Je retrouvai un excellent ami récemment, ancien cadre supérieur du Service Central du Renseignement Territorial (ex-Renseignements Généraux). Parlant de nos métiers respectifs, je lui lançai à un moment de la discussion : « Mais, dis-moi, on fait le même métier tous les deux, on analyse les Données ! » « Non, non », me précisa-t-il. « Nous, on ne fait pas qu’analyser les données, on est dans le Renseignement … »

Au-delà de la boutade, l’échange met bien en perspective la différence entre la donnée (la Data) et l’information (le Renseignement). Car une Data brute, à défaut d’interprétation, ne vaut rien. Encore moins si elle est en accès libre (l’Open Data).

On doit interpréter une donnée, lui donner du sens, souvent reliée à d’autres. C’est-à-dire, la contextualiser, la mettre en perspective, passer en revue différentes hypothèses, les tester, les mesurer… Or, on peut être très vite limité dans l’énoncé de ces hypothèses…

Vous pensiez être assis sur un véritable capital avec vos bases de données renfermant une multitude de caractéristiques ? Peut être, mais à condition d’avoir réellement investi dans leur interprétation, via des méthodes avancées de statistiques et d’Intelligence Artificielle, et ainsi d’avoir su les faire « parler » !

A la limite, mieux vaut posséder peu de données, mais bien « interprétées » que l’inverse … 

La Data est certes une matière première importante que l’on trouve de plus en plus à profusion. Mais le véritable enjeu est de lui donner du sens et de la valeur : longue vie à la Data Science et à l’Intelligence Artificielle !

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