Mégadonnées et signaux faibles

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(Crédits : Reuters)
C'est en devenant «Monsieur Halloween» en 1997 que j'avais détecté des signaux faibles qui m'ont fait percevoir dès 1995 qu'Halloween allait se développer en France. Après les années «frime» de la fin des années 1980 et la crise économique du début des années 1990, le retour aux valeurs fondamentales a modifié ne serait-ce que l'art contemporain. J'en ai théorisé qu'un signal faible est un fait paradoxal (contre la «doxa», donc contre l'opinion commune) qui inspire réflexion.

Lorsqu'en 2003 j'écrivais que l'hypermarché allait à sa chute, c'est que le critère «temps» me semblait déterminant dans l'acte d'achat, alors qu'aucune étude n'en parlait.

Les indicateurs de prix, qualité, choix et service étaient la «doxa» de l'hypermarché, selon l'opinion commune.

Or, le temps d'achat d'un produit en hyper est de quatre minutes au moins, lorsqu'il est d'une minute en hard-discount.

Aujourd'hui, les grands hypers ferment souvent 5 000 m2, comme Carrefour à Euralille. Le développement du drive (commandes par Internet, enlèvement des achats à un point de retrait express en voiture) s'est fait à 80 % au détriment du hard-discount. Le temps d'achat du produit sur le site Internet est de vingt secondes... belle économie de temps!

Signaux faibles et paradoxes

Depuis quelques années, les entreprises de mégadonnées trient des millions/ milliards d'informations par algorithme (s). Grâce à ceux-ci, elles peuvent détecter des signaux faibles et des paradoxes.

Dans les faits, il ne s'agit pas de signaux faibles au sens défini plus haut, mais de tendances émergentes. Une tendance émergente peut être un signal faible, un signal faible peut aussi être le contre-pied de la tendance. Il y a un an, la tendance était au baril de pétrole stable à 110 dollars, prix convenant à la grande majorité des producteurs, pour financer notamment la paix sociale. Le contre-pied était de l'imaginer à moitié, à 55 dollars.

Ce qu'il est aujourd'hui. La difficulté est de détecter ce qui n'est pas l'opinion commune. Les mégadonnées aident à détecter la moitié des signaux faibles.

Et ce n'est déjà pas mal. Le travail de veille par le big data est positif. Il doit aller au travail d'éveil en étant complété par algorithme et/ou par un humain pour se rapprocher encore plus de tout l'éventail des signaux faibles incluant l'opinion non commune. Plus ce travail sera performant, plus celui de prospective - but ultime des signaux faibles - sera facilité. Développer la détection de signaux faibles, en numérisant une part de ses recherches, en multipliant les sujets traités... afin de relever «la crème des signaux faibles», c'est toujours avoir une longueur d'avance !

Je repars en plongée.

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L'ouvrage le plus récent de Philippe Cahen :
Les Secrets de la prospective par les signaux faibles, Éditions Kawa, 2013

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