Du Big Data Aux données Approfondies

Au cours des dix derniers mois, j'ai présidé et co-animé le programme IDEAS China du MIT, un parcours d'innovation de dix mois destiné à une trentaine de dirigeants d'entreprises chinoises de haut niveau. Cette année, le programme IDEAS China a accueilli des cadres d'une grande banque d'État chinoise. L'un des objectifs de cette équipe était de repenser l'avenir de leur organisation face au Big Data et aux autres bouleversements qui en découlent, ce qui m'a permis d'approfondir ma compréhension de cet aspect de l'économie mondiale. Par exemple, Jack Ma, le visionnaire fondateur d'Alibaba, affirme : « Dans cinq ans, nous prévoyons que l'ère humaine passera de l'ère des technologies de l'information à l'ère des technologies des données. »

Mais que signifie vivre à l'ère des « technologies de la donnée » et du « big data » ? Jusqu'à présent, cela signifiait souvent que de grandes entreprises comme Google, Amazon, Facebook et Apple – ces mêmes entreprises que nous adorions et que nous commençons désormais à remettre en question, à craindre ou à nous méfier – s'emparent de vos données sans votre consentement et les revendent à d'autres entreprises à votre insu (jusqu'à ce que vous remarquiez les publicités ciblées qui s'affichent sur votre écran). Il est intéressant de constater que la perception initialement très positive de ces empires américains du big data a évolué, d'abord en Europe, puis dans de nombreuses autres régions du monde, y compris en Amérique du Nord. Edward Snowden nous a tous sensibilisés au mauvais usage du big data. Mais ce n'est que la partie émergée de l'iceberg. Le véritable problème est plus profond.

Le véritable problème du big data réside dans le fait que nous externalisons de plus en plus notre capacité à percevoir et à réfléchir à des algorithmes programmés dans des machines. Si cela paraît très pratique et attrayant au premier abord, et offre un accès à des services que beaucoup d'entre nous souhaitent, cela soulève également la question de la propriété réelle des données, ainsi que celle des droits des individus et des citoyens à posséder leurs données personnelles et à exercer un choix quant à leur utilisation.

Si le big data a indéniablement ouvert un champ de possibilités inédit, je propose une distinction entre big data de surface et big data profonde . Les données de surface concernent simplement les autres : leurs actions et leurs paroles. C’est de cela que se compose la quasi-totalité du big data actuel.

Les données approfondies permettent aux individus et aux communautés de mieux se comprendre . Elles fonctionnent comme un miroir : elles vous permettent de vous voir tel que vous êtes, à la fois individuellement et collectivement. Au cours des vingt dernières années de ma vie professionnelle, j’ai accompagné des équipes et des organisations dans des processus d’innovation profonde et de transformation, et ce, dans différents secteurs et cultures. L’enseignement principal que j’ai tiré de tous ces projets est que la clé d’une transformation réussie réside dans la capacité du système à se comprendre lui-même . C’est pourquoi les données approfondies sont si importantes. Elles sont essentielles à l’avenir de nos institutions, de nos sociétés et de notre planète.

Mais aujourd'hui, avec le big data, c'est souvent l'inverse qui se produit : il sert à manipuler nos comportements, à nous bombarder de publicités non sollicitées. Le big data superficiel est utilisé pour déléguer la pensée humaine à des algorithmes, réduisant ainsi notre conscience à nos schémas de pensée habituels. Le big data profond, s'il est développé et exploité correctement, pourrait nous aider à accroître notre conscience et à transformer le système en faisant passer la conscience des acteurs de ce système d' une conscience égocentrique (conscience de son propre silo) à une conscience écosystémique (conscience de l'ensemble).

Permettez-moi de résumer la distinction entre les données massives de surface et les données profondes à l'aide de deux schémas simples :

Big data (science 1.0) : données qui renseignent sur le monde (source : A. Oechsner).

Données profondes (science 2.0) : données qui nous aident à nous voir nous-mêmes (source : A. Oechsner).

Le passage de la science 1.0 à la science 2.0 est un cheminement qui consiste à ramener le faisceau de l'observation scientifique vers l'observateur lui-même, à la fois individuellement et collectivement.

À l'issue de notre réunion de clôture la semaine dernière, les hauts dirigeants de la banque publique chinoise ont dressé le bilan des dix derniers mois. Chacun d'eux a fait état d'une évolution profonde de sa façon de penser et d'agir. Voici deux exemples éloquents :

Ce parcours ne se limite pas aux outils et aux connaissances ; il transforme notre façon de penser et nous permet, face aux défis, de sortir des sentiers battus. J’ai le sentiment d’avoir moi-même évolué. J’ai également ressenti ce changement chez mes collègues. Nous parvenons plus facilement à un consensus. Je perçois un changement d’intention parmi eux. De ce fait, nous sommes plus en phase avec notre expérience et plus performants.

« Pour moi, le parcours IDEAS est un voyage du cœur. Il a ouvert une nouvelle façon de penser, une nouvelle façon d’entrer en relation et une nouvelle façon d’être. »

En substance, ce que les participants au programme IDEAS ont décrit était une transformation de
• Réflexion : passer de la reproduction de schémas anciens à la pensée créative
• Converser : du débat au dialogue constructif
• Collaborer : d'une approche égocentrique/réactive à une approche plus écocentrique et co-créative

Au cours des derniers mois, tout en conservant leur emploi, les participants se sont répartis en quatre équipes, chacune s'efforçant de prototyper une nouvelle méthode de travail afin d'explorer de nouvelles pistes. Ce qui m'a frappé, c'est que chaque équipe a fini par développer une nouvelle plateforme de collaboration inter-organisationnelle utilisant les données comme outil pour transformer la communication avec leurs parties prenantes. Tous leurs prototypes sont encore à un stade préliminaire. Mais une leçon qui est revenue sans cesse, mentionnée par les équipes, est l'importance de passer d'une mentalité individualiste à une mentalité collective, d'une approche égocentrique à une approche éco-responsable .

La question que leurs efforts m'ont laissée est la suivante : au niveau sociétal, quels types d'infrastructures de données approfondies pourraient faciliter ce « renvoi du faisceau d'observation » vers l'observateur au niveau d'écosystèmes entiers ?

Par exemple, nous utilisons aujourd'hui le PIB pour mesurer le progrès économique. Le PIB est un excellent indicateur de données superficielles. Mais quel serait l'outil d'analyse de données approfondies équivalent pour mesurer le véritable progrès économique d'une communauté ? Je pense qu'il s'agirait d'un nouveau système d'indicateurs fondé sur des résultats concrets (par exemple, l'espérance de vie) et sur le bien-être des individus et de leurs communautés (par exemple, la qualité de vie). L'année dernière, le Presencing Institute, en collaboration avec la GIZ Global Leadership Academy (ministère fédéral allemand de la Coopération au développement) et le Centre du Bonheur National Brut au Bhoutan, a lancé le Laboratoire mondial du bien-être . Ce laboratoire met en relation des responsables issus des gouvernements, des entreprises et de la société civile du monde entier, qui développent de nouveaux indicateurs et outils d'analyse de données approfondies. Ces outils aident les communautés et les écosystèmes à mieux se comprendre , à appréhender les enjeux et à expérimenter de nouveaux modes de fonctionnement.

Où observe-t-on aujourd'hui les prémices de ces nouveaux systèmes d'indicateurs ou outils d'analyse approfondie des données ? Que pouvons-nous tirer de ces premiers exemples ? Que signifierait l'analyse approfondie des données pour vous ? Quelles sont les véritables sources de bien-être et de bonheur dans votre vie personnelle et professionnelle, et quels indicateurs pourraient vous aider à mieux appréhender votre propre cheminement de développement ? Comment pouvons-nous, ensemble, impulser la transition du big data à l'analyse approfondie des données dans le monde des affaires, la société et le développement personnel ?

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