L’avenir de la recherche est-il au big data?

Chris Anderson, rédacteur en chef de la revue Wired et auteur à succès, vient de publier un point de vu fort intéressant dans son magazine à propos d’une question qui prend de plus en plus de place dans le domaine de la recherche marketing.

Il s’intéresse à l’influence qu’auront les quantités de données disponibles sur l’avenir des sciences et des pratiques des chercheurs. Selon lui, et plusieurs autres théoriciens, la centralisation et l’analyse des milliards de données à notre portée permettent de se passer purement et simplement de théories.

Big data, la révolution?

Passez ces petabites d’information à la moulinette de super-ordinateurs et vous obtiendrez des résultats dépassant largement ceux obtenus par les paradigmes traditionnels de la science. Pour résumer, pas la peine de savoir ce que vous cherchez, il suffit de nourrir votre machine avec suffisamment de données pour qu’elle vous sorte des résultats.

Déjà, le mouvement post-moderne, dans les années 80, avait remis en question la domination du modèle scientifique dominant avec l’arrivée des méthodes inductives, issue des sciences sociales. En rupture avec le modèle traditionnel où le chercheur tente de vérifier une hypothèse, pour ce courant de pensée, une bonne recherche peut se passer de certaines règles liées au positivisme (distanciation par rapport au sujet étudié par exemple). Je fais ce petit rappel car ce changement a permis un renouveau de l’anthropologie et son application dans le domaine de la recherche marketing. Ce premier changement avait en quelque sorte renforcé la fracture entre “quanti” et “quali”.

Avec les big data, l’”attaque” vient directement des sciences dures, des statisticiens et du génie informatique. Le terme est aujourd’hui largement utilisé pour décrire la quantité incroyable de donnée que les évolutions techniques permettent d’obtenir et de traiter, du décryptage du génome jusqu’aux millions de transactions sur le site d’Ebay.

Le cerveau humain ne pouvant pas, à lui seul, donner du sens à ce chaos d’information, les ordinateurs pourraient aujourd’hui se substituer en grande parti au travail du chercheur. Les théories, base de la recherche traditionnelle, seraient donc devenues obsolètes, puisque la puissance de calcul des ordinateurs permet de s’en passer.

Anderson prend l’exemple d’un biologiste célèbre, Craig Venter, (l’un des pionniers du décodage du génome humain), qui s’attaque maintenant à celui de l’air ou de l’océan, plutôt que d’une espèce en particulier.

Si les résultats du biologiste sont très intéressants, Anderson admet :

Venter can tell you almost nothing about the species he found. He doesn’t know what they look like, how they live, or much of anything else about their morphology. He doesn’t even have their entire genome. All he has is a statistical blip — a unique sequence that, being unlike any other sequence in the database, must represent a new species.

Le big data, Grall de la recherche marketing ?

Pour en revenir au marketing, le data mining a souvent été perçu comme le Graal dans le domaine.

L’évaluation boursière de Facebook vient en partie des espoirs que le réseau a fait germer auprès des analystes marketing. Même si la qualité des informations recueillies par Facebook reste pour le moment assez faible et finalement encore peu exploitable par les entreprises, les promesses issues de la collecte de toutes ces données sont inestimable.

L’ère des big data semble donc bel et bien devant nous, même si cela pose des questions d’éthique évidentes.

Au delà, comme le remarque-lui même Anderson, s’il est possible de faire apparaître des corrélations très intéressantes ou des nouveaux insights à partir d’un flux de donnée important, ces informations ne seront jamais contextualisées.

Un blog spécialisé du journal Le Monde conforte cette analyse lorsqu’il répertorie certains des arguments contre la toute puissance du big data. Premier point, la neutralité des données. La cueillette de donnée implique par définition un mode de classement, une méthode pour agréger et trier. Dire que ces données préexistent à la recherche est faux, elles ne sont que le fruit d’un travail préliminaire.

Quel que soit sa puissance, il est donc, selon moi, complètement illusoire de voir dans le big data le suppléant aux autres méthodes de recherche et d’analyse, au mieux un outil de plus, a utiliser avec précaution. En attendant, je crois qu’on va très souvent en entendre parler en 2012, puisque les exemples de son utilisation et ses applications concrètes se multiplient en marketing.