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[TechDays] Le big data et le machine learning au secours des métiers

La journée dédiée aux utilisateurs métier a rassuré tout le monde. L’innovation et la créativité permettent toujours de créer de nouveaux revenus et le big data y participe allégrement

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En invitant à la tribune des TechDays Bruno Walther, fondateur de Captain Dash, start up spécialisée dans le décisionnel, Bernard Ourghanlian, le big data scientist de Microsoft, a mis l’accent sur l’utilisation du big data dans le marketing des grandes chaînes de distribution.
« Jusque-là, leurs analyses reposaient en grande partie sur les retours d’informations issues des millions de tickets de caisse, précisait Bruno Walther (à droite sur la photo). Mais désormais, il leur faut aussi traiter des milliers d’infos issues des journaux, de la télévision, des blogs. Ce sont des centaines de canaux différents qu’il faut analyser. »
L’un des objectifs est de fournir des tableaux de bord pertinents sur des critères originaux et associer les signaux faibles, comme les tickets de caisse, avec des signaux forts, comme les commentaires en ligne sur les sites des fournisseurs. « Le big data permet de démontrer que la loi de Paretto (20 % des clients font 80 % de vos revenus – NDLR), qui règne en maître dans le marketing depuis quatre-vingt ans était un peu “bullshit”. »

Un e-commerçant a 6 millisecondes pour envoyer le bon message

Autre invité, Pascal Gauthier, le PDG de Criteo, une des sociétés françaises les plus en vue dans le monde du marketing en ligne du fait de sa progression stratosphérique. Son analyse est simple. « 97,5 % des internautes passent sur les sites de ventes en lignes sans acheter. Tout le problème est de savoir pourquoi. »
Avoir la bonne information au bon moment avec, en particulier, les bannières contextualisées serait pour Criteo, la solution à suivre. « On a six millisecondes pour envoyer le bon message, et lorsque l’utilisateur se sent concerné les chances de ventes sont décuplées. »
Lorsqu’on parle de big data, on entend sans cesse parler de la règle des 3V – Volume, Variété et Vélocité – pour traiter les données. Pascal Gauthier en ajouter un quatrième, celui de la Valeur, car les solutions de big data doivent surtout aider à trouver de bons filons dans les gisements de données.

Le machine learning a permis d'anticiper les ventes d’Oscaro.com

Pour le machine learning, c’était autour de Lokad et du site Oscaro.com de montrer les méthodes utilisées pour tenter de « robotiser les décisions répétitives » et donner du sens à des bases de données sans âme. Pour le premier site français de vente de pièces auto, l’objectif était de créer des modèles d’analyse automatique des données.
« L’un des objectifs était aussi de donner le bon niveau de stock afin de limiter les délais de livraison », rappelle Johannes Vermorel, le fondateur de Lokad qui a aidé Oscaro.com à améliorer ses ventes.
Mais de fil en aiguille, les analyses de Lokad ont permis d’anticiper beaucoup plus que les ventes. Pierre Noël Luiggi, qui a lancé Oscaro au début des années 2000, précisait que les constructeurs français ne l’aidaient pas du tout, malgré des synergies évidentes.
Enfin, Bernard Thirion, de l'Inria, a montré leurs travaux pour associer images numériques médicales issues des IRM avec les données issues des données ADN.
Pour conclure, Bernard Ourghanlian cite Mark Twain : « ll y a trois sortes de mensonges : les mensonges, les sacrés mensonges et les statistiques. » Un bémol dans un océan de convictions.
> Retrouvez notre dossier spécial TechDays 2013
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