Group items tagged

Philippe Silberzahn revient sur 4 mythes de l'entrepreneuriat. Non, les entrepreneurs n'aiment pas le risque, leur métier c'est de le réduire. Non, ils ne sont pas visionnaires, leur vision se développe souvent au fur et à mesure de leur action. Non, les entrepreneurs ne sont pas experts en prévision, ils cherchent juste à construire l'avenir. Oui, les entrepreneurs sont comme nous tous, ils ne sont pas des super héros, ils n'ont aucune caractéristique distinctive.

Les fans des outils de conception numérique font valoir que ces technologies vont transformer la façon dont nous produisons des marchandises... Mais le mouvement Maker peut-il produire plus que des capots d'iPhone et des bijoux ? s'interroge David Rotman pour la Technology Review. Si l'impression 3D capture l'imagination de nombreux technologues à mesure qu'elles se démocratisent. Mais même Chris Anderson, dans son livre, fait peu d'efforts pour expliquer comment une communauté d'individus créatifs et enthousiastes pourrait donner lieu à un mouvement industriel capable de transformer et revitaliser la fabrication. Que change la fabrication numérique quand la plupart des biens dont nous dépendons (iPhone, avions à réaction..) ont encore besoin de budgets colossaux pour être conçus et produits ? La prévision d'Anderson ne s'adresse-t-elle qu'à des marchés de niche ? Mais même sur ces marchés là, ne préférons-nous pas la plupart du temps des produits standardisés en petite série ? La liste des technologies d'avenir que dresse Gary Pisano et Willy Shih dans Why America Needs a Manufacturing Renaissance et que l'Amérique devrait rapatrier chez elle, évoquent les batteries rechargeables, les écrans à cristaux liquides, les semi-conducteurs... Il est facile de créer une conception en CAO, estime Shih, mais il est plus difficile de créer le processus de production. Or, sans comprendre les processus de production, nous ne saurons pas développer de nouveaux produits comme les prochains panneaux solaires... Pour révolutionner l'industrie, les makers devront apprendre à collaborer avec les grandes entreprises industrielles plus qu'à les détourner. Autant dire qu'il y a encore du travail !

Evgeny Morozov revient sur la personnalisation des Google Maps annoncée récemment par Google. Annoncent-elles la fin de l'espace public ? La meilleure façon de conserver la publicité comme pilier de son activité, pour Google, "est de nous transformer en créatures hautement prévisibles en limitant artificiellement nos choix". Mais l'enjeu n'est pas que sur les cartes, avec les voitures autonomes et les lunettes de réalité augmenté, Google s'apprête à modifier profondément la façon dont nous faisons l'expérience du monde extérieur. Reste que Google mesure mal son impact sur l'espace public en le traitant de la même façon qu'il traite les livres ou les prévisions météo. L'enrichissement de sa base de données plutôt que de notre expérience urbaine demeure le principal objectif de la société. Dans la personnalisation des cartes de Google, ce qui disparait, c'est bien l'espace public, cette intrication de différences qu'évoquait Richard Sennett. Le manque de contrôle est le prix à payer pour vivre dans les environnements complexes, diversifiés, cosmopolites que nous appelons villes. Google préfère la banlieue pavillonnaire.

Bien qu'appliqué à la médecine, la réflexion de Dominique Dupagne, l'auteur de "La revanche du rameur", pourrait s'appliquer à bien d'autres choses. Il revient sur les théories de l'économiste américain Robert Lucas qui estimait que les statistiques n'aident pas à prédire les comportements futur des agents économiques. "Une corrélation observée peut devenir trompeuse si elle est utilisée dans un but de prévision ou d'évaluation." Pour Lucas, les agents ne modifient pas forcément leur comportement face à un nouvel indicateur qui les concerne. Charles Goodhart, allait même plus loin encore : "Lorsqu'un indicateur est choisi pour guider une politique économique, il perd du même coup la valeur informative qui l'avait qualifié pour remplir cette fonction. Pour le sociologue américain Donald Campbell : "Plus un indicateur quantitatif est utilisé pour prendre des décisions, plus il va être manipulé et plus son usage va aboutir à corrompre le processus qu'il était censé améliorer". Et Dominique Dupagne d'afficher son sceptiscisme face aux méthodes d'évaluation et de rémunération incitatives. Alors quelles évaluations mettre en place ? Pour Dupagne, la solution est d'avoir une palette d'indicateurs très large et de conserver le secret sur ces indicateurs.

HSBC publie un document de prospective sur le monde en 2050 centré sur les prévisions concernant les 100 plus grandes économies mondiales : http://www.hsbcnet.com/gbm/global-insights/insights/2011/world-in-2050.html Sur les 30 premières économies du monde, 19 seront des pays actuellement émergents et une large partie de l'Europe quittera ce top 30. Le revenu par tête ne s'égalisera pas aussi vite : si la Chine sera devenue la première économie du monde, le revenu par tête chinois sera d'un tiers de celui d'un américain. Reste que dans cette projection, Karen Ward, son auteur, souligne que la consommation en ressource de l'économie mondiale serait encore de 2,8 planète...

Henri Kaufman revient sur les prévisions 2012 du cabinet Deloitte dans le domaine techno : la demande en technologie résiste bien à la crise et les tablettes continuent leur essor. Les grands chantiers de 2012 porteront sur la gestion de données et sur la fin du "tout illimité"...

L'agence de notation financière Moody's a chiffré à 150 milliards de dollars l'argent frais dont dispose Apple dans ses caisses, sans en faire aucun usage. Selon l'étude, la fortune colossale des Apple, Microsoft, Google, Cisco, Oracle et Qualcomm, rassemble 25% du cash détenu par les entreprises américaines et Apple en concentrerait 10%, un montant qui a doublé depuis l'exercice fiscal 2010. Le problème c'est qu'Apple ne les distribue pas vraiment à ses actionnaires, ni n'a une politique d'investissement dans d'autres sociétés très développée. En fait, une grande partie est disséminée hors USA et leur rapatriement pourrait coûter cher à la firme en terme de fiscalité. Pourquoi autant de cash dans un secteur qui a peu besoin de capital, estime le Financial Times (ah bon ?). Les Gafa attendent-ils une amnistie fiscale pour rapatrier leur bien ? Pourquoi ne pas les réinvestir, alors que les prévisions estiment qu'ils devraient continuer à augmenter dans les années à venir ?

Pour l'éditorialiste Tim Harford, le succès de Google Flu Trends, le système de prévision de la grippe de Google fondé sur les requêtes des internautes sur le moteur de recherche est devenu l'emblème des Big Data en montrant que l'analyse des données produit des résultats précis, que chaque point peut-être capturé (rendant l'échantillonnage statistique obsolète), que la corrélation suffit et que les modèles statistiques et scientifiques ne sont pas nécessaires. Pourtant, estime Harford, les Big données ne vont cesser de nous décevoir si nous ignorons quelques leçons de statistiques simples. Plus vous avez de données, plus les problèmes sont importants... Et Google Flu en devenant moins précis avec le temps l'a bien montré, car si on ne sait pas ce qu'il y a derrière une corrélation, vous n'avez aucune idée de ce qui pourrait la rendre moins efficace. Si Google Flu est devenu moins efficace c'est peut-être parce que Google lui-même a déplacé les données en suggérant automatiquement des diagnostics aux gens qui entraient leurs symptômes médicaux sur le moteur... Google Flu demain sera recalibré et amélioré, mais cet épisode doit nous apprendre quelque chose si nous ne voulons pas qu'il se répète. Autre problème bien connu des statisticiens, le biais d'échantillonnage, c'est-à-dire quand un échantillon choisi au hasard ne reflète pas la population qu'il est sensé représenté. Or, même dans le Big Data, l'échantillon ne représente jamais TOUTE la population. Quand bien même nous étudierions tous les messages de Twitter, les utilisateurs de Twitter ne sont pas représentatifs de la population dans son ensemble (au contraire, ils sont plutôt jeunes et urbains). Bump, l'application pour détecter les nids de poules de l'agglomération de Boston, détecte surtout les nids de poules des quartiers riches. Enfin, les algorithmes ne sont pas infaillibles, ils génèrent beaucoup de faux positifs. Les Big Data sont là : il v

Pour IBM, les 5 technologies disruptives à venir son : l'énergie (chacun produira son énergie), la sécurité (plus besoin de mots de passe grâce à la biométrie), la cognition (les machines vont lire dans notre esprit), la mobilité (qui met fin à la fracture numérique) et les big data (qui vont mettre fin au spam et développer la fouille de données). Vidéo : http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=tuisda1q6ns#!

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%.