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L’Internet des objets donnera lieu à l’économie de l’Algorithme

Par le
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Les données sont le pétrole du 21ème siècle. Comme pour le pétrole, la matière est épaisse, inutile jusqu’à ce qu’il soit raffiné en carburant. Le combustible des Data à besoin d’être raffinés par ceux qui maîtrisent les algorithmes qui résolvent les problèmes spécifiques qui se traduisent en actions.

Des algorithmes propriétaires sophistiqués sont déjà tout autour de nous, un impact sur les décisions que nous prenons tous les jours. Deux exemples que la plupart des gens font régulièrement sur le web et sur mobile : avec Amazon. Une fois que vous cherché un produit spécifique, ce n’est pas un hasard si on, vous recommandez d’autres accessoires utiles à acheter. Avec Uber qui est plus qu’une simple plate-forme de médiation entre clients et chauffeurs, C’est aussi des algorithmes qui organisent l’application comme la demande des clients à un moment donné. Google et Facebook se sont construits sur les algorithmes !

En fait sans le savoir bon nombres de nos applications utilisent des algorithmes, des formules mathématiques pour répondre à nos actions, à nos besoins, mais de plus en plus analyse l’usage de notre contexte, du moment, en y mettant d’autre paramètre plus intime comme nos goûts par exemple, Deezer et Spotify le font très bien en analyse sonore et analyse de textes : vous aimez Adele, X a aussi aimé Adele et écouté Coldplay, vous aimerez donc probablement Coldplay

Pour cela, Spotify indexe désormais «10 millions de textes qui parlent de musique» chaque jour. Des blogs, des chroniques de disques, des articles, des tweets, des paroles… Afin, de capter les mots-clés récurrents attachés à un artiste ou un disque et enrichir sans arrêt un algorithme – ou cinq, comme chez Deezer, qui tournent en concurrence à la recherche du meilleur équilibre. L’entreprise française ajoute à cette analyse sonore le scan de «1 500 radios», selon Alexandre Croiseaux, pour apprendre de leurs associations et choix sonores, et les choix de 50 personnes, chargées de repérer des disques dans l’actualité. (source Spotify et Deezer, l’algorithme dans la peau)

Autre exemple, ils s’appellent QuakeBot, Automated Insights ou Narrative Science. Ils travaillent respectivement pour le Los Angeles Times, Associated Press et Forbes. Leur particularité ? Ce ne sont pas des journalistes de chair et d’os, mais des entreprises informatiques, qui développent des logiciels aptes à rédiger des articles de manière autonome. Grâce à un algorithme, des robots peuvent commenter des bilans financiers, annoncer des résultats sportifs, ou réagir immédiatement à l’actualité, comme en mars : QuakeBot a écrit un article après un faible séisme en Californie. Pour l’heure, un humain assure une relecture. Mais pour combien de temps ? Provocant, Kris Hammond, patron de Narrative Science, estime que 90% des articles de presse seront fournis par des intelligences artificielles en 2025. (source Si vous ne connaissez pas les algorithmes, eux vous connaissent très bien)

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Où cela nous mène ?

Un logiciel qui pense, un logiciel qui devient prédictif et qui fait. Le logiciel devient alors cognitif qui entraîne des interactions autonomes machine-to-machine. La prochaine étape, c’est l’intelligence artificielle…

Pour les entreprise, l’occasion sera de permettre la monétisation de leurs algorithmes propriétaires en offrant des licences à d’autres organisations non-concurrente. Par exemple TellMePlus, start-up fondée en 2011 spécialisée dans le big data et le développement d’algorithmes prédictifs. Depuis quelques mois, la jeune pousse planche, avec la SNCF et le CNRS, sur un projet consistant à prédire la pousse de la végétation afin d’assurer l’entretien des voies en amont, avant qu’il ne soit trop tard. « On va faire de l’analyse des images provenant de drones, mais aussi de satellites et caméras au sol. L’historique de ces images va nous permettre de construire des modèles de compréhension pour prédire la croissance de la végétation, en tenant compte d’éléments contextuels, comme la météo. » explique Jean-Michel Cambot, président de TellMePlus. (source Comment le big data aide la SNCF à éviter les incidents sur les voies)

Pour les fournisseurs de technologie, une nouvelle opportunité existe pour développer et vendre des algorithmes qui aident à connecter les offres de leurs clients existants à d’autres via l’Internet des objets, ou un «meshternet », en différenciant leurs services sur le marché, le cas d’IBM avec Watson est intéressant sur ce sujet. Une fois que le battage médiatique autour de l’augmentation des initiatives telles que Brillo de Google qui a récemment annoncé, un système qui permet une connexion facile entre les appareils, ce sera sans aucun doute un sujet de questionnement pour les DSI lors de réunions 🙂 les opportunités de croissance et avantages de l’efficacité qui existent quand les choses inertes peuvent communiquer de façon autonome à prendre des mesures sans intervention humaine sera quelque chose que tous voudront explorer !

L’économie Algorithme

Cela va inévitablement créer des marchés entièrement nouveaux pour acheter et vendre des algorithmes, générant d’importantes recettes supplémentaires pour les entreprises existantes et la création d’une toute nouvelle génération de technologies spécialiste de start-ups.

Imaginez un marché où des milliards d’algorithmes sont disponibles à la vente ou a la licence, chacun représentant une pièce unique du code logiciel qui permet de résoudre un problème ou crée une nouvelle opportunité de croissance de l’Internet des objets. Les algorithmes créés seront commercialisés comme des actifs qui changeront la donne pour les petites et grandes entreprises !! La puissance de l’économie de l’algorithme, le prochain grand bond dans l’évolution machine-to-machine qui va révolutionner la façon dont nous vivons.

Les produits seront définis par la sophistication de leurs algorithmes. Les entreprises seront évaluées sur la base non seulement de leur Big Data, mais aussi des algorithmes qui transforment ces données en actions en ayant un impact en fin de compte du client.

Alors concentrer vous maintenant sur vos algorithmes propriétaires, et pas seulement sur vos (Big) Data…