L’analytique au cœur des nouveaux modèles d’innovation

Les opportunités  d’innovation issues de l’exploitation des big data se concrétisent bien souvent par de nouveaux produits et services. En effet l’analytique est aujourd’hui capable de faire parler des milliards de données qui ne semblent pas toutes signifiantes au premier abord. En faisant apparaître des tendances, des schémas, elle ouvre le champ à de nouvelles offres. Au-delà du produit issu de l’innovation, les big data peuvent-ils aussi avoir une incidence sur le processus même d’innovation?

L’analyse des données n’en finit pas de donner de nouvelles clés pour inventer produits et services. Un exemple vient du secteur automobile : la mesure des points de pression sur le siège du conducteur permet au véhicule de reconnaître immédiatement si quelqu’un d’autre prend place au volant – utile pour détecter des voleurs. Sans la contribution des big data, de telles fonctionnalités ne verraient pas le jour.

Innover à partir des données repose sur une nouvelle logique d’analyse qui abandonne le lien de cause à effet. Dorénavant, toutes les données, y compris celles qui semblent insignifiantes, sont traitées dans une logique de corrélation. Il n’importe plus de comprendre pourquoi, mais de bien repérer comment. Ainsi, l’entreprise de messagerie UPS anticipe les pannes sur ses véhicules grâce à des capteurs d’échauffements précédant un problème. Les données lui ont révélé la corrélation échauffements – panne. Un tel constat suffit pour innover dans les services de maintenance, peu importe l’explication technique.

Si penser ‘relation’ et non plus ’cause à effet’ permet d’innover à partir des données, celles-ci vont-elles jusqu’à modifier le processus d’innovation ? L’analytique peut amener à des innovations incrémentales lorsqu’il bascule dans la compréhension, voire la prédiction, des désirs et besoins des utilisateurs. Il permet d’étudier comment ceux-ci réagissent à différentes innovations, ce qui implique d’importantes phases de test, avant d’arriver à un résultat pérenne.

A l’étape de l’innovation disruptive, l’analytique doit être dirigé en dehors du cadre et effectuer des associations créatives. Pour l’orienter en ce sens, différentes entreprises s’intéressent de plus en plus à l’ethnographie. Les apports de cette discipline à l’analytique doivent permettre de faire ce ‘pas  de côté’ vers des inventions qui modifient profondément leurs domaines.

 

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En complément, un article (en anglais) sur le potentiel d’innovation disruptive des big data et un article sur les innovations chez Ford réalisées grâce aux big data

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