Les pépites françaises de l’écosystème Data (4) : Dataveyes

AAEAAQAAAAAAAANqAAAAJDY1MjM5YzQ3LTVlNDUtNDllNC1iYTY1LTcxMmQ1Caroline Goulard est CEO & co-founder de Dataveyesstart-up de visualisation interactive de données. Nous l’avons interrogé sur le positionnement de sa société, et sur la valeur ajoutée de l’humain dans des systèmes de collecte et de traitement qui se veulent de plus en plus automatisés. 

Pouvez-vous nous préciser le positionnement de Dataveyes dans le cycle de vie de la donnée (de l’extraction aux smart applis) ?

Dataveyes se concentre sur le dernier maillon de la chaîne de valeur des données, c’est-à-dire le moment où la donnée est au contact de l’utilisateur final, sous ses yeux et entre ses mains.

Notre métier consiste à améliorer ces points de contact entre humains et données pour apporter la meilleure médiation possible. Il peut s’agir de créer des applications de visualisation de données, des sites de storytelling des données, des outils de travail avec les données, des dashboards, des interfaces de domotique ou de robotique, voire des installations artistiques. Nos travaux visent un même objectif : réhausser la valeur des données en les rendant parlantes, compréhensibles et utilisables par tous.

Pour ce faire, nous réalisons des projets sur-mesure avec une approche design, c’est-à-dire  que nous nous intéressons aux problèmes concrets des utilisateurs finaux.
Nous n’avons donc pas vocation à concurrencer les outils génériques, mais à répondre aux besoins que ceux-ci ne couvrent pas… et ils sont encore nombreux. Ainsi, dans notre process, nous consacrons du temps à l’analyse des besoins, à l’exploration des données, à la création des modes de visualisation de données les plus pertinents, au travail des métaphores visuelles, ou encore à l’optimisation de l’ergonomie.

Nous intervenons parfois plus en amont de la chaîne de valeur, sur la collecte, le nettoyage et le traitement des données, mais toujours en vue de la conception de la meilleure médiation possible.

Notre équipe conjugue un mix de compétences allant du storytelling de données au design en passant par le développement et la statistique. C’est cet assemblage d’expertises qui nous permet de concevoir des interfaces qui se comprennent et se prennent en main naturellement. Nous préparons et accompagnons nos clients pour qu’ils soient outillés et en pleine maîtrise de leurs données à l’heure où celles-ci s’avèrent toujours plus présentes, riches et massives.

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Pour quels types de projets vos clients vous contactent-ils ?

Nous réalisons des projets de visualisation de données variés, qui répondent à trois grands types de besoin : mieux travailler avec les données, mieux communiquer avec les données, et inventer de nouveaux usages des données.

Beaucoup d’entreprises viennent nous voir en sachant que leurs données métier représentent des informations très stratégiques, mais sans avoir trouvé d’outil adapté pour en valoriser tout le potentiel. Nous avons ainsi conçu pour différentes organisations des outils de cartographie stratégiques pour aider à la décision, des tableaux de bords, des outils pour explorer les données, ou encore pour partager les connaissances.
Dernièrement, Dataveyes a par exemple développé pour un grand groupe français un outil pour exploiter un large historique de fiches de poste et d’organigrammes et ainsi faciliter l’élaboration de la stratégie de gestion des emplois et des carrières. Grâce à la visualisation de données, cette organisation a pu avoir une image parlante et dynamique des transformations vécues par l’entreprise, et y projeter les évolutions stratégiques anticipées.

Concernant les besoins de communication, nous y répondons en imaginant avec nos clients de nouvelles formes d’interaction et de narration qui rendent les données compréhensibles.

Il peut s’agir d’expériences sociales, comme ce dispositif second écran pour suivre la saison 4 de Game of Thrones conçu pour Orange, ou cette visualisation temps réel d’un match de foot pour Twitter France.
Nous travaillons aussi sur des projets de “brand utility” (voir nos réalisations pour la HAS ou Nexity). Certains projets visent à partager les résultats d’une enquête de façon interactive, comme cette application responsive faite pour Les Furets, tandis que d’autres ont une dimension plus artistique, comme ce “paysage vivant” du jeu vidéo réalisé pour une exposition de la Cité des Sciences.

Dataveyes réalise aussi des projets d’innovation, pour lesquels nos interfaces vont dévoiler le sens caché dans les données, et révéler de nouvelles opportunités de création de valeur.

Nous avons ainsi développé Compagnon, une application qui aide le grand public à mieux gérer sa consommation d’électricité, pour le faire profiter des technologies “smart home” et “smart grid”, fortes pourvoyeuses de données, mais que les utilisateurs peuvent avoir le sentiment de ne pas maîtriser.

le-premier-cas-de-conscience-dune-intelligence-artificielle-debranchee-de-justesse-par-des-scientifiques-americains-uneDataveyes explique être spécialisé dans les interactions hommes-données. A l’heure où le traitement de la donnée est de plus en plus automatisé, quel rôle reste-t-il à l’humain, et quelle est sa valeur ajoutée ?

Pour répondre à la massification des données, nous automatisons leur traitement avec des algorithmes de plus en plus élaborés, voire avec des intelligences artificielles.

C’est une tendance qu’on retrouve dans le monde de l’entreprise, où certains parlent de la fin du dashboard au profit des alertes, mais aussi dans des métiers spécifiques, comme le marketing automation, ou le high frequency trading. Le domaine judiciaire pourrait lui aussi être bientôt concerné : une équipe de chercheurs a mis au point un algorithme de machine learning capable de juger si un accusé doit attendre son procès en liberté ou en prison, selon le risque qu’il représente pour la société. A la clef : moins de crimes, et moins de disparités raciales dans les prisons.
Un autre cas d’automatisation des traitements de données pourrait transformer notre quotidien : les voitures autonomes. Nous nous apprêtons en effet à déléguer à un système algorithmique les décisions jusqu’ici prises par le seul conducteur.

Ces progrès dans l’automatisation du traitement de données et leurs nombreuses applications questionnent naturellement l’utilité des outils d’analyse et d’exploration de la donnée. Pourquoi consacrer du temps à la recherche d’indicateurs pertinents, à la mise au jour de tendances, lorsqu’un algorithme peut identifier lui-même la bonne information voire prendre la bonne décision ?

S’il est tentant de se désengager de cette confrontation avec les données, nous pensons que l’homme continue en réalité à y jouer un rôle primordial.

Pour des raisons de transparence d’abord. Car dans certains domaines, les algorithmes auront du mal à s’imposer comme unique arbitre : par exemple l’automatisation des décisions de licenciement ou de diagnostics médicaux se confronterait à d’intenses questionnements sur la façon dont sont opérés ces choix. Preuve en est avec le cas récent où étudiants et parents ont critiqué l’algorithme de la plateforme Admission Post Bac pour son manque de transparence dans l’attribution des places au sein de filières pourtant non-sélectives mais, soumises à un numerus clausus. Le ministère de l’Éducation nationale a dû consentir à publier une partie du code source de l’algorithme.

Pour acquérir l’adhésion des publics concernés, il est indispensable de leur apporter de la transparence. L’humain doit pouvoir relire, traduire, vulgariser, et ainsi comprendre la façon dont fonctionne un algorithme. C’est là la garantie de sa neutralité.

Le rôle de l’homme est de comprendre et vulgariser donc, mais aussi de réguler. Dans le domaine financier par exemple, le recours aux algorithmes de trading fait prendre des risques de blocage ou d’emballement du système : un problème mineur peut se transformer en catastrophe du fait de la vitesse de ces algorithmes et du volume de leurs transactions. Surtout, l’automatisation des ordres financiers rendent difficile leur surveillance. Maintenir l’humain dans ce système est donc indispensable pour en assurer une bonne régulation.

Enfin, les algorithmes ne peuvent pas tout. Imaginer de nouveaux produits, résoudre des conflits, prendre de nouvelles orientations stratégiques… Ces tâches nécessitent bien sûr une  information éclairée et renseignée par les données, mais elles ne peuvent se passer de la créativité humaine.

Parce qu’ils les expliquent et travaillent à les rendre transparents, parce qu’ils les régulent et les complètent, les humains doivent conserver un rôle fort dans les traitements de données.

Non pas pour les contrer ou leur faire face, mais pour accompagner leur progrès et leurs applications dans nos activités quotidiennes aussi bien qu’industrielles.
Encore faut-il pour cela que l’humain soit mis en capacité de comprendre comment fonctionnent ces algorithmes, souvent complexes, qui traitent des données volumineuses.

La solution se trouve auprès des interfaces hommes-données, qui apportent une véritable médiation, y compris pour les publics non experts.

C’est parce que nous sommes intimement convaincus de la forte valeur ajoutée de l’humain aux côtés et en complément des algorithmes que nous avons dédié notre activité à donner la capacité aux humains à jouer ce rôle, en  améliorant leur data literacy, c’est à dire une meilleure compréhension et intuition des données.

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