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Et si les data étaient plus utiles aux inspecteurs de police qu’aux directeurs marketing ?

Cela ne vous aura pas échappé que lorsque vous achetez un livre, un disque ou une cornemuse sur votre site marchand préféré du type la Fnac, Amazon, Ebay, les moteurs hyper intelligents de ces sites vous proposent systématiquement «vous avez aimé ceci, vous aimerez cela » ou « les internautes qui ont acheté ceci ont également acheté cela ». Et c’est ainsi que Booking.com me bombarde de propositions d’hôtels en Scandinavie sur le seul motif que j’y suis allé il y a deux ans et même si je n’ai aucune intention d’y retourner dans un futur proche. La Fnac me matraque de produits estampillés high tech depuis que j’ai acheté un accessoire Apple. La décence m’interdit d’aborder ici d’autres types d’achats que vous pourriez faire et qui peuvent déclencher une pluie de suggestions particulièrement gratinées. Ces recommandations faites à partir de l’analyse de vos recherches, vos achats, vos navigations, vos profils s’attachent à prédire vos achats futurs. La machine a produire de la big data vous scrute pour mieux vous proposer ce qui est fait pour vous, ce que vous aimez, ce à quoi vous ne pourrez pas résister. Formidable ce que les technologies peuvent faire de nos jours. Sauf que, je ne sais pas vous, mais moi personnellement je n’ai jamais rien acheté de cette façon et pour une raison simple. Je suis un individu un peu compliqué et surtout je n’en suis pas à une contradiction près. Au risque de vous surprendre, je suis capable d’acheter un disque d’Electric Guest et dans la seconde qui suit d’y accoler un vieux Michel Fugain. Et le problème, c’est que vous êtes comme moi, voire pire. Le jour où un algorithme parviendra à deviner qu’un acheteur de the Avener peut acheter le best of de Laura Pausini dans la foulée, les directeurs marketing auront du souci à se faire pour leur poste. Je les rassure, ce n’est pas demain la veille. Et oui, toutes ces recommandations seraient géniales si nous étions des êtres logiques et surtout prévisibles. Mais comme dirait mon voisin américain et philosophe « man, we are not robots, we’re not predictable. at least not yet ». Tant que nous serons des êtres plus ou moins humains à savoir des petites choses qui se décident à partir d’émotions et non pas de raisonnements, si on en croit les neurosciences, nous resterons pétris de contradictions et capables de comportements difficiles à relier les uns aux autres. Les data sont infaillibles pour décortiquer notre passé, savoir ce que nous avons fait il y a une seconde, un jour, un mois ou un an. A ce titre, elles s’avèrent être un outil beaucoup plus pertinent à l’inspecteur de police ou au contrôleur des impôts qu’à un directeur marketing. Il est déjà compliqué de donner du sens à nos actes passés alors je vous laisse imaginer l’ampleur de la tâche quand il s’agir de prévoir les actes futurs : Les voyantes, les marabouts peuvent dormir tranquilles. Ne nous méprenons pour autant, il ne s’agit pas de dire que les data ne servent à rien. Elles permettent d’avoir des informations précieuses, de repérer les comportements récurrents qui sont les seuls susceptibles éventuellement de se reproduire. Incapables de prévoir ce que les gens feront, elles renseignent en revanche plutôt bien sur ce que les gens ne feront pas. Quand on vient d’acheter une machine à laver, il y a fort à parier qu’on n’en achètera plus pendant un bon bout de temps. En fait, les big data c’est comme tous les outils, c’est une aide mais cela ne remplace ni les insights, ni le bon sens, ni les bonnes intuitions.

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