Les conférences de l’USI (ex « Université du Système d’Information » rebaptisée « Unexpected Sources of Innovation ») sont l’occasion d’entendre des conférenciers et penseurs de renom tels que Michel Serres, Albert Jacquard ou même Neil Armstrong qui ont pu s’exprimer sur le sujet de l’innovation.
L’approche philosophique développée par Luc de Brabandère lors de la 7ème édition de l’USI, résume à elle seul la pensée de la plupart des intervenants : le Big Data aidera parfois à découvrir, mais très peu à inventer. Face à l’incertitude de notre monde, à la remise en question des règles établies, il faut se préparer et le Big Data peut y aider.
La complexité, c’est simplement que les choses ne sont pas isolées, séparées
Le Big Data aurait donc une vocation principale : celle d’innover, questionner et sortir du cadre. Donc : penser différemment et s’adapter. Du point de vue philosophique, le Big Data questionne l’analyse et l’enseignement traditionnel qui nous empêche de voir les relations entre les parties (morcèlement des matières) : il faut s’attendre à trouver ce qu’on ne cherchait pas.
Edgar Morin rappelle que les plus grandes découvertes sont souvent les plus inattendues : « Tu cherches les Indes et tu trouves l’Amérique ». Cet exemple, bien qu’éloigné des considérations pragmatiques de la plupart des DSI, fait pourtant écho à une réalité déjà admise par bon nombre d’entreprises. Quand UPS investit plus d’un milliard de dollars dans le Big Data, s’attendent-ils à dénicher des inducteurs de coût aussi inattendus que le nombre de ronds-points et de priorités à droite rencontrés sur le trajet d’une livraison ?
Le Big Data gère la complexité
Pour Edgar Morin, l’enjeu du Big Data repose dans la maîtrise de la complexité résumée en ces termes : « La complexité, c’est simplement que les choses ne sont pas isolées, séparées ». C’est un problème de connaissance et de pensée. La connaissance est au centre du problème de la complexité. La pensée complexe nous permet d’affronter les incertitudes. Il faut se méfier du probable. Attends-toi à l’inattendu. Donc, RELIER, RELIER, RELIER ».
L’effet papillon prend une nouvelle dimension. « Le simple battement d’ailes d’un papillon peut-il déclencher une tornade à l’autre bout du monde ? ». Pourquoi pas. Les données sont reliées. Les entreprises sont reliées. Les individus sont reliés. On le sait depuis l’invention du web et le Big Data y apporte un nouvel éclairage. Le Big data, plus qu’une innovation technologique, interroge donc l’humanité sur la question du paradigme. Il aide à prendre conscience de l’émergence trans-humaniste.
Introduire un principe d’innovation ?
Dit autrement, nous existons autant sur la toile que derrière nos écrans. La maîtrise de ces enjeux est donc énorme ! Ce futur est entre nos mains plus que dans celles de nos actuels dirigeants, car, comme le souligne Laurent Alexandre (journaliste au « Huffington Post » et au « Monde ») sur le ton de l’ironie, « comme le Président n’a même pas d’ordinateur, il paraît peu probable que le futur des NBIC (nanotechnologies, biotechnologies, informatique et sciences cognitives) soit compris… ». Laurent Alexandre évoque à ce sujet les ambitions messianiques de Google qui est en train de créer l’Humanité 2.0. Google, estime-t-il, n’a pas un projet managérial, mais un projet politico-philosophique…
Il ne faut pas, pour autant, en avoir peur. La conscience incite en effet à l’engagement et au devoir de rester acteur. Il est même un devoir de continuer à innover. Anne Lauvergeon, ex-présidente de Cogema, résume cette pensée volontariste de la manière suivante : « En introduisant un principe d’innovation comme on a déjà un principe de précaution dans notre constitution, on va aller plus loin : une charte de l’innovation, pour enlever les contraintes ».
Vous le voyez : on est très loin de la simple problématique du stockage des données…
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Commentaires (2)
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Cer article met en lumière une évidence, mais dont nous pourrons tirer parti, c'est que les machines traiteront toujours plus de données que l'homme, avec plus de rapidité bien sûr, mais aussi pl:us de fiabilité. Alors où est la place de l'homme?
La qualité de la machine est dans sa capacité de déduction. Mais elle ne peut partir que de données prééxistantes et de schémas de fonctionnement préétablis (même si réseaux neuronaux et machine learning permettront à la machine d'avancer au-delà de ce postulat de départ).
Mais il faut initier le process. Et c'est là que l'homme a un avantage. Car lui, il pratique l'induction. A partir d'une poignée d'exemples, l'homme va pressentir un schéma, et vérifier sa théorie grâce à la machine. C'est là que réside la capacité de l'homme à traiter le Big Data, c'est dans son approche intuitive, qui lui permet à partir de quelques signaux faibles de faire retrouver à la machine les tendances fortes.
Finalement, le Big Data, c'est peut-être encore plus d'opportunités pour les hommes que dans le monde pré-ordinateur et pré-internet, où la qualité de l'induction n'était somme toute pas si discriminante...
De belles perspectives en vue...
Juste une dernière chose: oui au principe d'innovation, mais de grâce, débarrassez-nous de cette sclérose qu'est le principe de précaution!!