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Et si le BIG data client rencontrait le robo-advice ?

Le Journal du Net – 12 mai 2017 :

Grâce à des indicateurs intuitifs, mis en avant par un robot advisor, le client d’une banque pourrait directement réguler ses versements en fonction de son profil de risque et sa capacité d’épargne.

Quand on sait que, début 2016, les ménages français ont placé 33 milliards d’euros de leur épargne sur des produits très simples et standardisés tels que les contrats d’assurance vie ou des PEL (plan d’épargne logement) et que 74% des français se déclarent satisfaits de la qualité des conseils prodigués par leur banque (selon la lettre de l’observatoire de l’épargne de l’AMF) on peut légitimement douter du succès du conseil en placements, qu’il soit humain ou « technologique », auprès des petits épargnants français.

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Quand football et Big Data font bon ménage

Les équipes de football disposent de plus en plus de données disponibles sur elles-mêmes et sur les équipes adverses. Les nouvelles technologies ont permis aux équipes de passer de quelques indicateurs par match à plusieurs centaines nécessitant l’intervention du Data Analyst pour l’exploitation des données à grande échelle.

Le football avant l’arrivée des nouvelles technologies mais ça c’était avant…

C’est au cours de la période d’entre-deux guerres que sont apparues les premières mesures de la performance dans le football. Au milieu des années 30, un anglais répondant au nom de Charles Reep est le premier à avoir récolté des statistiques pendant les matchs.

Pour se fournir en data, il s’équipe alors d’un carnet et d’un stylo, puis suit les matchs des tribunes. Il comptabilise le nombre de ballons touchés par joueur, le nombre de centres, de tirs, et la rumeur dit même qu’il comptait les foulées des joueurs pour estimer les distances parcourues.

Il lui faudra plusieurs années et l’analyse manuelle de 500 matchs pour mettre en lumière un nouveau système de jeu qui se diffusera dans le football britannique: le kick and rush.

En effet, Charles Reep constate lors de l’analyse de ces 500 matchs que 50% des buts marqués par une équipe proviennent de ballons récupérés dans la surface de réparation adverse, et que 90% des équipes perdent la balle après trois passes.

Jonathan Wilson, auteur d’une histoire de la tactique (Inverting the Pyramid) écrira au sujet de l’analyse de Charles Reep : « Son diagnostic, c’est que le football de possession est contre-productif. Il incite donc à sauter les phases de construction pour délivrer de longs ballons à destination des ailiers, restés positionnés très haut sur le terrain, collés à la ligne de touche. »

Mr Reep avait vu juste, l’analyse de la performance a toute sa place dans le football.

Plus récemment, au début des années 2000, l’entraineur du club de base-ball des Oakland Athletics avait lui aussi décidé de faire appels aux statistiques pour diriger son équipe qui souffrait d’un handicap financier important par rapport aux autres équipes du championnat. Grâce à un usage poussé des statistiques, le club a découvert des joueurs sous-évalués par le marché et a pu construire une équipe performante à moindre coût.

L’équipe réalisera une performance de haut niveau cette année-là, à tel que point que cette histoire fera l’objet du film Le Stratège (Moneyball en anglais) avec Brad Pitt dans le rôle du manager Billy Beane.
Heureusement, pour les amoureux du sport avides d’analyse, l’informatique et les nouvelles technologies ont décidé d’être de la partie.

De nouvelles analyses sont possibles aujourd’hui grâce au BIG DATA

Grâce aux avancées technologiques, les analystes et les sportifs ne disposent plus uniquement des nombres de ballons touchés ou des distances parcourues qui n’étaient pourtant pas simples à obtenir au siècle dernier. Les nouvelles technologies permettent aujourd’hui de récolter des données liées à la transpiration, aux rythmes cardiaque et respiratoire via des capteurs physiologiques miniaturisés. D’autres données, fournies par les capteurs intégrés aux protège-tibias des joueurs et les caméras, permettent de connaître les distances parcourues, les vitesses de course, et d’analyser les trajectoires ou encore la géométrie du jeu.

Le problème aujourd’hui n’est plus de savoir comment récolter ces données. C’est le cas de certains entraineurs comme Christian Gourcuff : « Aujourd’hui, on a trop de données, le tout est de savoir comment on les classe pour en tirer une signification. Sinon on fait n’importe quoi. »

Les équipes de football se sont retrouvées noyées dans cette masse d’informations et certaines d’entre elles comme l’équipe d’Allemagne qui a gagné la coupe du monde 2014, ou l’équipe anglaise de Leicester qui contre toute attente a remporté le dernier championnat d’Angleterre, ont été les précurseurs dans l’utilisation d’outils d’analyse de la performance dans le football.

Cette équipe de Leicester City exploite les données récoltées afin de faire de la modélisation prédictive. Ces modèles lui permettent d’obtenir de précieux indicateurs tels que le niveau de fatigue des joueurs ou le risque de blessure qui sont très importants dans la gestion de l’effectif.

En plus de pouvoir analyser d’importantes quantités d’informations, les logiciels Big Data permettent aux équipes d’obtenir ces analyses en temps réel, c’est-à-dire pendant que le match se joue.

Pour mieux comprendre la vitesse d’analyse de ces outils, nous pouvons regarder l’utilisation qui en est faite dans un sport demandant une très grande réactivité, la Formule 1.

Aujourd’hui, ces analyses donnent la possibilité aux pilotes d’effectuer une centaine d’ajustements subtils pendant la course leur permettant de gagner quelques importantes dixièmes de secondes à chaque tour.

Le data analyst, entraîneur de demain?

Du fait des bons résultats des équipes pratiquant l’analyse de la performance, de plus en plus d’équipes de football cherchent aujourd’hui à s’attacher les services d’un Data Analyst, voir de créer une cellule d’analystes.
En effet, comme nous l’avons vu avec l’exemple de la Formule 1, la puissance de calcul des outils Big Data permet à l’analyste de faire des suggestions à l’entraîneur pendant le match. De véritables outils d’aide à la décision.

Tous les clubs de football seront bientôt envahis par les data analyst qui devront se contenter d’assister l’entraineur dans sa prise de décision. Le football ne connaîtra jamais d’entraîneur « électronique » pour la simple raison que le sport est pratiqué par l’humain, et que celui-ci a une part d’imprévisible.

Le duo entraîneur / data analyst doit être le juste équilibre entre subjectivité et objectivité, entre l’intuition d’un entraîneur expert en football et un data analyst qui saura faire parler les statistiques pour optimiser le jeu de l’équipe.

Par Saïd El Ghouizy consultant Senior du cabinet ADWAY

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Digital, Big Data, transformation obligée pour l’entreprise

Le Journal du Net – 26 janvier 2017 :

S’il n’y a plus de doutes que nous sommes dans l’ère du digital et du Big Data, les entreprises n’ont pas tout à fait encore emboîté le pas de la transformation, et recherchent la piste de l’innovation.

Autres Data Lab et direction Data apparaissent, dans l’objectif de se préparer aux nouvelles orientations du monde de demain. Considéré comme la révolution du 21e siècle, le Big Data a déjà permis des réalisations concrètes, mais suscite aussi les fantasmes les plus fous. Devant cette inconnue, il est difficile de savoir pour les entreprises quelles routes emprunter. C’est dans cette incertitude que les business de demain vont se faire ou se défaire.

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Mieux exploiter ses données big data quand on est multimarque

Xerfi Canal TV a reçu Julien Guibert, directeur Associé chez Adway, membre de Square, pour évoquer les nouveaux enjeux pour les marques liés à l’essor du Big data, c’est-à-dire à la profusion de données à disposition des directions marketing pour améliorer la relation client.
Dans cette émission, Julien Guibert explique comment gérer toutes ces données, avec l’utilisation des DMP (Data Management Platform).

Une interview menée par Thibault Lieurade.

 

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Grandes manœuvres pharmaceutiques et guerre économique : une nouvelle stratégie pour le secteur de la santé ?

Les Echos – 4 décembre 2015 :

La permanence de spectaculaires opérations de fusions-acquisitions des entreprises pharmaceutiques laisse à penser que la recomposition du secteur se caractérise toujours par l’obsession de la taille critique.

Être un acteur global, à tout prix, est en effet perçu comme la promesse de trois avantages concurrentiels clés :

  1. L’accroissement des capacités de recherche et développement (R&D), considéré comme l’objectif stratégique clé de la guerre ouverte dans le secteur.
  2. La diversification du portefeuille de médicaments sous brevet).
  3. Les économies d’échelle et dans certains cas l’optimisation fiscale.
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BIG DATA : où en sommes-nous ?

« Big Data », cette expression déchaîne les passions au sein des DSI et des Directions Marketing.

Au-delà de la volonté d’être précurseur sur le marché et de ne pas rater le tournant « Big Data », les sociétés de toutes tailles cherchent comment appréhender cette nouvelle tendance sans se laisser déconcerter par l’inconnue qu’elle engendre.

Dans une volonté première de participer à l’amélioration de la connaissance du client tout en respectant l’aspect privé des informations qui lui appartiennent, la machine à lancer est de grande ampleur. Ce volume considérable de données que nous sommes actuellement capables de collecter, bien supérieur à celui des mois passés, ne représente cependant qu’un volume marginal vis-à-vis de ce que nous serons capable de créer et de récolter demain.

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Quand la Big Pharma rencontre le Big Data

Les Echos – 29 septembre 2015 :

A l’instar du partenariat noué ce mois-ci entre Sanofi et Google, de plus en plus de passerelles existent entre les grands noms du Net et de la pharmacie. Ces derniers commencent seulement à percevoir le potentiel des données collectées auprès des patients.

Au début du mois, Sanofi et la division sciences de la vie de Google annonçaient la mise en place d’une collaboration « pour améliorer la prise en charge et les résultats cliniques des personnes atteintes de diabète ». L’idée était de combiner les compétences « de Sanofi en matière de traitements et de dispositifs médicaux à l’expertise de Google en matière d’analyse de données, d’électronique miniaturisée » pour « développer de nouveaux outils de gestion du diabète et permettre de nouveaux types d’intervention », de la mesure de la glycémie sanguine à la collecte d’informations rapportées par les patients, en passant par le suivi de l’observance des traitements.