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Le lancement de la Big Society de James Cameron, premier ministre britannique, a consisté à créer un fonds public pour soutenir la création de start-up et de projets locaux pour compenser les coupes budgétaires et la fermeture de services publics. Une centaine d'écoles publiques gratuites ont ainsi été ouvertes avec forces critiques. Une centaine de bibliothèques bénévoles ont également été ouvertes alors que plus de 200 ont fermé. 3 municipalités ont mis en place en 2011 des programmes de services publics partagés... Celan n'empêche pas le bilan de la Big Society d'être décevant, selon une évaluation, la Big Society manque de stratégie. 7000 associations ont fermé dans le pays du fait des baisses de financement., particulièrement dans les quartiers les plus pauvres. La ville de Liverpool, pilote, a quitté le programme en 2011 pour protester contre la diminution des subventions. Reste que le programme a montré que dans un contexte budgétaire tendu, des initiatives innovantes peuvent voir le jour. Même s'il est difficile de faire toujours plus avec toujours moins de moyens.

Pour Jeff Leek, les spécialistes de Big Data et de la statistique ont un rôle à jouer dans nombre de domaine de recherche. Or, le fait que nous puissions désormais collecter des données facilement fait que l'on peut mesurer et étudier des choses qu'on ne pouvait faire avant. La solution statistique est devenue une solution pour nombre de champs de recherche et leur permet de travailler sur des données et des problèmes qu'ils ignoraient jusqu'alors, comme c'est déjà le cas dans le domaine de la génomique. Mais pas seulement estime Jeff Leek, les Big data devraient avoir des effets rapides sur l'imagerie médicale, la visualisation de données...

La charte Ethique & Big Data est une co-construction dans le cadre d'un groupe de travail mixte piloté par l'APROGED et de CAP DIGITAL et réunissant des partenaires académiques et industriels. Son objectif est de fournir des garanties concernant la maintenabilité des données, leur traçabilité, leur qualité, l'impact sur l'emploi, réduire le risque juridique. "La création, la maintenance, la diffusion et l'utilisation de données de toutes sortes est un enjeu économique majeur. Qu'il s'agisse de données démographiques, personnelles, de relevés de capteurs, de documents, thésaurus, ontologies. Ces bases de données sont essentielles à la création et la maintenance de nouveaux services. L'apparition du Cloud computing, de l'Open Data et du Big Data rendent ces questions particulièrement sensibles. Cependant, l'utilisation ou la réutilisation des données se heurtent trop souvent à des freins qui en empêchent l'exploitation optimale : provenance parfois opaque (en particulier dans les cas de « crowdsourcing »), traçabilité inexistante, protection intellectuelle incertaine, une qualité difficile à évaluer a priori. Dès lors, sécuriser la création de données est un facteur de compétitivité. Cette charte vise à harmoniser les rapports entre producteurs, fournisseurs et utilisateurs de données sur le plan du respect des lois, de celui de l'éthique, et garantir la confiance dans les rapports entre l'ensemble des acteurs impliqués."

Pour répondre aux craintes des Big Data, nous avons besoin de plus de transparence, estime Jules Polonetsky du Forum pour l'avenir de la vie privée. Les organisations qui les utilisent doivent divulguer la logique qui sous-tend leur processus de prise de décision, afin de contrôler l'utilisation des données et permettre aux individus d'être plus actifs dans la façon dont leurs données sont utilisées. Alors qu'aujourd'hui, le déluge des Big Data encourage la passivité. Nous avons besoin de mécanismes pour atteindre les avantages de la transparence. Nous devons encourager les utilisateurs à voir leur données comme une fonction qui peut-être activée ou désactivée à volonté, afin qu'ils s'engagent activement dans la manière dont leurs données sont traitées. Tout le défi va être de rendre ce processus facilement accessible et "amusant" pour les utilisateurs à l'image du registre BlueKai : http://bluekai.com/registry/ ou des gestionnaires de paramètres qu'offrent Google et Yahoo permettant aux utilisateurs de voir qui voit leurs données.

La prochaine frontières des Big Data, c'est l'individu, clame le dernier rapport de la Technology Review sur les données personnelles : http://www.technologyreview.com/businessreport/big-data-gets-personal/ Comment la science des données s'intéresse-t-elle à aider les individus ? La force des Big Data est de mettre en commun les données des individus, mais l'avenir repose plutôt sur l'individualisation des résultats. Le projet de loi californienne sur le droit de savoir - qui prévoit d'obliger les entreprises à révéler aux individus les données personnelles qu'elles stockent sur eux - illustre ce mouvement social qui en appelle à la confidentialité et à la responsabilité. Rendre les données aux utilisateurs... Mais pour en faire quoi ?

Pour le scientifique des données Michael Wu - http://lithosphere.lithium.com/t5/user/viewprofilepage/user-id/151 -, il y a 3 types d'utilisation des Big Data : l'analyse descriptive est la plus simple, elle consiste à résumer ce qu'il se passe. 80 % des analyses sont de ce type. L'analyse prédictive utilise des techniques d'apprentissage statistique pour faire des prédictions, elle ne cherche pas à prédire le futur, mais à prédire des données que vous n'avez pas, comme c'est le cas de l'analyse de sentiment, qui utilise du texte pour en produire des scores. L'analyse prescriptive, elle, recommande plusieurs actions et montre le résultat probable de chaque décision

Pour Forbes, Barry Eggers expliquait qu'on devrait utiliser les Big Data pour construire des listes intéressantes : http://www.forbes.com/sites/ciocentral/2012/09/25/the-problem-with-lists-and-the-fix-from-big-data/ Dans un monde de notes et de classements, notre cerveau adore les listes - cf. http://www.newyorker.com/online/blogs/elements/2013/12/a-list-of-reasons-that-our-brains-love-lists.html - mais, elles sont bien souvent inutiles car trop souvent peu crédibles. Certes, estime Alistair Croll pour O'Reilly, les Big Data vont nous aider à faire des listes, mais sur quels critères ? Certes, nous pourront les personnaliser, mais ne risquons-nous pas de devenir excessivement dépendants d'elles ? Nous confondons trop souvent optimisation et inspiration. Lister les politiciens les plus dignes de confiance est-il une bonne façon de faire de la politique ? Les voitures les plus sûrs seront les voitures autonomes, mais elles seront également plus coûteuses. Savoir quelles sont les meilleures voitures ne va pas nous aider à nous passer des voitures à moteur ? L'optimisation guidée par les données est très bien pour tenter de gagner au jeu auquel nous sommes en train de jouer, mais elle est nulle pour changer les règles ou passer à un jeu différent.

Dans "Science" - http://dx.doi.org/10.1126/science.1248506 -, des chercheurs mettent en garde contre l'utilisation des Big Data en soulignant qu'elles sont souvent pas très bonnes, à l'image de Google Flu Trends, qui a fait une surestimation toujours plus forte que la réalité de la contagion. Les raisons sont multiples : quand on parle de la grippe dans l'actualité, les gens font plus de recherches sur elle. Le fait que les termes de requête soient discrets ce qui rend difficile l'amélioration du système. Quand Google change ses algorithmes, les résultats sont modifiés sans rapport avec la grippe... Et Google est dans une guerre constante avec ceux qui veulent jouer avec son système de mesure. Google Flu est inutile. Il serait plus utile s'il étai reproductible. Pour les chercheurs, malgré leur arrogance, les Big Data ne peuvent pas être un substitut aux mesures traditionnelles.

Le mariage des données et de l'intuition a toujours été difficile. Il faut à la fois savoir marier le génie et l'analyste. Ce mariage difficile a souvent plusieurs facettes dans une entreprise : Steve Jobs, l'intuitif, a laissé à Tim Cook l'hyperanalyste, le côté dur des opérations d'Apple. Avec les Big Data, faut-il introduire une nouvelle rigueur et rationalité aux intuitions ? Pour Tony Fadell, le fondateur de Nest Labs, les Big Data n'aident pas à concevoir de nouveaux produits. "Les grands produits viennent d'un fort point de vue", pas des données. Mais les données elles permettent d'améliorer le produit, montrent que les gens l'utilisent d'une façon dont vous ne pensiez pas...

La frénésie pour les Big Data semble avoir rendu la pratique de l'échantillonnage blasphématoire, estime la consultante Meta S. Brown. Les pionniers de la fouille de données souhaitaient renforcer l'autonomisation des gens qui n'avaient pas nécessairement de connaissance statistique. Les Big Data permettent aussi de repérer les cas extrêmes, l'inhabituel. Pourtant, l'échantillonnage n'est pas mort, tant s'en faut. "Utiliser plus de données ne veut pas dire mieux les utiliser", rappelle la consultante. Les ressources utilisées pour une seule analyse pourraient être suffisantes pour produire de nombreuses petites études plus utiles depuis des échantillons. Un échantillon de données peut-être plus qualitatif qu'un vaste ensemble de données.

Nous dépensons trop d'énergie pour nous lamenter sur la collecte des données, alors que nous devrions nous concentrer sur la création de bonnes règles sur la façon dont les Big Data devraient être utilisées.

La chercheuse de Microsoft, Kate Crawford, critique, pour la Harvard Business Review, les Big Data : les chiffres ne parlent pas d'eux-mêmes. Les données ne sont pas objectives. Elles sont des créations humaines. Nos préjugés sont cachés dans la collecte et l'analyse. Les données liées à l'ouragan Sandy sur Twitter, donnent l'impression qu'il a surtout touché Manhattan, du fait de la proéminence des abonnés à ce service au coeur de New York, pas des endroits les plus durement touchés, qui ont subit des pannes de courant et de connexion. Est-ce seulement un problème de signal ? L'application StreetBump de Boston pour repérer les nids de poule recense peu de signalement provenant de gens âgés ou pauvres. Mais les conséquences de ce problème de signal sont immédiates et peuvent signifier un problème d'affectation des dépenses publiques, privilégiant certaines réparations au détriment d'autres. Renforcer la prise en compte des technos numériques ne risque-t-il pas de renforcer les inégalités sociales ? interroge la chercheuse. Comment mieux articuler l'approche big data avec celle des small data ? 

Rob Goodspeed indique plusieurs exemples indiquant l'émergence de l'entrée de la "big data" dans le monde de l'urbanisme. Si le traitement de la donnée a toujours réclamé des compétences spécifiques, celui de la Big Data offre autant de nouvelles opportunités qu'il soulève de difficultés. Le chercheur met en garde contre le vision d'une donnée miracle et en appelle d'une part à des expérimentations pour tester les possibles et d'autre part à une éducation des individus à l'usage et la compréhension de ces données.

Selon les auteurs de l'étude, Neil Richards et Jonathan King, les spécialistes des Big Data prétendent que les décisions provenant de l'exploitation des données en masse sont plus rigoureuses que celles s'inspirant des connaissances traditionnelles. Mais ces promesses ne s'accompagnent pas des risques inhérent à toute nouvelle technologie. Et les auteurs de pointer 3 risques, 3 paradoxes qu'il conviendrait d'analyser. Le paradoxe de la transparence sur la légalité de la collecte. . Le paradoxe de l'identité, qui nie les identités individuelles qu'ils collectent. Et enfin le paradoxe du pouvoir, car cette transformation de la société par les Big Data se fait surtout au bénéfice des pouvoirs dominants.

Propublica a publié un intéressant article sur la stratégie Big Data de l'équipe Obama qui fait le point sur le sujet. 

Le big data, c'est une inégalités d'accès entre détenteurs de données et leur vrai propriétaires, une inégalité entre ceux qui savent les traiter et les autres, et une inégalité entre les analystes et les analysés.

Une société gouvernée par les algorithmes et les données ? Tel était le sujet d'une conférence du MIT dont rend compte Steve Lohr pour le New York Times. Alex Pentland, qui publiait sur The Edge, "Réinventer la société à l'heure des Big Data" - http://www.edge.org/conversation/reinventing-society-in-the-wake-of-big-data -, estime que nous entrons dans une nouvelle ère de la physique sociale. Est-ce que ce monde conduit par les données va donner lieu à une redéfinition de l'équité, permettant d'améliorer les programmes de prestations sociales par exemple pour qu'ils s'adaptent mieux à chacun ? Quels impactent les données vont-elles avoir sur l'élaboration des politiques publiques ?

Pour David Meyer, nous avons besoin d'une meilleure réglementation. L'anonymisation ne suffira pas, comme le montre une récente étude portant sur une base de 1,5 millions d'utilisateurs d'un opérateur téléphonique. Il suffit de 4 points de données dans le temps et les lieux, pour identifier les utilisateurs avec 95% de fiabilité. Nos appareils mobiles peuvent permettre de nous suivre, mêmes éteints. Votre Fitbit peut permettre de vous identifier à votre démarche... La vente des données aux annonceurs afin de financer l'accès gratuit ne justifie par la création d'une telle société de surveillance, s'alarme David Meyer. Fitbit a pour but de vous aider à garder la forme, le fait qu'il puisse vous identifier est une incidence. Nous avons besoin d'une nouvelle politique pour les données. Nous n'allons pas arrêter demain de les collecter, mais nous avons besoin de directives pour protéger les gens. Faut-il imaginer des restrictions sur l'utilisation des données plutôt que sur leur collecte, comme l'a proposé un rapport récent du Forum économique mondial - http://www.nytimes.com/2013/03/24/technology/big-data-and-a-renewed-debate-over-privacy.html?smid=tw-share&_r=0 ? Le risque est que nous soyons contraint d'attendre une catastrophe pour passer aux actes.

Alors que les commentaires en ligne deviennent de plus en plus un big business - http://readwrite.com/2013/03/25/online-comments-becoming-big-business , le studio web Artefact - http://www.artefactgroup.com - propose Civic IQ - http://www.civiciq.org - une plateforme pour trouver des consensus politiques. Suite à une série de questions, les utilisateurs sont catégorisés selon leurs convictions pour mieux débattre entre eux. Un prototype qui souhaite permettre de rendre les discussions politiques sur le net plus productives.

La vélocité, plu que le volume, détermine de plus en plus le besoin en logiciel et matériel pour les organisations qui font du traitement de Big Data.