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Pour Kate Crawford, qui détruit 6 mythes des Big Data : "Nous avons besoin de penser comment nous naviguerons dans ces systèmes. Pas tant individuellement qu'en temps que société".

Jan Chipchase, directeur créatif de Frog, livresa réflexion sur les lunettes de Google. Les lunettes de Google sont l'avenir de notre vie privée, qui n'est pas celle d'un Big Brother, mais bien le risque des Little Sisters - http://www.internetactu.net/2008/04/07/de-big-brother-a-little-sister/ Pourtant, les lunettes de Google ne sont que la manifestation physique de ce qui existe déjà aujourd'hui. Mais les lunettes de Google cristallisent les discussion autour de ce qui constitue un comportement acceptable en public et en privé. Et Chipchase de rappeler que Google a décrété plusieurs principes pour les développeurs : concevoir pour les lunettes et éviter l'inattendu. Pour Chipchase, il faudrait ajouter 2 principes : Favoriser la transparence de proximité, c'est-à-dire permettre aux gens d'accéder aux enregistrements fait à proximité d'eux et permettre aux gens à proximité de contrôler l'enregistrement fait. 

Jade Dominguez a appris seul la programmation, sans avoir fait d'études brillantes. Pourtant, c'est bien lui que le programme d'analyse automatique Gild - http://www.gild.com - a recruté. Gild est une start-up qui ambitionne de révolutionner le recrutement de développeur par les Big Data. Parmi les indicateurs pris en compte par la société, l'évaluation par les pairs des développeurs sur des sites comme Google Code, Github ou Bitbucket : le code proposé par le développeur est-il réutilisé ? Comment communique-t-il ses idées ? Que dit-on de lui dans les réseaux sociaux ?... Pour la directrice scientifique de Gild, l'exemple de Jade montre que trop souvent les gens sont mal évalués par les processus classiques de recrutement. Gild a déjà de la concurrence avec http://www.talentbin.com http://www.remarkablehire.com http://www.entelo.com ... 

L'anonymat deviendrait-elle une impossibilité mathématique à l'heure des Big Data ? interroge Patrick Tucker pour la Technology Review. Pour l'informaticien Arvind Narayanan de l'université de Princeton, l'anonymat est devenu algorithmiquement impossible. Acxiom, qui détient plus de 1500 informations sur plus de 500 millions de consommateurs à travers le monde a construit 70 groupes de personnalités différent, résumés par des indicateurs de mode de vie, d'intérêts, d'activités dans lesquels nous nous déplaçons en fonction d'évènements de vie (mariage, divorce, enfants...) et peut en déduire quelques 3000 propensions différentes (dont la façon dont nous réagissons à une marque plus qu'à une autre). Et ces courtiers de données ne sont rien par rapport à des Facebook ou Google.

Pour le mathématicien Samuel Arbesman, plus que les Big Data, nous devrions porter attention aux Long Data, aux données qui permettent d'avoir un large balayage historique. Pourquoi ? Parce qu'elles nous permettent non pas d'avoir un instantané, mais de voir les processus et interactions qui se déroulent au fil du temps. Elles permettent de comprendre comment le monde change et comment nous changeons avec lui. Bref, nous permettre de mieux appréhender notre avenir.

La mission Big Data de l'Afdel (association française des éditeurs de logiciels : http://www.afdel.fr ), à la demande de Fleur Pellerin, a réfléchit pour mettre en place un écosystème favorable à la création de start-up dans le domaine de l'exploitation des données. Pour Bertrand Diard, PDG de Talend et président de cette commission, il est nécessaire de mettre en place un incubateur dédié.

Les Big Brother Awards France 2013 ont distingués nominés et lauréats de la surveillance 2013. Une liste qui rappelle l'état de la surveillance dont nous sommes l'objet. 

Le projet BIG d'Audi - http://www.big.dk/projects/audi/ - est une réflexion prospective sur l'ajout d'informations lumineuses et mobiles sur la voirie (alimentées à l'énergie solaire bien sûr). Comment les axes piétons et automobiles peuvent-ils se reconfigurer à la volée ? Comment la ville pourrait-elle nous adresser de nouveaux messages ? Si le concept est séduisant, on peut tout de même rester sceptique sur la surcharge cognitive d'un tel environnement.

Comment le football pro se met aux Big Data.

Pas de Big Data sans amélioration de la qualité des données !

Des chercheurs ont établi que les entreprises qui utilisent les Big Data étaient plus productives que la moyenne des entreprises. D'autres ont montré que l'utilisation de données plus clairsemées conduisent à un avantage économique. Plus une société possède de données, plus elle peut améliorer sa puissance prédictive. L'ogre ne va apaiser sa faim demain...

Martin Winterkom, le PDG de Volkswagen, lors du Cebit de Hanovre, a déclaré que la voiture ne devait pas devenir un "monstre de données". Si le patron a déclaré que les Big Data pouvait apporter plus de sécurité et de commodité, il a expliquer se méfier du paternalisme et de Big Brother. Nous avons besoin que l'industrie automobile s'engage dans ce sens, a-t-il estimé. Certes, les données permettent d'offrir de nouveaux services, certains seront bénéfiques aux consommateurs, mais trop d'effets peuvent être intrusifs. 5 millions de voiture envoient déjà des rapports aux compagnies d'assurance et d'ici 2020, c'est 100 millions de voiture qui seront concernées. L'union européenne est prête pour lancer e-Call, un service qui notifie automatiquement les services d'urgence si votre voiture a un accident. Quelle sera la limite à la vie privée des conducteurs ?

Les dirigeants de petites entreprises ne ressentent pas le besoin d'investir dans les données de leurs clients, alors que leurs concurrents, eux, le font. Or, les petites entreprises pourraient tout autant que les grosses bénéficier des données, estiment deux chercheurs. Leur problème demeure de ne pas avoir les ressources et l'expertise pour traiter les données. Une agence régionale du gouvernement britannique a offert à 7 entreprises, qui fournissent des produits à Tesco, des informations provenant des cartes de fidélité de Tesco, le géant des supermarchés. Des données qui leur ont permis de voir les magasins où ils vendaient le mieux leur produit, leur saisonnalité, ce que les gens qui achetaient leurs produits achetaient également, etc. Des ateliers et des données qui leur ont permis de mieux comprendre la concurrence, d'envisager des innovations, de mieux comprendre leurs clients. Un producteur de yahourt s'est ainsi rendu compte que les personnes âgées étaient le marché clé de ses produits et a changé sa stratégie commerciale pour cibler les plus âgés plutôt que les plus jeunes, ce qui a amélioré la productivité de ses événements. "Les Big Data menacent de créer un profond fossé entre ceux qui disposent des données et les autres", c'est aux gouvernements et aux universités de jouer un rôle pour réduire la fracture de la connaissance et de l'expertise. Voir l'étude : http://isb.sagepub.com/content/early/2013/09/29/0266242613502691.full.pdf+html

Big Data Elite : http://www.data-elite.com

Faire sortir du sens des Big Data est loin d'être évident, rappelle Francis Gouillart auteur de "La puissance de la cocréation". Les petites données, les données locales ont beaucoup plus de valeurs.

John Bridgeland and Peter Orszag proposent que le gouvernement américain s'inspire de MoneyBall - http://fr.wikipedia.org/wiki/Moneyball:_The_Art_of_Winning_an_Unfair_Game , l'approche analytics mise en place par Billy Beane pour améliorer la sélection des joueurs de Baseball par l'informatique et les Big Data - pour optimiser son fonctionnement, ses dépenses et ses investissements. Vers un Big eGov ?

Pour Andrew McAfee le plus grand défi des Big Data est de convaincre les gens de ne pas croire leurs a priori : http://blogs.hbr.org/2013/12/big-datas-biggest-challenge-convincing-people-not-to-trust-their-judgment/ Mais l'intelligence des machines ne va pas remplacer notre intelligence humaine, elle va la compléter, estime Walter Frick pour la Harvard Business Review. Mais comment ? Pour l'économiste Tyler Cowen, nos compétences vont devoir surtout apprendre des forces et des faiblesses des programmes pour savoir quand leur faire confiance et quand les remplacer. Mais pour McAfee, quand les experts appliquent leur jugement à la suite d'un algorithme, ils font généralement pire que l'algorithme. Le mieux est d'ajouter les opinions subjectives des experts aux algorithmes... Ces 2 modèles de collaboration soulèvent un certain nombre de question...

Larry Downes et Paul Nunes, à l'occasion de la sortie de leur livre "Big Bang Disruption" se sont intéressés à la courbe de l'adoption des technologies, le fameux modèle de la courbe en cloche popularisée par le sociologue Everett Rogers. Une courbe en cloche qui a perdu de sa valeur comme outil de planification du succès des technologies. Désormais, les marchés prennent soudainement ou ne décollent pas du tout et la concurrence est si sévère que de nouveaux perturbateurs viennent prendre le marché d'anciens. Et les auteurs de parler désormais des Big Bang Perturbateurs, avec une courbe qui n'est plus en cloche, mais en falaise, en "nageoire de requin". Et les auteurs de disséquer ainsi le succès de la Kinect de Microsoft, qui a vendu 8 millions d'unités en 60 jours. En un an, 24 millions de kinect auront été vendues. Mais de tels succès saturent rapidement le marché. Elle est désormais utilisée pour des miliers d'autres choses que pour jouer, notamment parce que Microsoft a libéré le code de ce produit. Alors que les entreprises ont longtemps dirigé le développement de leurs produits, elles ont désormais besoin de comprendre d'où viennent les perturbateurs.

Le Time nous plonge au coeur de l'équipe chargée de traiter les données durant la campagne électorale d'Obama. Comment ceux-ci ont-ils utilisés les Big Data pour centraliser les données, cibler les actions clefs, tester les messages, mieux les cibler... 

Les données ont-elles décidé de l'élection. C'est en tout cas ce que semble suggérer l'équipe de campagne d'Obama, dont nombre d'articles décrivent l'organisation et la taille. Le responsable scientifique de l'équipe, Rayid Ghani, était un spécialiste des Big Data. La politique est désormais comme la vente de boissons : il s'agit de filtrage et d'algorithmes. La campagne d'Obama s'est focalisée sur la "persuadabilité" des électeurs, concentrant leur effort sur les électeurs indécis en construisant une base de donnée unifiée comportant 80 éléments d'information au sujet de chaque électeur. Allons-nous vers le proxénétisme conduit par les données ? Pire, estime le WSJ : la campagne montre aussi l'échec de la Commission fédérale du commerce à réglementer l'exploration de données pour protéger la vie privée.