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Les données: Une ressource inestimable

2023-10-24

Données et innovations au service de l’homme

L’un des aspects les plus cruciaux de la gestion d’une entreprise prospère est de comprendre la valeur des données.

Cette semaine, je vous propose un retour sur notre rencontre avec Hy-Boui Chang, experte en Data Science (Épisode 135: Data Science et Innovation avec Hy-Boui Chang).

Alors que les entreprises se tournent de plus en plus vers la Data Science pour prendre des décisions éclairées, il est essentiel de comprendre comment capturer et exploiter efficacement les données pour maximiser leur impact.

Les Données : L’Or Caché

Selon Hy-Boui, la donnée est une ressource inestimable et souvent sous-estimée.

Les données sont générées en permanence, qu’on le veuille ou non, par des machines, des objets, et même par des systèmes en pause.

Cependant, la première étape cruciale réside dans la capacité à capturer ces données, qui sont constamment en mouvement.

La capture de données soulève deux défis majeurs:

  1. Il faut non seulement les capturer, mais aussi les enregistrer, y compris tous les changements d’état.
  2. Il est nécessaire de rendre ces données compréhensibles et utiles pour le travail au sein de l’entreprise.

La Donnée Évanescente

Il faut aussi tenir compte du caractère éphémère des données.

Les données sont générées de manière continue, et leur utilité dépend de la manière dont elles sont capturées, traitées et stockées.

Il est important d’identifier les données pertinentes et à les rendre accessibles pour résoudre des problèmes spécifiques. Les coûts de stockage peuvent devenir prohibitifs si l’on conserve toutes les données sans distinction.

Il est donc essentiel de déterminer quelles données sont réellement nécessaires.

Données et innovation : Un Exemple Concret

Hy-Boui Chang a partagé des exemples d’innovation dans le secteur du tri des déchets, mettant en lumière l’importance de l’innovation au service de l’environnement.

L’une de ces innovations est le projet Autodiag, qui vise à améliorer la qualité du tri des matériaux recyclables.

Ce projet repose sur la technologie de Computer Vision, où des caméras surveillent les objets sortant des centres de tri. Elles catégorisent 100 % des flux de déchets en sortie, garantissant ainsi la qualité du tri. En cas de dérive de la qualité, des alertes sont déclenchées, permettant des actions correctives immédiates.

Cette approche favorise non seulement la qualité du tri, mais fournit également des preuves tangibles de la qualité des matériaux livrés aux clients, renforçant la confiance dans l’économie circulaire.

Le Processus d’Innovation : De l’Opérationnel à la Réalisation

Finalement, Hy-Boui nous a aussi expliqué que leur processus d’innovation, baptisé InnoVac, repose sur une collaboration étroite avec les opérationnels sur le terrain.

Ils identifient les problèmes et les besoins concrets, puis développent des solutions techniques en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux.

Leur approche agile leur permet de lancer des preuves de concept (POC) sur des périmètres restreints, puis d’itérer rapidement pour parvenir à des solutions efficaces.

Leur équipe interne d’experts en Data Science joue un rôle clé dans ce processus, en développant des modèles et des algorithmes adaptés aux besoins spécifiques.

Des Opportunités Inestimables pour l’Innovation

Cette rencontre avec Hy-Boui Chang met en évidence l’importance cruciale de la Data Science dans l’innovation, la recherche de l’efficacité et l’atteinte de l’excellence opérationnelle.

Les données, qu’elles soient capturées ou produites, sont une ressource inestimable qui doit être gérée avec soin. Il est essentiel de s’efforcer de maximiser leur potentiel en les utilisant de manière stratégique pour résoudre des problèmes concrets et atteindre des objectifs spécifiques.

L’avenir des entreprises compétitives repose sur leur capacité à exploiter efficacement cette précieuse ressources (les données) pour rester agiles et continuer à innover.

🔖 Citation de la semaine

Citation: Why Innovation Fails (Tendayi Viki)

🚀 Prochaines étapes

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Bonne semaine,

Eric L’Heureux

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