*Zettabyte : unité de l’ordre de mille milliards de milliards de bytes (quantité de mesure informatique). Pour information, ce terme vient du grec « zetta », qui signifie sept, comme dans « mille puissance sept ». Dans le glossaire des nombres extraordinaires, celui-ci a le mérite d’être clair : on va zozoter.
Cisco Live 2011 http://www.flickr.com/photos/cisco_pics/5931282107/
Avec l’explosion du nombre de données produites, partagées, consommées, on est, soyons honnêtes, un peu perdu. À échelle individuelle du moins. Car à défaut d’être un autiste savant, capable tel Stephen Wiltshire de prendre en compte chaque détail pour avoir une vision d’ensemble, la complexité générée par la masse et le flux rend impossible toute compréhension humaine.
Nos cerveaux s’adaptent, et pas nécessairement dans le bon sens. Le magazine Science s’est ainsi fait l’écho d’une étude démontrant que dorénavant notre mémoire s’attache davantage à connaître le chemin à l’information, que d’absorber l’information elle-même. Si ce phénomène ne semble pouvoir qu’empirer, c’est sans compter sur l’extrapolation du nombre de Dumbar : ne pouvant entretenir un cercle relationnel d’au maximum 150 personnes, il devrait aussi y avoir une limite quant à la quantité de données ingérable. Pas besoin d’attendre l’après Zetta pour le constater : le câble a déjà montré ses limites, l’effet zapping étant réduit à un nombre limité de chaînes. De même aujourd’hui, notre consommation media est restreinte dans sa diversité, on se cantonne à des sources que l’on valide consciemment ou non.
Encadrer la complexité, la réduire à des silos : c’est tout l’enjeu des plateformes digitales. Les réseaux sociaux ne font pas exception, ils sont la règle : ils centralisent nos relations, nos contenus ; et s’ils semblent s’ouvrir aux autres plateformes, c’est avant tout pour capter leur flux.
Nous sommes contraints et forcés de nous en remettre à des infrastructures réseaux sophistiquées pour stocker, fluidifier, ordonner l’ensemble. Rien de très nouveau depuis l’avènement de l’informatique, si ce n’est que désormais le serpent se mord un peu la queue… Auparavant, nous étions les seuls émetteurs de contenus. Aujourd’hui, la plupart de ces données sont générées automatiquement par des machines. En 2008 déjà, le nombre d’objets connectés – « Internet of Things » – était supérieur à la population mondiale. Aujourd’hui ils sont 13 milliards, et en 2020 Cisco Systems en prévoit 50 milliards. Les DSI ont de beaux jours devant eux.
Par objets connectés, tâchons de comprendre de quoi il s’agit exactement. Non, les tablettes et autres Smartphones ne sont pas représentatifs et, anecdotiquement, on pourrait parler des arbres ou des chiens qui tweetent, ou encore du lapin pas si crétin plus connu sous le nom de Nabaztag. En réalité l’immense majorité de ces données provient des systèmes de gestion économique, financière, alimentaire, ou encore des transports. Il y a de grandes chances pour que le bœuf que vous avez consommé hier soir ait transmis, via diverses puces, une myriade d’informations sur sa santé, son « traitement » et son état une fois découpé.
Fondamentalement, ces données auto générées servent avant tout la traçabilité. Et dans le temps celle-ci permet d’accoucher d’une mémoire plurielle et singulière, le grand livres de nos activités. Suivre pour mieux comprendre, accompagner pour optimiser. Encore faut-il que le traitement de ces données serve nos intérêts. Un exemple de d’utilisation malencontreuse serait celui des GPS TomTom, qui, en revendant à la police des Pays-Bas les données de navigation pour améliorer la rentabilité de leurs radars, va à l’encontre de sa mission première : faciliter la conduite en améliorant les temps de parcours.
S’il existe clairement un risque de perte de contrôle, l’inverse est aussi vrai. Car c’est là une formidable opportunité de mieux concevoir notre monde, et peut être de mieux l’anticiper. Dans cette optique que l’Open Data, mouvement de « libération des données » souhaité et défendu par Tim Berners Lee (fondateur de l’Internet tel que nous le connaissons), semble porteuse d’espoirs. En partant du postulat que la somme des intelligences individuelles peuvent s’additionner, se multiplier, il devient possible de donner un sens et une efficacité maîtrisée aux flux d’informations.
Le crowdsourcing de données a fait ses preuves. Lors du séisme d’Haïti par exemple, la prolifération de données rendues publiques a permis aux internautes d’ajuster en un temps record la cartographie d’un Port-au-Prince détruit. C’est aussi la possibilité d’apprécier l’évolution du nombre de crimes à New York, selon leur nature, leur lieu et dans le temps. Ou encore, c’est donner un regard plus sensible sur la gestion de l’argent du contribuable en Angleterre…
Car au final peu importe l’émetteur, c’est le récepteur qui donne du sens. Peu importe la quantité de production tant que ce qui est perçu est intelligible. Laissons les machines faire leur travail d’automate, et surtout prenons soin de faire le notre : mettre en perspective, donner de la profondeur et avoir de l’imagination.
