessifs, des Succès, des Echecs,
des retards…
Résumé : Positionnement du Business Big data, aujourd’hui
Cible : « Adoptifs-précoces » à « majorité-précoce »
« Innovation » à « Qualité-Prix » / Crevasse
Période de désillusion (3 à 5 ans avant « banalité »)
En coévolution avec le Cloud en avance en maturité
Fournisseurs et utilisateurs de Big data en retard ?
Humanité interconnectée attendant du sens !
Carence en compétences métiers, data et sécurité
Rupture radicale dans les sciences humaines
