data mining – Intelligence économique, Information et Influence…

Une veille à visage humain

Jacques Breillat — Sat, 10 Dec 2016 10:55:23 +0000

Les spécialistes s’intéressent aux questions de veille stratégique, afin de capitaliser sur les flux d’information et éclairer la prise de décision. Les méthodes de veille classiques ont été profondément modifié par l’accès aux sources internet. En effet, le Web 2.0 exige une adaptation permanente du veilleur et une prise en compte de l’irruption des sources nouvelles. Sur le web, il faut être capable de saisir les interactions sociales, d’identifier des leaders d’opinion et des communautés d’experts. Il s’agit donc non seulement de veiller sur l’existant et sur des flux continus d’informations mais aussi de détecter de nouveaux entrants (early adopter), de nouveaux flux et des nouvelles idées.
Mylène Leitzelman propose d’aborder la veille 2.0 selon deux clés de lecture. L’approche technologique se fonde sur l’exploitation des données du web collaboratif, ceci à partir d’outils générés par le web lui-même. C’est le versant technique du data mining, des outils de cartographie et des moteurs de recherche. A l’opposé, l’approche des interactions sociale s’efforce de replacer les individus au cœur de l’analyse. Elle ouvre des perspectives intéressantes sur les modifications des rapports entre l’individu et le groupe auquel il appartient. Elle intègre les processus organisationnels, la capitalisation des connaissances et les apprentissages au sein de chaque entreprise. Dès lors, la veille n’est plus un exercice technique désincarné mais bien un processus de maturation reposant sur l’apprentissage des pratiques et des usages… Une sorte de veille à visage humain.

Record management

Jacques Breillat — Sat, 23 Jul 2016 12:06:44 +0000

L’ère digitale ouvre la possibilité de numériser des sommes colossales d’archives et de les transformer ainsi en bases de données exploitables. Les entreprises et les organisations publiques peuvent désormais capitaliser des informations qui deviendront accessibles par de simples recherches à partir de mots-clés, de tags ou en full-text. Ces processus de dématérialisation permettent à des collaborateurs habilités d’accéder aux ressources informationnelles aussi aisément qu’avec un moteur de recherche sur internet. Le record management va ainsi permettre de valoriser l’antériorité d’un patrimoine informationnel ancien, en y ajoutant simplement de nouveaux éléments au fil de l’eau.

Désormais, toute organisation est soumise aux enjeux du patrimoine immatériel. Elle doit apprendre à gérer le cycle de vie du document, en définissant les informations pertinentes ayant vocation à intégrer son fond d’archive (son stock). Elle doit aussi fixer les règles permettant de remonter aux différentes versions des versements, de déterminer les documents entrants et sortants (ses flux). La culture du record management à l’anglo-saxonne engage l’entreprise dans une démarche globale permettant le traitement complet du cycle de vie du document mais aussi de filtrer la circulation des flux d’information. Au final, il s’agit d’optimiser les processus métiers, de partager les connaissances et de protéger les actifs immatériels de l’organisation.

Signaux faibles ou signaux précoces ?

Jacques Breillat — Sun, 23 Aug 2015 09:57:48 +0000

Dans un ouvrage de 1975, H.I. Ansoff différenciait les “signaux forts” et les “signaux faibles”. Pour l’auteur, les informations “suffisamment claires et précises pour permettre à la firme d’évaluer leur impact et bâtir des réponses spécifiques” sont des signaux forts. A l’inverse, les informations “fragmentaires et incertaines qui peuvent avoir des répercussions significatives sur l’entreprise” constituent des signaux faibles. L’intérêt de cette distinction est d’attirer l’attention des décideurs publics et privés sur la présence discrète d’informations à potentiel stratégique élevé dans l’environnement de chaque organisation.

En effet, la croissance exponentielle du volume d’information s’accompagne de la sophistication des moteurs de recherche et des algorithmes des logiciels intelligents (sémantiques, text mining, data mining). Il est donc possible de collecter une masse de plus en plus conséquente d’informations. Malheureusement, les capacités humaines et cognitives ainsi que les capacités de traitement de l’information restent par nature limitées. En 2012, C.Bisson proposait d’encourager la détection de “signaux précoces”. Ces derniers se différencieraient des signaux faibles par le fait “qu’un travail stratégique a été effectué en amont avec des experts d’un domaine et des décideurs, basé sur des scénarios stratégiques impactants, pour agir de façon rationnelle (par opposition à une action intuitive) et anticipée, selon l’apparition de certaines informations (identifiées précédemment)”. A moins de s’en remettre désespérément à l’intuition et à la technique du doigt mouillé, la question du filtrage en amont est devenue cruciale.

Information implicite : la valeur révélée et dévoilée

Jacques Breillat — Fri, 25 Feb 2011 09:36:44 +0000

L’intelligence économique s’intéresse particulièrement à la collecte et à l’exploitation de l’information dite « implicite ». En effet, la valeur ajoutée de cette information n’est pas explicitement donnée en amont. Elle nécessite pour l’analyste de déployer des savoir-faire spécifiques : déductions, interprétations personnelles, rapprochements, constructions de liens logiques (inteligere).

La collecte d’informations implicites peut résulter d’une démarche d’ingénierie sociale et du traitement de sources humaines. Un exemple est souvent donné à travers la technique de l’entretien leurre dit « interrogatoire du déserteur ». Sous prétexte d’un faux entretien d’embauche, le pseudo recruteur fait miroiter une offre d’emploi alléchante de nature à délier les langues des meilleurs candidats. Sans être éthique, ce type de démarche se révèle particulièrement efficace afin de recueillir et de recouper de précieuses informations sur la concurrence. De même, les spécialistes d’intelligence économique traquent l’information implicite en déployant des outils d’analyse de bases de données. Ces opérations d’extraction et de rapprochement sur des bases de données de brevets ou d’articles scientifiques vont permettre d’identifier de véritables réseaux de Recherche. On matérialisera que certains chercheurs influents sont situés à la jonction de plusieurs équipes de recherche. On identifiera aussi que certains auteurs sont incontournables sur certains sujets.

Au final, qu’elle résulte de sources humaines ou du data mining, la création de valeur à partir de l’information implicite ne sera révélée et pour ainsi dire « dévoilée » qu’au terme d’opérations complexes de traitement.

Article paru ce jour dans APS