Le feu a décuplé l’intelligence humaine. Comment s’en inspirer ?

Nous consacrons une grande part de notre existence à faire des choix. Et à tenter qu’ils soient les meilleurs possibles. La prise de décision devenant plus complexe du fait de la démocratisation de l’analytique dans tous les domaines de l’entreprise, le recours à une équipe pluridisciplinaire et des systèmes informatiques toujours plus agiles devient une nécessité absolue. En ancrant cette approche dans votre culture d’entreprise, vous saurez tirer parti du vaste potentiel qu’offrent les données.

Par Helge Rosebø, Architecte et responsable visualisation des données, SAS Norvège

La ressemblance entre cet état d’esprit et l’évolution de l’intelligence humaine me paraît frappante. En utilisant le feu comme technologie, nous avons décuplé notre intelligence. De quelle manière votre entreprise pourrait-elle développer la sienne ?

 

Le feu nous a rendus plus intelligents

 

Le feu a eu un énorme impact sur le mode de vie de nos ancêtres, en leur apportant du confort et en leur permettant de cuire leurs aliments. La viande est plus digeste cuite que crue. L’organisme utilise donc moins d’énergie à assimiler un steak qu’un morceau de viande crue. Moins d’énergie pour digérer signifie également plus de vitalité pour d’autres fonctions corporelles. Autrement dit, la cuisson a contribué à développer notre intelligence, et le reste appartient à l’histoire. Nous sommes aujourd’hui arrivés à un stade où les nouvelles technologies pourraient bien surpasser nos capacités cognitives.

Auparavant, le feu était la technologie charnière et la viande était une source d’énergie.  La combinaison de la viande (données), du feu (technologie) et de la cuisson (processus) a dopé notre intelligence.

 

Dans le paysage numérique actuel, comment devenir plus intelligent que ses concurrents ?

….Grâce à la science des données !

 

Les applications de la data science ont pour finalité de traduire les nouvelles connaissances en croissance économique. Le diagramme de Brendan Tierney offre un aperçu des compétences et du processus qui composent cette science. Il me sert d’aide-mémoire, et vous pouvez vous aussi l’utiliser pour replacer ce phénomène ultra-médiatisé dans le contexte de vos tâches et compétences actuelles.

Précisons qu’il n’existe encore aucune technique d’intelligence artificielle ou de machine learning capable de faire disparaître tous nos soucis d’un coup de baguette magique ! En revanche, elles sauront augmenter votre efficacité. La véritable magie s’opère lorsque l’on associe continuellement un panel de compétences pour répondre à des problématiques métier en constante évolution. Si l’on sait quelles compétences appliquer à une problématique donnée, c’est gagné !

L’application de la science des données peut impliquer différentes fonctions (développeur, statisticien, analyste métier, expert en entrepôts de données, chef de projet, etc.), ce qui rend la réussite plus complexe. L’équipe de data science doit être réactive, souple et agile, et ses travaux doivent pouvoir être aisément partagés avec d’autres branches de l’entreprise. Elle a besoin d’une technologie qui valorise efficacement ses différentes contributions et compétences, et qui combinerait par exemple des solutions Open Source et propriétaires. Quoi qu’il en soit, les équipes ont besoin d’un environnement technique propice au bon déroulement du processus, du développement à la production, en passant par les tests et l’évaluation qualité. Faire des concessions sur la technologie impacterait l’efficacité du processus. Mais comme toujours, une excellente technologie ne peut que libérer le potentiel, le reste relève de notre responsabilité et de nos processus.

Si vous ne disposez pas des ressources nécessaires à un processus de data science efficace, vous pouvez faire appel à un service tel que SAS RaaS  (Results-as-a-Service). SAS peut mettre en œuvre les ressources, le processus et la technologie qui apportent de l’intelligence à votre entreprise, au moment où vous en avez besoin. Si vous souhaitez en discuter, contactez-nous. Avec nos équipes, nous pouvons répondre à n’importe quelle problématique.

Vous pouvez prendre contact avec moi sur LinkedIn si vous souhaitez aller plus loin dans cette discussion.
 

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 Helge Rosebø dirige l’équipe « Visual Analytics » de SAS en Norvège, après avoir rejoint SAS en tant que consultant spécialisé dans le risque-crédit. Son objectif est d’aider les entreprises issues de l’ensemble des secteurs d’activité à transformer leurs données en connaissances sur lesquelles elles peuvent s’appuyer pour lancer de nouvelles initiatives – création de nouveaux produits ou services, campagnes marketing, maintenance prédictive, etc.

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Lire le e-book de SAS « Visualisation des données : Quoi, pourquoi, et comment ? »

 

En complément :

Une étude MIT Sloan : « Beyond the Hype: The Hard Work Behind Analytics Success » (« Au-delà du battage médiatique : la difficulté du travail nécessaire à la réussite de l’analytique »)

Le détail de l’offre SAS Results as a Service.