A l’ère du digital, les données augmentent de façon exponentielle dans tous les secteurs d’activités. Télécommunications, banques ou assurances, de plus en plus d’entreprises collectent les informations issues des objets connectés, les réseaux informatiques, les réseaux sociaux.
En se connectant sur l’internet chacun produit des données et la tendance est qu’il y a de plus en plus de gens qui produisent des données. De fait, les Smartphones, les ordinateurs, les tablettes et les autres objets connectés collectent aujourd’hui des masses d’informations trop volumineuses pour être traitées et analysées par la seule capacité humaine ou par les technologies classiques de gestion de données.
Le stockage et l’exploitation de cette masse d’information ont conduit alors à l’émergence d’une nouvelle application, on parle de «Big Data». Le Big Data désigne un ensemble très volumineux de données caractérisées par leur variété et leur vitesse d’acquisition et générées automatiquement et massivement par nos appareils électroniques.
Les données massives sont devenues un levier de croissance économique, notamment dans la prestation de services numériques. Les Big Data sont sources de création d’emplois surtout dans les métiers du numérique avec, entre autres, les métiers de Traffic Manager, Data Scientist, Architecte Web, Ergonome Web et Media Trader Web.
Aux Etats-Unis et en Europe, cela fait plusieurs années que les entreprises et institutions publiques ont entamé les démarches nécessaires pour tirer profit du Big data mais le continent africain accuse un retard dans cette voie à l’exception de certains pays comme l’Afrique du sud, le Nigeria, le Kenya, le Maroc, l’Egypte.
Pourtant, le continent africain connaît depuis plusieurs années l’une des croissances digitales les plus dynamiques au monde. La révolution de la téléphonie mobile en Afrique est à elle seule une source de données extrêmement conséquente.
Alors, comment l’Afrique peut-elle exploiter et valoriser leur capital de données ?
Les mégadonnées peuvent être utilisées pour régler beaucoup de problèmes dans plusieurs domaines en Afrique.
En Afrique, les secteurs comme l’éducation, la santé, l’agriculture, les finances et les transports sont les domaines majeurs dans lesquels le Big Data offre de grandes possibilités.
En novembre 2013, s’ouvrit, à Cape Town en Afrique du Sud, le Big Data Africa Congress. Qui fut le premier événement africain dédié à la vulgarisation du nouveau concept (Big data) qui est une aubaine pour le monde des affaires et du développement.
En effet, les Big Data permettent de faire émerger, à partir de l’analyse des données et des nouvelles sources de données, des modélisations et des comportements pour prédire, améliorer, automatiser et innover.
Le Big Data nécessite donc de nouvelles méthodologies et technologies de traitement de ces nouveaux types de données dans une optique d’amélioration de la compréhension et la prise de décision stratégiques au sein des entreprises et collectivités publiques.
Le big data est à l’origine de la plupart des technologies qui révolutionnent le monde de nos jours, telles que le cloud computing, l’intelligence artificielle, le machine learning, la blockchain.
De façon générale, lorsque nous parlons de Data, nous avons deux grands volets :
- La gestion de données qui concerne toutes les plateformes modernes d’échanges de données, les technologies de chargement et de reprise de données entre différents systèmes afin de pouvoir collecter et rassembler les données à des fins d’analyse.
- L’analyse et l’exploitation de la donnée qui concerne l’ensemble des travaux de conception et de mise en œuvre de solutions d’analyse de données.
Les différents niveaux d’analyse de données aboutissant à des prises de décision efficaces sont d’ordre prédictif, prescriptif entre autres. Comme par exemple :
- L’analyse prédictive permet par exemple aux directions marketing de baisser considérablement le pourcentage de clients quittant l’entreprise pour aller chez la concurrence. Les opérateurs téléphoniques s’en servent aussi afin de comprendre pourquoi certains abonnés vont à la concurrence et de réaliser des économies.
- C’est le cas également des compagnies d’assurance qui peuvent utiliser des analyses prédictives basées sur l’exploitation des données de masse pour rationaliser le traitement des réclamations des assurés, et surtout pour repérer celles qui sont potentiellement frauduleuses.
- Dans le secteur de la gestion des risques et des catastrophes naturels, on peut utiliser le Big Data et l’Intelligence artificielle pour faire de la modélisation et savoir quelles sont les zones qui sont à haut risques, quelles sont les zones qui en cas de catastrophes seront plus affectés que d’autres etc.
- Grâce à l’analyse prescriptive, les problèmes de la gestion de la main d’œuvre pourraient être résolus, notamment à la planification des ressources qui a toujours été un enjeu crucial.
- Dans le domaine de la Santé par exemple, la collecte, le stockage et l’analyse des données des patients peuvent raccourcir les délais d’intervention, permettre de prédire des comportements ou des symptômes et cela va aider à sauver des vies et rendre des services beaucoup plus optimisés.
- La géolocalisation qui permet d’obtenir des données sur les flux des populations pour éclairer les choix de localisation des investissements, pour implanter par exemple des stations-service, des routes ou des hôpitaux.
- Les opérateurs de téléphonie mobile utilisent aussi les flux de données provenant de leurs réseaux pour les convertir en indicateurs statistiques afin d’analyser la fréquentation des zones géographiques, les déplacements de population, etc.
- Dans le domaine de l’agriculture, le Big Data permet à l’agriculteur de prendre les meilleures décisions culturales et ainsi optimiser son rendement, grâce aux informations fiable sur la météo, connaissance de la nature du sol. Cela permet de pratiquer une agriculture intelligente, une agriculture de précision qui prend en compte les données climatiques fiables.
- Toujours dans le secteur agricole, le Big Data peut permettre à tous les acteurs de la chaine de valeur agricole de disposer d’information de qualité et précises afin de faire des planifications en termes de financement ou de logistiques pour la distribution des produits agricoles. Ces informations pourront permettre aux pouvoirs publics de faire par exemple ce qu’on appelle du « Disaster Risk Financing » ; c’est-à-dire qu’avant même qu’une inondation se déclenche par exemple, on est en mesure d’évaluer les risques probables et allouer le budget correspondant pour faire face au phénomène.
Les Défis
Malheureusement en Afrique, force est de constater que le big data est encore à l’étape embryonnaire, en raison de certains défis majeurs entre autres :
- Le manque de la formation d’une main d’œuvre africaine qualifiée capable de tirer parti de cette masse de données ;
- Le manque d’accessibilité aux données
- Le manque d’infrastructures adaptées
- Le manque de l’accès à Internet dans certains coins du continent.
- A cela, s’ajoute le fait que beaucoup de pays africains n’ont pas de loi sur la protection des données.
Pour relever ce challenge, il faudra préparer les ressources humaines avec une offre de formation adaptée par une incitation à l’apprentissage des sciences et technologies dès l’enseignement primaire car la mise en œuvre du Big data requiert de nouvelles compétences à la croisée des mathématiques, de la programmation informatique et de l’analyse.
Il y a également la nécessite de se doter des infrastructures adaptées notamment les centres de données (data centers) car l’analyse du Big data nécessite une puissance de calcul très importante. Or ces data centers sont hébergés dans d’autres pays hors de l’Afrique (aux USA, en Europe, en Asie), très peu étant localisés en Afrique. Cette répartition plutôt inéquitable fragilise grandement la souveraineté numérique du continent.
Médiatrice Nkurunziza
