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"Philippe Silberzahn revient sur Antifragile, le dernier livre de Nassim Nicholas Taleb. Le modèle dominant de prise de décision est basé sur la prédiction. Or, la stratégie prédictive nous rend fragiles, car si la prédiction ne se réalise pas, la stratégie ne fonctionne pas. Or, la prédiction, comme l'a montré la dernière crise financière, ne fonctionne pas. Taleb milite donc pour la réduction de la fragilité de nos économies en cessant de les faire reposer sur la prédiction. Pour lui, il nous faut réduire les conséquences d'une prédiction ratée, en ayant des stratégies de rechanges, en multipliant les options. Il faut devenir "antifragile", c'est-à-dire une organisation qui bénéficie de l'aléatoire, qui s'améliore au fur et à mesure qu'elle subit les coups du sorts. Parfois verbeux, souvent catégorique, Taleb pose encore une question originale.

Un rapport du Defense Science Board pour le secrétariat américain à la Défense - http://www.fas.org/irp/agency/dod/dsb/predicting.pdf - sur la prédiction des comportements violents explique qu'en l'état des connaissances scientifiques actuelles, la physiologie et la neurologie ne sont pas capables de fournir des systèmes fiables pour prédire la violence ciblée. S'il existe des indicateurs "prometteurs" comme les comportements anormaux, les troubles de la personnalité, la toxicomanie, etc. La science n'arrive pas à déterminer entre les faux positifs et les faux négatifs. Et le rapport conclut que la prévention, plus que la prédiction, devrait demeurer l'objectif premier du ministère de la Défense. A bon entendeur !

William Hertling, l'auteur des romans de science fiction A.I. Apocalypse et Avogadro Corp explique comment il parvient à faire des prédictions sur le futur simplement, en regardant uniquement l'évolution des capacités matérielles des technologies à partir de leurs tendances d'évolutions linéaires. Car une fois que l'innovation technique est possible, l'invention est activable. L'augmentation de la vitesse de connexion sans compression a ainsi permis le développement du streaming vidéo dès qu'il a eut les capacités pour se faire. 

L'an dernier, la ville de Lahore, au Pakistan, a été frappée par la pire épidémie de fièvre de dengue dans son histoire. La maladie transmise par des moustiques a infecté quelque 16 000 personnes et tué 352 vies. Cette année, la dengue n'a affecté que 234 personnes et n'a fait aucun mort. La raison ? Un système de détection précoce de l'épidémie basée sur l'outil de prédiction de la dengue de Google http://www.google.org/denguetrends/ Grâce à une flotte de smartphone, les lieux à risques ont été marqués et traités dans les délais. 

Le Nesta vient de publier ses prédictions pour 2013. Les outils prédictifs vont devenir mainstream. La localisation va devenir un enjeu toujours plus important. La consommation collaborative ne va pas s'arrêter de croitre. Les applications civiques vont se démultiplier. L'apprentissage en ligne individualisé va se développer. Les services publics vont vraiment devenir numériques....

Le Flight Quest Contest - https://www.gequest.com/c/flight/details/winners - est un concours pour améliorer la prédiction des arrivées des vols aériens. Le gagnant du concours a proposé un algorithme permettant d'améliorer de 40 % les estimations actuelles. 

Popular Mechanics pour fêter ses 110 ans propose 110 prédictions pour les 110 prochaines années. 

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

Le Nesta, l'agence de l'innovation britannique, publie ses 14 prédictions pour 2014... Parmi les plus intéressantes : l'énergie renouvelable dans mon jardin, la montre du volontariat extrême, la donnée comme service, l'innovation sociale urbaine généralisée...

40 prédictions pour les 150 prochaines années.

Les logiciels capables de nous fournir des informations avant que nous ne les leur demandions sont appelés à nous changer la vie, explique Tom Simonite pour la Technology Review. Les logiciels commencent à pouvoir nous dire qu'il nous faut partir 10 minutes plus tôt à notre rendez-vous à l'autre côté de la ville du fait des conditions de circulation... comme le fait Google Now. Pour Bill Ferrell, PDG d'Osito - http://www.getosito.com - , une application concurrente, il nous faut parler désormais d'intelligence prédictive, mais cela nécessite d'avoir toujours plus de données personnelles pour affiner la prédiction. Google est ainsi capable de vous signaler des propriétés à vendre lors de vos déplacements si vous avez cherché auparavant ce type d'informations... Reste que ces systèmes ont encore du mal à dire ce qui est important à l'utilisateur : leur indiquer où se trouve le café le plus proche parce qu'ils en ont déjà pris un dans ce type d'établissement ou le passage du prochain bus juste parce qu'ils passent devant un arrêt n'est pas toujours opportun. 

Nicholas Carr pour le Nieman Journalism Lab se livre à l'exercice imposé des prédictions... Mais surtout, il s'en prend au terme de perturbation (disruption) pour dire qu'il commence à sonner creux depuis le temps qu'on l'utilise. Il serait temps de porter attention aux changements et à ce qui dure.

Des chercheurs néerlandais ont démontré qu'on pouvait faire un relevé précis des précipitations en mesurant les perturbations des réseaux de téléphonie mobile. Les antennes de téléphonie mobile qui couvrent le monde pourront-elles remplacer les pluviomètres qui mesurent les précipitations et participer des prochaines prédictions météorologiques ?

Flurry, le Google Analytics des applications, revient sur l'explosion des applications de détaillants, qui progressent en durée de consommation comme en achats. Cette progression montre que les commerces de détails commencent à s'intéresser aux applications dédiées afin de construire une relation plus profonde avec les consommateurs... Et pour l'instant, cela marche. De quoi faire mentir la prédiction de Marc Andressen sur la mort du commerce de détail ! http://pandodaily.com/2013/01/30/andreessen-predicts-the-death-of-traditional-retail-yes-absolute-death/

Gregory Piatetsky-Shapiro revient sur les promesses du Big Data (la prédiction) pour nous rappeler qu'à ce jour, elles ne les ont pas encore relevées. Et de rappeler que Netflix a fait travailler des développeurs sur un nouvel algorithme qu'ils ne sont pas parvenu à implémenter et qui n'a permis d'améliorer les conseils personnalisés qu'à la marge. Les services d'analyses de Big Data des opérateurs de télécommunication sensés réduire le taux de désabonnement de leurs bases clients. Même l'amélioration du taux de clic sur les publicités est pour l'instant très insuffisant. Ces trois exemples montrent que "le caractère aléatoirement inhérent au comportement humain est le facteur limitant de la réussite de ces modélisation". Si les Big Data permettent des gains marginaux, le comportement humain demeure rétif à la modélisation. "L'analyse prédictive peut aider à comprendre comment faire se poser le Rover sur Mars, mais pas qui va acheter une barre de mars". Reste que l'analyste pense tout de même que les Big Data vont nous aider à mieux comprendre le comportement, comme le montre les progrès fais par Google ou Siri... Mais attention à ne pas en attendre trop !

Le Ward lab de la Duke University tente de prédire les conflits dans le monde... http://mdwardlab.com/conflict_forecasting/home . Le but n'est pas tant de faire des prédictions, que de tester des théories estiment les chercheurs sur leur blog : http://predictiveheuristics.com

Il y a tellement de projets de financement participatif - Kickstarter vient de dépasser le milliard : https://www.kickstarter.com/1billion?ref=hero (134 000 projets lancés sur Kickstarter, 23 000 sur KissKissBankBank...) - que les utilisateurs ne savent plus sur quelques projets miser. Qu'ils se rassurent, des algorithmes se proposent d'évaluer pour eux les succès des campagnes de financement avant leur terme. Sidekick propose de prédictions qui se révèlent exactes à 76 % - http://sidekick.epfl.ch - et Kicktraq - https://www.kicktraq.com - à 65%.

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 mesures de l'activité sur la fiche d'un film de Wikipedia sont fortement corrélés avec les revenus du box-office que le film va engendré. 

Des chercheurs de l'université de Cambridge menés par Michal Kosinski, responsable du centre de "Psychométrique" - http://www.michalkosinski.com - ont mis au point un système d'apprentissage automatique pour prédire des informations personnelles d'utilisateurs selon les pages qu'ils ont apprécié sur Facebook. Le système s'est révélé très efficace pour déduire le sexe, l'orientation politique et sexuelle, mais aussi si une personne prend des médicaments ou a des parents divorcé... Des traits de personnalité comme l'ouverture d'esprit ou l'intelligence ont également été estimées à partir des goûts.