HADOOP, MAPREDUCE…
RETOUR SUR CES TECHNOLOGIES QUI ONT CHANGÉ LE VISAGE DE L’ANALYTIQUE

CÔTÉ MÉTIERS, OÙ LE BIG DATA S’EST-IL LE PLUS IMPOSÉ ?

Interview

Le palmarès de Jean-David Benassouli, Associé, Responsable Data Intelligence pour la France et l’Afrique francophone chez PwC

Des cas récents :

MARKETING /SALES

 

• PROJET ORPI

En analysant leurs données clients et vendeurs, les agences ORPI sont désormais capables de sourcer en amont les potentiels vendeurs de biens immobiliers dans un quartier donné et de les approcher avant leurs concurrents pour décrocher un mandat d’exclusivité.

 

 

• PROJET CHAUFFEUR PRIVÉ

Chauffeur Privé récupère les données de l’application (données de commandes, données de logs du chauffeur) et les données du téléphone (géolocalisation) pour pousser des promotions ciblées si l’attente est considérée comme trop longue par l’utilisateur.

 

 

 

DÉTECTION DES FRAUDES

 

• PROJET SWISS LIFE

Grâce à des algorithmes développés au sein de son Data Lab qui intègrent l’analyse sémantique sur les données clients, Swiss Life travaille efficacement à la détection des fraudes dans les réclamations clients.

 

 

• PROJET BNP

En étudiant les données de 1,3 millions de ses clients, BNP PARIBAS Personal Finance (organisme de crédit à la consommation) a été capable d’établir un modèle de prédiction des fraudeurs, avec un gain estimé de 5% dans la lutte contre la fraude (et une explicabilité du modèle qui permet de justifier la décision de refus d’un crédit).

 

 

 

SUPPLY CHAIN

 

• PROJET LA POSTE

La Poste analyse les données issues de ses points de distribution pour déterminer une segmentation par produit (colis programmés, courrier classique, presse etc) et par densité de distribution. Le but : piloter au plus près la distribution afin d’optimiser les visites des facteurs et de gérer de façon différenciée les points de distribution.

 

 

• PROJET SNCF

Grâce aux 70 000 données d’exploitation recueillies mensuellement sur les rames de ses transiliens, la SNCF est désormais capable d’identifier les pannes du réseau en temps réel (voire en amont grâce à un algorithme prédictif de Machine Learning). Avec pour résultat une intervention plus rapide des techniciens et une démarche proactive en matière de réparation.

 

 

 

LEGAL ANALYTICS

 

• UN CONTEXTE FAVORABLE

En France, la loi Lemaire du 7 octobre 2016 élargit le champ d’accès aux documents administratifs et à leurs données ouvertes. Aux Etats-Unis et au Royaume-Uni, les décisions de justice sont librement consultables depuis plusieurs années.

 

 

• UN MARCHÉ DE START-UPS

 

• Lex Machina - USA : données de brevets et de dépôts de marques*

 

• Ravel Law - USA : analyse de l’argumentaire judiciaire

 

• Gavelytics - USA : analyse des comportements individuels des magistrats

 

• Predictice - France : analyse des décisions de justice pour prédire la probabilité de  succès d’une procédure et chiffrer son indemnisation

 

• Case Law Analytics - France : analyse des décisions de justice pour dessiner les différents parcours de décisions attendus sur un cas

 

*NB : avec le rachat de Lexis Nexis, l’entreprise s’est ouverte à des données juridiques plus généralistes.

ET POUR L’USAGER… DE NOUVEAUX SERVICES CRÉÉS

Interview

« ENGIE a décidé de mettre en place un programme spécifique pour les détenteurs de compteurs et objets connectés. L’objectif : leur proposer des services supplémentaires en utilisant les data générées. Car le marché de la maison connectée (ou de la voiture connectée) est en plein essor mais a encore du mal à démontrer une réelle valeur ajoutée pour le client final…Il est donc important pour l’usager de découvrir des services qui lui apporteront un vrai confort par rapport à sa consommation énergétique. »

 

Concrètement, sur Smart Home, j’identifie trois grandes catégories :

  • Les services « gadget » de controlling à distance (ex : gérer un thermostat à distance, mettre en place des scénarii avec ses ampoules connectées…). Même si l’intérêt client peut sembler relatif, ces offres permettent de poser une première pierre vers des services plus complexes à appréhender.

 

  • Les services d’optimisation du coût énergétique (panneaux photovoltaïques, véhicule électrique), par exemple : déclencher la recharge d’un véhicule au moment où le prix de l’énergie est au plus bas, prédire les pannes, effectuer un bilan d’isolation par l’IA...

 

  • Les services liés à la « Prosumerisation ».
    Concrètement, demain, tous les foyers pourront devenir à la foi consommateurs et producteurs d’énergie. Il faudra donc créer des services qui assureront ce partage de l’énergie. Par exemple : permettre à un client de recharger son véhicule chez un particulier et de régler directement sa facture.

 

Ce service a commencé en janvier. Pour moi qui étais auparavant surtout focalisé sur des problématiques marketing (profilage, personnalisation), c’est une mission particulièrement porteuse de sens : j’ai l’impression que chaque création de nouveaux services est susceptible d’amener un vrai service à l’usager, un vrai bénéfice énergétique… tout en privilégiant une approche résolument environnementale. »

 

L’exemple de…

ENGIE DIGITAL Par Aïssa Belaïd, CDO ENGIE Digital Ecare Smart Home

 

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