Big data : une mise en perspective empirique des impacts du Big Data sur la mutation des processus décisionnels

National audienceLe big data est aujourd'hui en passe de faire muter les systèmes décisionnels. En effet, la décision ne s'appuie à présent plus uniquement sur les informations structurées qui étaient jusque-là collectées et stockées par l'organisation, mais aussi sur toutes les données non structurées se trouvant à l'extérieur du carcan des entreprises. Le cloud et les informations qu'il contient impactent dorénavant les décisions et nous assistons à l'émergence de la business intelligence 3.0. Avec la croissance d'internet, des réseaux sociaux et des objets connectés et communicants, les informations sont aujourd'hui plus abondantes que jamais et la croissance de leur production est chaque jour plus rapide. En 2012, 2.5 exaoctets de données (1 exaoctet représentant un millions de gigaoctets de données) venaient chaque jour grossir les rangs des big data (McAfee, 2012), qui devraient peser dès 2020 plus de 40 zettaoctets (Valduriez, 2014) pour 30 milliards d'appareils connectés (The economist, 2014) et 50 milliards de capteurs (Davenport, Soulard, 2014). L'un des aspects les plus critiques de tous ces flux d'information est l'impact qu'auront ceux-ci sur la manière dont les décisions sont prises. En effet, dans le cadre d'un environnement au sein duquel les données étaient rares et difficiles à obtenir, il était logique de laisser la prise de décision se conditionner à l'intuition du décideur d'expérience (Klein, 2007). Or, l'information et la connaissance étant dorénavant à la disposition de tous, le rôle des experts et décideurs change peu à peu. Les big data permettent en particulier aux systèmes analytiques et décisionnels de baser leurs prises de décision sur des modèles globaux. Or, la prise en considération de toutes les dimensions des situations rencontrées n'était jusque-là pas à la portée de l'homme, rationnellement limité (Simon, 1971). Les big data et le traitement des données non structurées imposent cependant de modifier l'architecture des systèmes d'aide à la décision (SAD) des organisations. Le Time aware decision support system permet par exemple de prendre en compte la temporalité des données du big data, il présente un fort intérêt dans le cadre du management des équipes opérationnelles de terrain (Police, Pompiers, etc.). Son intégration impose toutefois une redéfinition complète de l'architecture décisionnelle. Ce papier est un état des lieux des évolutions que subissent les systèmes d'aide la décision sous la pression des big data. Il présente l'impact que le TADSS aurait eu sur l'architecture décisionnelle de la Police néerlandaise dans le cadre de la gestion de l'afflux non programmé de 500 000 personnes dans la ville d'Enschede. Enfin, il ouvre le débat sur les questionnements éthiques soulevés par ces nouvelles technologies, l'analyse des données personnelles des individus fait en effet plus que jamais débat