Intelligence collective et Big Data : une complémentarité insoupçonnée

Bien que parfois séparées, le Big Data et l’intelligence collective portent en eux une richesse bien plus importante qu’attendu lorsqu’ils travaillent l’un au service de l’autre. Meilleur historique, amélioration des données, prévisions facilitées et interprétation plus fluide, ces deux ensembles de données apportent une plus-value non négligeable pour tout projet d’entreprise.

Le Big Data et l’intelligence collective au service du projet

Si aujourd’hui le Big Data est devenu un élément clef de la transformation digitale, l’utilisation massive de données se révèle également un outil efficace pour favoriser le travail de groupe. Au-delà des moyens de communication plus courts, collaboratifs et efficaces que représente la digitalisation, le Big Data incarne une ressource non négligeable pour une équipe ou une entreprise.

Grâce à cette masse de données, les groupes ayant intégré des profils capables de lire et d’interpréter cet ensemble, s’équipent également de ressources matérielles et de connaissances jusque-là quasi inaccessibles. En effet, le Big Data rassemblant les données, il compile par nature des faits, des événements ou des publications qui appartiennent au passé plus ou moins lointain. L’accès à ces connaissances permet donc à l’équipe de repenser ses modèles et son fonctionnement en s’inspirant de ce qui a marché auparavant.

Le Big Data n’ayant ni de limite temporelle, ni de limite géographique, son pouvoir est étendu. Couplé à l’intelligence artificielle il permet notamment de traiter des milliers de données de sources différentes, et d’appréhender le futur avec l’analyse prédictive et la détection de schémas récurrents. Analyse prédictive qui s’améliore de jour en jour grâce aux algorithmes de Machine Learning toujours perfectionnés. Cependant, l’analyse du Big Data ne permet pas aujourd’hui de répondre à tous les besoins et reste encore loin d’être l’équivalent d’un cerveau humain. L’intelligence collective a donc son rôle à jouer puisqu’elle possède la sensibilité humaine qui permettra d’interpréter une situation selon les nombreux paramètres existants, d’élaborer un plan d’actions, et donc de prendre la décision finale.

Par ailleurs, plus les données sont conséquentes, plus elles demandent une lecture rapide et efficace, d’où l’intérêt de faire intervenir plusieurs personnes sur un projet. En collectant les données accessibles par le Big Data et celles que possèdent chaque membre d’un groupe, toute structure d’un projet s’assure d’être renforcée et pérenne.

L’intelligence collective pour renforcer l’efficacité du Big Data

L’intelligence collective se dévoile notamment à travers l’une des principales forces de l’humain : le langage. Il induit des symboles qui seront traitables par ordinateur et renforceront donc l’efficacité du Big Data. Lorsque l’on sait que le nouvel eldorado des entreprises est de capter, de comprendre et d’interpréter les échanges humains (à l’instar d’une veille sur les réseaux sociaux), la transformation du langage en symbole favorise donc le développement du Big Data. Par exemple, Facebook a mis en place des symboles uniques (les réactions) pour traduire des données non structurées sur son réseau. Passant du commentaire au clic, le symbole et sa signification deviennent donc interprétables pour les machines.

Pour aller plus loin, le philosophe Pierre Levy a mis au point un langage algorithmique symbolique appelé l’« Information Economy MetaLangage » qui a pour but de collecter, rassembler et traduire des expressions en symboles interprétables. Grâce à l’intelligence collective (son projet est ouvert à tous), cet algorithme permettrait de connecter des données pour les rendre disponibles au peuple. On peut notamment penser à un travail collaboratif entre chercheurs ou à des créations collectives dans le milieu artistique. Cette manipulation algorithmique des symboles peut également se développer pour améliorer l’intelligence collective puisqu’elle connectera des idées entre elles.

Avec l’aide de profils en mesure d’exploiter la donnée plus ou moins structurée qu’offre le Big Data, l’intelligence collective se voit renforcée de ressources dorénavant accessibles et exploitables. À l’inverse, l’intelligence humaine permet aujourd’hui d’étoffer le Big Data de données jusqu’à présent non interprétables et donc de renforcer son pouvoir d’action. La division naturelle des données en données structurées d’un côté et non structurées de l’autre (savoir versus savoir-être) se réduit lorsque les éléments collaborent ensemble et produisent des effets bénéfiques, dans un sens comme dans l’autre.

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