A l'occasion du palmarès 2014 de l'Excellence Française, dont la mission est de "faire savoir le savoir faire français de par le monde", mon employeur -partenaire de l'événement - m'a envoyé à la rencontre de certains des lauréats du prix spécial de l'innovation.
Ce prix, nouveauté de l'édition 2014, récompense des entreprises innovantes, dans un palmarès traditionnellement dévolu aux poids lourds des "old" industries.Il a vu le jour à l'initative de Anne Lauvergeon.
L'occasion pour moi de discuter avec Rand Hindi, de la société Snips. Cette entreprise française s'est distinguée dans le domaine du Big Data, c'est à dire le traitement de données d'usage plutôt pléthoriques dans lesquels l'entreprise définit des lignes directrices, puis des constantes, qui par recoupement ou additions peuvent donner lieu à des services "de demain". De services qui seront de facto plus personnalisés et plus pertinents car adaptés au contexte d'utilisation de ses clients.
J'ai abordé l'interview selon deux angles distincts, ce qui m'a permis de développer deux axes de discussion qui sont devenus ensuite deux sujets distincts pour le site web de la chaîne de TV qui m'emploie:
Ce prix, nouveauté de l'édition 2014, récompense des entreprises innovantes, dans un palmarès traditionnellement dévolu aux poids lourds des "old" industries.Il a vu le jour à l'initative de Anne Lauvergeon.
En tant que membre de l’Excellence française depuis quatre ans et aujourd’hui Présidente de la Commission Innovation 2030, Anne Lauvergeon présentera 8 entreprises innovantes dans des secteurs d’activité différents lors de la cérémonie annuelle de l’Excellence Française. Par leur talent et leur imagination, ces entrepreneurs français innovent et construisent l’avenir de la France. Certains, peut-être tous, seront les champions économiques de demain.
L'occasion pour moi de discuter avec Rand Hindi, de la société Snips. Cette entreprise française s'est distinguée dans le domaine du Big Data, c'est à dire le traitement de données d'usage plutôt pléthoriques dans lesquels l'entreprise définit des lignes directrices, puis des constantes, qui par recoupement ou additions peuvent donner lieu à des services "de demain". De services qui seront de facto plus personnalisés et plus pertinents car adaptés au contexte d'utilisation de ses clients.
J'ai abordé l'interview selon deux angles distincts, ce qui m'a permis de développer deux axes de discussion qui sont devenus ensuite deux sujets distincts pour le site web de la chaîne de TV qui m'emploie:
Quel sens y a-t-il à être distingué du prix de l'innovation de l'excellence française?
Dans un premier temps , j'ai cherché à savoir par quel parcours on arrive au Big data mobile, puis à être distingué du prix de l'excellence française? En corollaire, je me suis demandé quelle utilité ou quelle spécificité de l'entreprise, ce prix distingue-t-il?
(NDLR: par un hasard étrange.... la balance des couleurs, via youtube, pique vraiment les yeux)
(NDLR: par un hasard étrange.... la balance des couleurs, via youtube, pique vraiment les yeux)
Quelles sont les problématiques mobiles soulevées par l'usage du Big data?
Dans la seconde partie de mon interview... Je me suis fait un peu plus plaisir via l'angle "techno" de la société.
Je me suis demandé si le "big data" mobile, dans son acception future, ne consistait pas simplement à espionner et monnayer la vie des gens, ainsi que les interactions des gens avec leur environnement, sous le prétexte de leur fournir de meilleurs services.
Je me suis demandé aussi, si "de meilleurs services" ne consistaient pas simplement à produire "plus de notifications sur le mobile" sans réelle valeur ajoutée pour l'utilisateur, tant j'ai en tête les mauvaises expériences de ces applications prédictives sensées m'améliorer l'usage de mon mobile. J'ai encore en tête à ce sujet l'appli Aviate, récemment achetée par Yahoo!, sensée adapter le bureau de mon smartphone en fonction de mon comportement mobile, du moment de la journée, ou de l'activité que j'ai prévue d'accomplir: en gros Aviate me promet d'adapter l'écran d'accueil de mon mobile, sachant que je suis en route pour une interview par exemple, en me mettant en avant mes applications de navigation, la carte de visite numérique de mon interlocuteur, et l'application d'enregistrement audio de mon smartphone.... Application qui en trois jours a fini aux oubliettes de mon smartphone, par inutilité notoire, et inadéquation des propositions avec mes besoins réels. (Normal, me dira Rand Hindi, ces technologies ne sont pas encore abouties, et le croisement de données encore à l'état embryonnaire, surtout chez Aviate ;-) )
Je me suis demandé si le "big data" mobile, dans son acception future, ne consistait pas simplement à espionner et monnayer la vie des gens, ainsi que les interactions des gens avec leur environnement, sous le prétexte de leur fournir de meilleurs services.
Je me suis demandé aussi, si "de meilleurs services" ne consistaient pas simplement à produire "plus de notifications sur le mobile" sans réelle valeur ajoutée pour l'utilisateur, tant j'ai en tête les mauvaises expériences de ces applications prédictives sensées m'améliorer l'usage de mon mobile. J'ai encore en tête à ce sujet l'appli Aviate, récemment achetée par Yahoo!, sensée adapter le bureau de mon smartphone en fonction de mon comportement mobile, du moment de la journée, ou de l'activité que j'ai prévue d'accomplir: en gros Aviate me promet d'adapter l'écran d'accueil de mon mobile, sachant que je suis en route pour une interview par exemple, en me mettant en avant mes applications de navigation, la carte de visite numérique de mon interlocuteur, et l'application d'enregistrement audio de mon smartphone.... Application qui en trois jours a fini aux oubliettes de mon smartphone, par inutilité notoire, et inadéquation des propositions avec mes besoins réels. (Normal, me dira Rand Hindi, ces technologies ne sont pas encore abouties, et le croisement de données encore à l'état embryonnaire, surtout chez Aviate ;-) )
Illustrons le propos par l'exemple
Il y a un an ou presque, Snips lançait un service POC (proof of concept) avec la SNCF: l'application Tranquilien. Le concept en est simple. En croisant des données d'uages, des données SNCF, des données horaires et des données météo, l'application fournit à l'usager des trains transiliens en île de France, des prévisions de densité de population dans les rames qu'il est susceptible d'emprunter. Ca n'a l'air de rien une place assise dans un train, mais les navetteurs voient directement, comme moi, la valeur ajouté de ce type d'application. Alors imaginons ensuite que ces données deviennent personnalisées, et recoupées avec des données de notre agenda, de nos itinéraires... On pourrait rapidement savoir quel train prendre pour arriver à l'heure à un rendez-vous, sans subir la compression de César que peut être parfois un voyage en transport de banlieue.
Snips prévient que cette application a très largement "vieilli" et que l'entreprise est en mesure aujourd'hui d'aller beaucoup plus loin. Elle prévoit d'ailleurs certaines annonces à court terme...Wait and see comme disent nos voisins d'outre Manche.
Snips prévient que cette application a très largement "vieilli" et que l'entreprise est en mesure aujourd'hui d'aller beaucoup plus loin. Elle prévoit d'ailleurs certaines annonces à court terme...Wait and see comme disent nos voisins d'outre Manche.