Aprèse le siècle du pé­trole, le siècle des don­nées

La da­ta est à ce siècle ce que le pé­trole a été au pré­cé­dent : un mo­teur de crois­sance et de chan­ge­ment fon­da­men­tal

Le Nouvel Economiste - - A La Une - THE ECONOMIST

Une raf­fi­ne­rie de pé­trole est une ca­thé­drale in­dus­trielle, un lieu de pou­voir, de drames et de noirs se­crets. Ses che­mi­nées sont sa flèche go­thique, les tor­chères, ses vi­traux, et la puan­teur des hy­dro­car­bures, son en­cens. Com­pa­rés aux raf­fi­ne­ries, les da­ta cen­ters, ou en­tre­pôts de sto­ckage de don­nées in­for­ma­tiques, sont moins spec­ta­cu­laires. Des bâ­ti­ments gris sans fe­nêtres, sans as­pé­ri­tés ni dé­co­ra­tions ex­té­rieures, qui semblent s’étendre à l’in­fi­ni. Et pour­tant, les deux in­dus­tries ont beau­coup de points com­muns. Pour com­men­cer, les deux dé­bordent de tuyaux. Dans les raf­fi­ne­ries, ils servent à ache­mi­ner le pé­trole, le pro­pane et les autres com­po­sant du pé­trole brut qui ont été sé­pa­rés par l’ef­fet de la cha­leur. Dans les grands da­ta cen­ters, les tuyaux trans­portent de l’air pour ra­fraî­chir les di­zaines de mil­liers de ser­veurs qui ex­traient des don­nées in­for­ma­tiques brutes. Les deux in­dus­tries rem­plissent le même rôle : pro­duire des ma­tières pre­mières es­sen­tielles à l’éco­no­mie mon­diale. Qu’il s’agisse des voi­tures, des ma­tières plas­tiques ou de nombre de mé­di­ca­ments, sans les com­po­sants du pé­trole brut, rien de tout ce qui fait notre vie mo­derne n’exis­te­rait. Les dis­til­la­tions des da­ta cen­ters ali­mentent quant à elles une mul­ti­tude de ser­vices en ligne et, de plus en plus sou­vent, la vie réelle, puisque les ob­jets de­viennent de plus en plus connec­tés. La da­ta est à ce siècle ce que le pé­trole a été au pré­cé­dent: un mo­teur de crois­sance et de chan­ge­ment. Les flux de don­nées ont créé une nou­velle in­fra­struc­ture, de nou­velles ac­ti­vi­tés éco­no­miques, de nou­veaux mo­no­poles, de nou­velles po­li­tiques et, plus im­por­tant que tout, une nou­velle éco­no­mie. L’in­for­ma­tion nu­mé­rique ne res­semble à au­cune des res­sources exis­tantes. Elle est ex­traite, raf­fi­née, éva­luée, ache­tée et ven­due de fa­çon dif­fé­rente. Elle change les règles des mar­chés et de­mande de nou­velles ap­proches pour la ré­gu­ler. De mul­tiples ba­tailles au­ront lieu pour dé­ter­mi­ner qui pos­sède et qui bé­né­fi­cie de cette ma­tière pre­mière. Ma­tière pre­mière qui est dé­jà très abon­dante. Le ca­bi­net IDC pré­dit que “l’uni­vers di­gi­tal” (les don­nées créées et co­piées chaque an­née) va at­teindre 180 zet­ta­bytes (180 sui­vi de 21 zé­ros) en 2025. Les trans­fé­rer toutes à tra­vers une connexion In­ter­net à haut dé­bit pren­drait plus de 450 mil­lions d’an­nées. Ama­zon, le géant du e-com­merce, et dé­sor­mais d’une ac­ti­vi­té en pleine crois­sance d’hé­ber­ge­ment de don­nées dans le cloud, uti­lise des ca­mions qui tirent des contai­ners ma­ri­times pour ac­cé­lé­rer les trans­ferts dans ses da­ta cen­ters. Chaque vé­hi­cule est bour­ré de sup­ports de sto­ckage qui contiennent 100 pe­ta­bytes cha­cun (100 sui­vi d’un mi­sé­rable 15 zé­ros). Pour di­gé­rer toutes ces don­nées, les so­cié­tés construisent ra­pi­de­ment des raf­fi­ne­ries de don­nées. En 2016, Ama­zon, Al­pha­bet et Mi­cro­soft ont dé­pen­sé 32 mil­liards de dol­lars en cash et contrats de lo­ca­tio­nac­qui­si­tion, une aug­men­ta­tion de 22 % par rap­port à l’an­née pré­cé­dente, se­lon le ‘Wall Street Jour­nal’. La qua­li­té de la da­ta a chan­gé aus­si. De nos jours, les bases de don­nées de noms et autres don­nées per­son­nelles bien dé­fi­nies comme l’âge, le sexe et le re­ve­nu, ne re­pré­sentent plus la ma­jo­ri­té des stocks. La nou­velle éco­no­mie est plu­tôt orien­tée vers l’ana­lyse ra­pide et en temps réel de flux de don­nées non struc­tu­rés : les pho­tos et vi­déos té­lé­char­gées par les uti­li­sa­teurs des ré­seaux so­ciaux, les mon­ceaux d’in­for­ma­tions pro­duites par les au­to­mo­bi­listes en route vers leur lieu de tra­vail, les flots de don­nées qui jaillissent des cen­taines de cap­teurs que com­prend un mo­teur d’avion à ré­ac­tion. Des trains de ban­lieue aux éo­liennes en pas­sant par les sièges de toi­lettes et les grille-pain, toutes sortes d’ob­jets de­viennent des sources de don­nées. Le monde va gré­siller de cap­teurs connec­tés pour que les per­sonnes, où qu’elles aillent, laissent der­rière elle une étrave de don­nées, même si elles ne sont pas connec­tées à In­ter­net. Comme le dit Paul Son­de­reg­ger, stra­tège big da­ta pour l’édi­teur de lo­gi­ciels Oracle : “Les don­nées se­ront l’ul­time ex­ter­na­li­té. Nous en pro­dui­rons quoi que nous fas­sions”.

Tout est qques­tion de connais­sances

Le plus im­por­tant : la va­leur des don­nées aug­mente. Fa­ce­book et Google ont d’abord uti­li­sé les don­nées de leurs uti­li­sa­teurs pour mieux ci­bler les an­nonces pu­bli­ci­taires. Mais ces der­nières an­nées, ils ont dé­cou­vert que les don­nées pou­vaient ser­vir à tous les ser­vices à base d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, ou aux ser­vices dits “cog­ni­tifs”, dont cer­tains de­vien­dront de nou­velles sources de re­ve­nus. Ces ser­vices com­prennent la tra­duc­tion, la re­con­nais­sance vir­tuelle, l’éva­lua­tion de la per­son­na­li­té à tra­vers les écrits d’une per­sonne – tous peuvent être ven­dus à d’autres so­cié­tés pour leurs propres pro­duits. Même si des signes de l’éco­no­mie des don­nées sont par­tout, sa forme com­mence juste à de­ve­nir vi­sible. Et J.R. Ewing, le mé­chant de la sé­rie té­lé­vi­sée ‘Dal­las’, la trou­ve­rait fa­mi­lière. Les grands de la da­ta, ain­si qu’un nombre crois­sant de “wild­cats”, nom don­né au­tre­fois aux pros­pec­teurs de pé­trole in­dé­pen­dants, et beau­coup d’autres en­tre­prises veulent être de cette nou­velle éco­no­mie. Tous se pré­parent à ex­ploi­ter un mo­teur éco­no­mique puis­sant, le “da­ta­net­work ef­fect”, ou ef­fet de ré­seau de don­nées. Il consiste à uti­li­ser des don­nées pour at­ti­rer plus d’uti­li­sa­teurs, qui à leur tour pro­duisent des don­nées, ce qui per­met d’amé­lio­rer les ser­vices, qui at­tirent en re­tour plus d’uti­li­sa­teurs. Les ma­jors de l’In­ter­net pompent les ré­ser­voirs de don­nées les plus riches. Plus les uti­li­sa­teurs com­mentent un post par un “like” ou ont des ac­ti­vi­tés sur Fa­ce­book, par exemple, plus le groupe en sait long sur ces uti­li­sa­teurs, et plus les pu­bli­ci­tés sur le fil d’ac­tua­li­té de­viennent ci­blées. Exac­te­ment comme les uti­li­sa­teurs de Google: plus ils ef­fec­tuent de re­cherches, meilleurs sont les ré­sul­tats pro­po­sés. Ces groupes sont constam­ment en quête de nou­veaux puits d’in­for­ma­tions. Fa­ce­book se sert de ses uti­li­sa­teurs pour as­su­rer l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique de ses al­go­rithmes, par exemple quand ils té­lé­chargent ou ajoutent des mots-clés à des pho­tos. Ce­ci ex­plique pour­quoi ses or­di­na­teurs peuvent au­jourd’hui re­con­naître des cen­taines de mil­lions de per­sonnes avec une fia­bi­li­té de 98 %. Plus l’as­sis­tant per­son­nel de Google exé­cute des tâches ou ré­pond à des ques­tions, plus il s’amé­liore. Uber, pour ce qui le concerne, est connu pour ses tra­jets éco­no­miques en taxi VTC. Mais si la so­cié­té est éva­luée 68 mil­liards de dol­lars, c’est en par­tie parce qu’elle pos­sède le plus grand ré­ser­voir de don­nées sur l’offre (les chauf­feurs) et la de­mande (les pas­sa­gers) en ma­tière de trans­port de per­sonnes. Pour le grand pu­blic, Tes­la est un fa­bri­cant de voi­tures élec­triques à la mode. Mais ses der­niers mo­dèles col­lectent des mon­tagnes de don­nées, ce qui per­met à la so­cié­té d’op­ti­mi­ser les al­go­rithmes de

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