{"id":62069,"date":"2021-04-13T07:00:54","date_gmt":"2021-04-13T05:00:54","guid":{"rendered":"https:\/\/visionarymarketing.com\/?p=62069"},"modified":"2021-04-23T09:08:19","modified_gmt":"2021-04-23T07:08:19","slug":"sortir-donnees-frigo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2021\/04\/13\/sortir-donnees-frigo\/","title":{"rendered":"Data : il est temps pour les entreprises de sortir leurs donn\u00e9es du frigo"},"content":{"rendered":"

Il est temps de sortir les donn\u00e9es du frigo, telle est l’injonction de Mick L\u00e9vy de B&D<\/a>. Cela fait tellement longtemps que nous poussons les entreprises \u00e0 faire quelque chose de ces donn\u00e9es que, quand Mick m’a fait parvenir son livre \u00ab\u00a0sortez vos donn\u00e9es du frigo\u00a0\u00bb, j’en suis litt\u00e9ralement tomb\u00e9. Un entretien utile o\u00f9 il nous donne des exemples et nous rappelle \u2014 cela plairait \u00e0 nos amis Alain Lefebvre et Fred Cavazza<\/a> \u2014 que l’innovation s’inscrit dans le temps long.\u00a0<\/em><\/p>\n

Entreprises : il est temps de sortir vos donn\u00e9es du frigo !<\/h2>\n
\"Mick
Mick L\u00e9vy de B&D nous enjoint de sortir les donn\u00e9es du frigo o\u00f9 elles dorment. Tant de valeur et pourtant, si peu est utilis\u00e9e. Alors, quels progr\u00e8s avons nous faits depuis 2013 ? Apr\u00e8s tout si vous avez achet\u00e9 des victuailles, il ne reste plus qu’\u00e0 trouver les recettes \u00e0 cuisiner. Et vous n’allez tout de m\u00eame pas jeter les vieux yaourts sans les consommer !<\/figcaption><\/figure>\n

<\/p>\n

\u00c0 chaque fois qu’on parle de la donn\u00e9e, j’ai un peu la m\u00eame impression : celle de revivre le m\u00eame film, celui du jour sans fin, o\u00f9 on nous rappelle sans cesse que la qualit\u00e9 de la donn\u00e9e est importante et qu’il faut s’en servir. Dans un sens, cela est sympathique, cela me ram\u00e8ne dans les ann\u00e9es 1980. Nostalgie, quand tu nous tiens\u2026<\/p>\n

J’ai\u00a0 ainsi le souvenir d’un programme d\u00e9velopp\u00e9 par mon p\u00e8re (on peut parler de pr\u00e9histoire de l’IT m\u00eame si elle avait d\u00e9j\u00e0 30 ans), pour une fameuse enseigne de restauration rapide, r\u00e9solument tourn\u00e9 vers la pr\u00e9diction, et enti\u00e8rement bas\u00e9 sur les donn\u00e9es \u00e0 la fois internes et externes.<\/p>\n

Ce syst\u00e8me n’\u00e9tait certainement pas tr\u00e8s sophistiqu\u00e9 au sens du 21e si\u00e8cle \u2014 quoique … \u2014 mais il permettait n\u00e9anmoins d’arriver \u00e0 servir le nombre de repas \u00e0 la dizaine pr\u00e8s. Pas mal, quand on sert 1000 couverts ! Et l’ayant v\u00e9cu au c\u00f4t\u00e9 des pr\u00e9parateurs des plats, je peux garantir que c’\u00e9tait tr\u00e8s pr\u00e9cis.<\/p>\n

Pourtant, aujourd’hui, au XXIe si\u00e8cle, et apr\u00e8s 10 ans de r\u00e9p\u00e9tition en boucle du sujet<\/a> de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et de son importance, et de la n\u00e9cessit\u00e9 de l’utiliser de mani\u00e8re pr\u00e9dictive (c’est plus r\u00e9cent mais comme vous le voyez, pas vraiment), il semblerait que des progr\u00e8s soient encore \u00e0 faire.<\/p>\n

Une fois encore, les technologies sont ind\u00e9niablement plus puissantes, plus r\u00e9pandues, plus capables de monter en charge et beaucoup plus sophistiqu\u00e9es. Certes, mais seul le r\u00e9sultat compte et les faits sont t\u00eatus.<\/p>\n

\u00c0 moins que, simplement, la r\u00e9volution des big data comme l’indique Mick Levy dans cette interview, ne soit en fait qu’une \u00e9volution longue lente et progressive, et qu’en fin de compte on arrive bien enfin un jour \u00e0 l’exploiter correctement.<\/p>\n

Les technologies ne sont donc pas en cause, c’est donc que leur mise en \u0153uvre p\u00eache lourdement et ceci depuis longtemps, sinon nous n’aurions pas \u00e0 r\u00e9p\u00e9ter toujours la m\u00eame chose.<\/p>\n

Soyons clair, le premier probl\u00e8me des entreprises est la donn\u00e9e elle-m\u00eame. Il faut la nettoyer, la pr\u00e9parer, la toiletter et la mettre \u00e0 jour en permanence. Et comme l’explique Mick, la sortir du placard, ou du frigo mais c’est la m\u00eame chose.<\/p>\n

Plus on la prend \u00e0 sa source, plus elle est en temps r\u00e9el, plus elle est de qualit\u00e9. Mais plus aussi il faut g\u00e9rer les probl\u00e9matiques de stockage, d’archivage et de traitement.<\/p>\n

Tout cela demande de s’inscrire dans la dur\u00e9e.<\/p>\n

Une affaire r\u00e9currente, pour ne pas dire \u00e9ternelle, et qui semble \u00e0 chaque fois remise en cause par la derni\u00e8re crise qui force le monde entier \u00e0 penser \u00e0 court terme.<\/p>\n

Mais bon, ne g\u00e2chons pas notre plaisir, les technologies pr\u00e9dictives sont en constante am\u00e9lioration. Mick en donne deux exemples ci-apr\u00e8s et plus encore dans son bouquin.<\/p>\n

Donc, il n’y a plus plus qu’\u00e0 se mettre au travail, car comme le dit \u00e0 juste titre Mick L\u00e9vy : si ce n’est pas tr\u00e8s grave d’avoir pris du retard, il ne faut plus en prendre \u00e0 nouveau.<\/p>\n

\u00c0 bon entendeur …<\/p>\n

Voici donc l’interview que j’ai organis\u00e9e avec Mick il y a quelques semaines autour de son nouvel ouvrage paru chez Dunod<\/a>.<\/p>\n

Entreprises sortez vos donn\u00e9es du frigo !<\/h3>\n

Entretien avec Mick L\u00e9vy<\/p>\n

La data : un actif \u00e0 part enti\u00e8re de l’entreprise dont il faut se saisir pour cr\u00e9er de la valeur<\/h3>\n
\"sortir<\/a>
sortir ses donn\u00e9es du frigo est une obligation nous dit Mick L\u00e9vy<\/figcaption><\/figure>\n

\u00ab\u00a0Toutes les entreprises ont des donn\u00e9es pour l’instant enferm\u00e9es et stock\u00e9es inertes dans des bases de donn\u00e9es, qui sont de v\u00e9ritables frigos informationnels<\/strong>. Si on veut cr\u00e9er de la valeur avec les donn\u00e9es, il faudra ouvrir les frigos, sortir les donn\u00e9es, les r\u00e9chauffer, et cr\u00e9er de la valeur\u00a0\u00bb.<\/p>\n

[NDLR voil\u00e0 l’introduction, elle est directe. Et pour \u00ab\u00a0r\u00e9chauffer la donn\u00e9e\u00a0\u00bb il ne suffit pas de la regarder, il faut la mettre \u00e0 jour, la nettoyer et surtout la faire parler pour l’interpr\u00e9ter]\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Aujourd’hui, toutes les technologies de l’IA, notamment, permettent de valoriser de mani\u00e8re tr\u00e8s forte les donn\u00e9es pour transformer l’entreprise et mieux r\u00e9pondre aux probl\u00e8mes des clients.<\/p>\n

On parle de la donn\u00e9e comme d’un \u00e9l\u00e9ment de strat\u00e9gie et de prise de d\u00e9cision pour l’entreprise depuis 35 ans. Mais le v\u00e9ritable essor du domaine a eu lieu il y a 10 ans seulement<\/p><\/blockquote>\n

Surtout, jusqu’\u00e0 il y a une dizaine d’ann\u00e9es, on parlait beaucoup de la data comme d’un r\u00e9troviseur<\/strong>, permettant de pr\u00e9senter l’activit\u00e9 gr\u00e2ce aux donn\u00e9es obtenues sur un pass\u00e9 \u00e9ventuellement proche, en vue d’\u00e9clairer l’avenir, et de prendre les bonnes d\u00e9cisions pour l’orientation de l’entreprise.<\/p>\n

\"sortir
Avant de sortir les donn\u00e9es du frigo : la th\u00e9orie de la connaissance est toujours \u00e0 l’ordre du jour. Le vrai enjeu est moins l’intelligence artificielle que la capacit\u00e9 de transformer la donn\u00e9e en information, l’information en connaissance et la connaissance en savoir puis en sagesse. Encore un vieux pot et une vieille soupe. J’avais d’ailleurs largement couvert ce sujet dans le livre blanc \u00ab\u00a0du big data au big business<\/a>\u00a0\u00bb \u00e9crit pour B&D en 2014 [dessin issu de la page 37 du livre de Mick L\u00e9vy.<\/figcaption><\/figure>Mais depuis 10 ans les donn\u00e9es sont beaucoup plus vari\u00e9es. L’IA est en train de se g\u00e9n\u00e9raliser et permet d’utiliser la data \u00e0 titre proactif, non pas seulement comme un r\u00e9troviseur, mais pour se projeter sur l’action, pour aller vers une automatisation des d\u00e9cisions et vers quelque chose de beaucoup plus proactif et qui am\u00e8ne plus de valeur.<\/p>\n

La data est-elle vraiment le p\u00e9trole du 21\u00e8me si\u00e8cle ?<\/h3>\n

\u00c0 mon sens, la r\u00e9ponse est oui. Ce qui est vraiment int\u00e9ressant, c’est la r\u00e9alit\u00e9 \u00e9conomique qu’a prise cette phrase. Si on regarde aujourd’hui les dix plus grosses valorisations d’entreprises au monde, pour 7 ou 8 d’entre elles, ce sont des entreprises qui ont plac\u00e9 les donn\u00e9es au c\u0153ur de leur business model, au c\u0153ur de la cr\u00e9ation de valeur : les GAFAM, les BATX, et \u00e9galement une entreprise comme Visa, qui accomplit une transformation \u00e9tonnante autour de la valorisation de la donn\u00e9e qui est extr\u00eamement forte.<\/p>\n

\"sortir
Top 10 des capitalisations boursi\u00e8res mondiales. En gros, les soci\u00e9t\u00e9s qui, elles, ont su sortir les donn\u00e9es du frigo [graphique issu du livre p 23]<\/figcaption><\/figure>\n

Parmi les dix plus grandes entreprises du monde, 8 sont des \u00ab\u00a0data companies\u00a0\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

Il y a seulement 25 ans, ces 8 entreprises auraient globalement \u00e9t\u00e9 des entreprises p\u00e9troli\u00e8res. Shell, BP et compagnie, auraient \u00e9t\u00e9 dans le classement des dix plus grandes entreprises au monde. Aujourd’hui, il n’y en a plus aucune<\/strong>.<\/p>\n

Les data companies ont supplant\u00e9 les oil companies<\/p><\/blockquote>\n

Exemples de cr\u00e9ation de valeur avec la data<\/h3>\n

Il y a quelques semaines, une enseigne de distribution en Grande-Bretagne s’est faite racheter par une autre enseigne. Celle-ci a rachet\u00e9 la marque, mais surtout le fichier client. La valorisation de l’entreprise s’est port\u00e9e en r\u00e9alit\u00e9 sur la qualit\u00e9 et au nombre de donn\u00e9es clients qui ont \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9es.<\/p>\n

Il y a pas mal d’exemples comme cela qui ressortent, ce qui montre qu’effectivement, les donn\u00e9es vont apporter de la valeur pour toutes les entreprises.<\/p>\n

Dans le livre, je raconte une dizaine d’histoires d’entreprises qui ont cr\u00e9\u00e9 de la valeur par un cas d’usage particulier avec les donn\u00e9es. Dans tous les secteurs, \u00e0 chaque fois qu’on va exploiter des donn\u00e9es, on va cr\u00e9er de la valeur.<\/p>\n

Prenons deux exemples d’entreprises qui se d\u00e9cident \u00e0 sortir leurs donn\u00e9es du frigo<\/strong><\/h3>\n

Premier exemple : une entreprise qui veut transformer son pilotage commercial par la data.<\/h4>\n

Jusque l\u00e0, toutes les entreprises du monde organisaient leur pilotage commercial en fixant des objectifs avec les commerciaux, puis en pilotant ces objectifs par rapport aux r\u00e9sultats de l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente. Si l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente \u00e9tait satisfaisante, mais en r\u00e9alit\u00e9 mauvaise par rapport au potentiel d’un point de vente, par exemple, ou d’un commercial donn\u00e9, on ne le voyait jamais puisque d’ann\u00e9e en ann\u00e9e, on reproduisait un r\u00e9sultat en se basant sur l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente.<\/p>\n

Dans mon exemple, il s’agit d’une enseigne de distribution qui a un millier de points de ventes, et pour laquelle on a mis en place un mod\u00e8le pr\u00e9dictif du chiffre d’affaires bas\u00e9 non seulement sur ses activit\u00e9s pr\u00e9c\u00e9dentes, mais aussi sur des externalit\u00e9s : des donn\u00e9es externes de m\u00e9t\u00e9o par exemple, des donn\u00e9es socio-\u00e9conomiques pour chaque zone de chalandise, des donn\u00e9es d’\u00e9v\u00e8nements, etc. R\u00e9cup\u00e9rer tout ce faisceau d’informations permet de montrer le potentiel r\u00e9el de chaque point de vente, versus montrer quel chiffre d’affaire peut \u00eatre reproduit d’ann\u00e9e en ann\u00e9e.<\/p>\n

A quoi cela leur sert-il ? Lors de chaque nouvelle ouverture de point de vente, l’enseigne saura quel est le meilleur point de vente et le meilleur emplacement \u00e0 choisir. Cela leur sert \u00e9galement \u00e0 compl\u00e8tement revoir la mani\u00e8re dont ils vont animer commercialement le r\u00e9seau. Plut\u00f4t que de se baser uniquement sur ce qui s’est dit les ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes, ils peuvent de se baser maintenant sur cette vision du potentiel pr\u00e9dit par l’algorithme.<\/p>\n

En ce moment, sur le retail c’est un peu particulier bien s\u00fbr, mais on est en train d’appliquer le m\u00eame raisonnement sur du B2B par exemple.<\/p>\n

Dans le B2B donc, c’est le m\u00eame m\u00e9canisme, les objectifs commerciaux des diff\u00e9rents vendeurs sont fix\u00e9s en fonction de leurs performances de l’ann\u00e9e derni\u00e8re.<\/p>\n

Qui dit que cette performance est bonne par rapport au potentiel r\u00e9el des clients de la zone qui lui a \u00e9t\u00e9 affect\u00e9e, si celui-ci n’a jamais pu \u00eatre mesur\u00e9 ? En l’\u00e9valuant, on peut se rendre compte que son chiffre d’affaires pourrait juste \u00eatre doubl\u00e9.<\/p>\n

Avec la data, on est pass\u00e9 de l’\u00e8re de la pr\u00e9vision \u00e0 l’\u00e8re de la pr\u00e9diction<\/strong><\/p>\n

On dispose de beaucoup plus de donn\u00e9es qu’avant, et de donn\u00e9es beaucoup plus vari\u00e9es.<\/p>\n

Il y a eu une mise en donn\u00e9es de nos vies, litt\u00e9ralement, qui permet de disposer de beaucoup plus d’informations pour passer \u00e0 cette \u00e8re de la pr\u00e9diction, qui est plus juste, plus riche, et plus fine<\/p><\/blockquote>\n

Les pr\u00e9visions qu’on faisait il y a 40 ans \u00e9taient beaucoup plus g\u00e9n\u00e9rales. On arrive \u00e0 zoomer sur un produit d\u00e9taill\u00e9, sur un segment de clients, sur une zone beaucoup plus fine que celle qu’on avait aparavant.<\/p>\n

Deuxi\u00e8me exemple, dans le domaine des moteurs de recommandation<\/h4>\n

Il s’agit d’une banque qui veut transformer chaque contact de\u00a0r\u00e9clamation client au centre d’appels sur un contact commercial.<\/p>\n

L’id\u00e9e est vraiment d’am\u00e9liorer le taux de vente rebond derri\u00e8re un contact commercial. Il y a simplement un moteur de recommandation qui analyse constamment les donn\u00e9es du client, les diff\u00e9rents produits qui sont d\u00e9tenus, \u00e9ventuellement la navigation faite sur le site web pour voir \u00e0 quoi il s’int\u00e9resse, et qui affiche un message au conseiller visant \u00e0 proposer \u00e0 son client la protection juridique, ou la carte Gold, car c’est le bon moment pour cela.<\/p>\n

Par ce simple fait on a augment\u00e9 les ventes rebond de 35% derri\u00e8re le centre d’appels. On a beau parler de pr\u00e9visions, il y a toujours un moment o\u00f9 l’humain est faillible et n’a pas cette capacit\u00e9 de calcul, et de prendre une vision sur l’ensemble des donn\u00e9es du portefeuille client pour arriver \u00e0 en sortir des conclusions unitaires client par client, voire moment par moment.<\/p>\n

C’est cette force qui permet d’acc\u00e9l\u00e9rer tr\u00e8s fortement, en particulier sur le sujet marketing, avec la data.<\/p>\n

La donn\u00e9e est bien le p\u00e9trole du 21\u00e8me si\u00e8cle, elle apporte des capacit\u00e9s de pr\u00e9diction qui sont plus plus puissantes et qui viennent suppl\u00e9er aux manques des humains<\/p><\/blockquote>\n

Et pourtant beaucoup reste \u00e0 faire pour que les entreprises s’y mettent. Pourquoi, et comment y rem\u00e9dier ?<\/h3>\n

Il faut avouer que la mati\u00e8re est complexe et surtout exigeante. \u00c7a co\u00fbte beaucoup moins cher de raffiner de la data que de raffiner du p\u00e9trole et c’est \u00e0 la port\u00e9e de toutes les entreprises. \u00c7a, c’est la bonne nouvelle. Toutes les entreprises ont des donn\u00e9es. C’est une excellente nouvelle aussi. Par contre, cela n\u00e9cessite quand m\u00eame quelques efforts et avant tout, une prise de conscience.<\/p>\n

Une fois que la prise de conscience est l\u00e0 et que l’entreprise prend conscience que la data est un actif \u00e0 part enti\u00e8re de l’entreprise, elle va pouvoir faire comme pour n’importe quel autre actif : mettre en place une \u00e9quipe d\u00e9di\u00e9e, des responsables, des processus, des outils :<\/p>\n

    \n
  1. Nommer quelqu’un en charge de la strat\u00e9gie autour de la donn\u00e9e : le\u00a0chief data officer, qui est la fonction la plus courante ;<\/li>\n
  2. Mettre en place des outils : autour des outils du syst\u00e8me d’information data, du socle data des entreprises et des outils technologiques de l’IA ;<\/li>\n
  3. Mettre en place des processus : ceci concerne la gouvernance de l’information qui vise finalement \u00e0 ma\u00eetriser le patrimoine des donn\u00e9es d\u00e9tenues dans l’entreprise.<\/li>\n<\/ol>\n

    Aujourd’hui, on est dans une situation absolument illogique dans laquelle toutes les entreprises ont des donn\u00e9es, mais ne savent absolument pas les quantifier, les classifier, identifier de quel type de donn\u00e9es elles disposent, quelles sont celles qui sont de bonne qualit\u00e9 ou de mauvaise qualit\u00e9, celles qui sont les plus r\u00e9centes et celles qui le sont moins<\/p><\/blockquote>\n

    C’est\u00a0 cette prise de conscience qu’il faut avoir.<\/p>\n

    La data est un actif \u00e0 part enti\u00e8re, il faut se donner les moyens de l’exploiter de la m\u00eame mani\u00e8re qu’on exploite plein d’autres actifs, avec \u00e0 peu pr\u00e8s la m\u00eame recette<\/p><\/blockquote>\n

    On voit que les usages se multiplient. Les possibilit\u00e9s s’ouvrent \u00e0 de nouveaux domaines, de nouveaux secteurs. Il y a une acc\u00e9l\u00e9ration qui fait que \u00e7a s’applique de plus en plus en temps r\u00e9el. Les donn\u00e9es gagnent en vari\u00e9t\u00e9 ce qui permet de lancer plein de nouveaux projets.<\/p>\n

    Le tort est de pr\u00e9senter trop souvent la chose comme une r\u00e9volution :\u00a0en r\u00e9alit\u00e9, c’est une \u00e9volution<\/h3>\n

    Depuis toujours, on parle de statistiques. Le mot intelligence artificielle a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 dans les ann\u00e9es 50. La plupart des algorithmes d’intelligence artificielle qui sont exploit\u00e9s aujourd’hui ont \u00e9t\u00e9 invent\u00e9s dans les ann\u00e9es 50, 70, 80 \u00e9ventuellement. Les algorithmes les plus r\u00e9cents de Deep learning certes ont \u00e9t\u00e9 invent\u00e9s il y a une dizaine d’ann\u00e9es, et permettent d’accomplir beaucoup de nouvelles choses, notamment sur ce qui est reconnaissance visuelle, reconnaissance d’image, traitement du langage naturel, etc.<\/p>\n

    C’est cela qui ouvre aussi un nouveau champ. Mais en r\u00e9alit\u00e9, on h\u00e9rite de tout le pass\u00e9 autour de la data science, de la statistique, et c’est une \u00e9volution qui est en train de prendre de plus en plus d’importance au fur et \u00e0 mesure que les cas d’usage s’ouvrent.<\/p>\n

    Il y a 15 ans quand on parlait de gouvernance des donn\u00e9es pour le pilotage et pour sortir un reporting qui soit juste, l’enjeu \u00e9tait important pour la strat\u00e9gie de l’entreprise et pour la prise de d\u00e9cision d’un service, par exemple.<\/p>\n

    Mais quand on va parler de gouvernance de donn\u00e9es pour que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es soit correcte, parce qu’elle va \u00eatre appliqu\u00e9e derri\u00e8re un algorithme qui va peut \u00eatre pouvoir nous accuser demain de fraude, on voit que l’enjeu devient totalement diff\u00e9rent et les moyens ont \u00e9volu\u00e9.<\/p>\n

    En conclusion, si vous avez pris du retard, ce n’est pas tr\u00e8s grave : il faut juste s’y mettre et travailler<\/h3>\n

    Par contre, arr\u00eatons de prendre du retard.<\/p>\n

    Souvent dans l’innovation, les premiers entrants ou les deuxi\u00e8mes entrants (j’aime bien parler de fast followers<\/a>, qui suivent juste derri\u00e8re les pionniers), sont ceux qui vont tirer le plus d’avantages de ces technologies.<\/p>\n

    Mon livre est sous-titr\u00e9 \u00a0\u00bb Manifeste pour une exploitation intensive et responsable des donn\u00e9es et de l’IA\u00a0\u00bb. Il a d’\u00e9normes progr\u00e8s \u00e0 accomplir et il serait dommage que les entreprises s’en privent, ou ne s’en donnent pas compl\u00e8tement les moyens, alors qu’il y a \u00e9norm\u00e9ment de valeur \u00e0 en tirer.<\/p>\n

    \"\"<\/a><\/p>\n

    https:\/\/media.blubrry.com\/visionarymarketing_les\/agence.visionarymarketing.com\/files\/podcasts\/Sortez-donnees-du-placard-mixdown.mp3<\/a><\/audio><\/div><\/div>

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    Il est temps de sortir les donn\u00e9es du frigo, telle est l’injonction de Mick L\u00e9vy de B&D. Cela fait tellement longtemps que nous poussons les entreprises \u00e0 faire quelque chose de ces donn\u00e9es que, quand Mick m’a fait parvenir son livre \u00ab\u00a0sortez vos donn\u00e9es du frigo\u00a0\u00bb, j’en suis litt\u00e9ralement tomb\u00e9. Un entretien utile o\u00f9 il …<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":62916,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2894],"tags":[],"class_list":["post-62069","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-big-data"],"yoast_head":"\nData : il est temps pour les entreprises de sortir leurs donn\u00e9es du frigo<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Il est temps de sortir les donn\u00e9es du frigo, telle est l'injonction de Mick L\u00e9vy de B&D. 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