Les données de l’IoT propulsent la nouvelle révolution industrielle

Les données générées par l’IoT représentent un potentiel considérable qui présage d’une nouvelle révolution industrielle avec un impact planétaire sur le développement durable. Tout l’enjeu consiste désormais à réduire les coûts d’extraction et d’affinage de ces données pour imaginer de nouveaux modèles économiques rentables.

Les Egyptiens déjà exploitaient le pétrole pour souder les coques de leurs navires. Pourtant, ce n’est qu’au début du 20e siècle, grâce aux progrès des techniques d’extraction, que cette ressource naturelle a bouleversé l’économie mondiale. Le parallèle avec l’IoT est saisissant : nos villes, nos usines, nos objets du quotidien représentent un gisement infini de données, d’autant plus précieuses qu’elles témoignent de l’environnement dans lequel nous vivons. Reste à transformer ces ressources en opportunités de développement et à créer autour d’elles des services et applications qui profitent au bien commun.

 

Rentabilité du modèle et responsabilité sociétale

 

Sur un marché estimé à plusieurs centaines de milliards d’euros, le point de bascule interviendra dès l’instant où le coût d’affinage des données physiques brutes sera inférieur à leur valeur marchande. A l’avenir, les marges de production des données devraient ainsi être quasiment nulles, d’où la nécessité de développer des techniques d’extraction simples et profitables qui garantissent des économies d’échelle, et d’agréger les données en provenance de différentes industries. Une stratégie valable pour tous les domaines, y compris la santé, l’agriculture et l’environnement, où les volumes de données sont colossaux.

 

Dans ce contexte, nul doute que de nouvelles startups ne tarderont pas à voir le jour et avec elles une nouvelle fonction : celle de « data economist ». Celui-ci développera des équations pour calculer les coûts d’extraction par rapport à la valeur des données et juger de la rentabilité d’un modèle. Une entreprise qui chercherait à réduire le gaspillage alimentaire de restaurants devra par exemple prendre en compte le prix du carburant, le salaire minimum, l’usure des pneus, l’impact des émissions de CO2 et la satisfaction du public pour s’assurer que le profit réalisé soit supérieur aux coûts du raffinage des données. Une démarche qui réclame le courage d’abandonner les modèles traditionnels pour repenser le potentiel des données dans le cadre de sa responsabilité sociétale.

 

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