Le big data ; quels impacts sur le fonctionnement des entreprises ?

Résumé du document

Ce document est un mémoire complet et entièrement rédigé qui se demande si une entreprise peut décemment décider de la stratégie à suivre, d'engager ses ressources sur la base de résultats de modèles prédictifs dont la fiabilité reste à démonter.

Nous allons tenter de déterminer ici les enjeux des entreprises quant à leur restructuration vers un système d'analyse de données de masse en temps réel avec en son centre les métiers de la « Data », et comment celui-ci va servir de façon transverse tous les métiers de l'entreprise. Puis nous nous pencherons sur la qualité et la fiabilité des modèles prédictifs rendus possibles grâce au big data et sur l'utilisation qu'en font les entreprises.

Extraits

[...] Avec le Deep Learning, les couches de neurones sont plus complexes et nombreuses (jusqu'à plus d'une centaine). La « profondeur » du réseau s'accroît. Chaque signal de sortie d'un neurone de la couche N étant un signal d'entrée (avec une pondération spécifique nommée « poids synaptique ») de chaque neurone de la couche N + 1. Avec le nombre des couches et le nombre de neurones par couche, la complexité du réseau croît de façon exponentielle : L'apprentissage consiste, à partir de mesures des erreurs commises par le réseau, à lui faire ajuster ses paramètres (c'est-à-dire ses coefficients synaptiques) de façon à minimiser ces erreurs. [...]

[...] deep learning, deep structured learning, hierarchical learning. apprentissage profond. formal neuron, artificial neuron, artificial neurone, formal neurone. neurone artificiel, neurone formel. hierarchical learning, deep learning, deep structured learning. apprentissage profond. machine learning (ML). apprentissage automatique, apprentissage machine. [...]

[...] Les Robo-advisors soulèvent la question de la conformité de ces outils et plateformes avec la règlementation existante à ce jour. Ainsi, L'Autorité des Marchés Financiers (« l'AMF ») et l'Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (« l'ACPR ») ont créé en 2016 des cellules spécifiques aux Robo-advisors. et animent le Forum FinTech afin d'anticiper les prochaines évolutions, lequel s'est réuni pour la première fois le 18 juillet 2016. Les professionnels, l'ACPR, l'AMF et les Pouvoirs Publics ont constitué à ce titre une instance de veille pour la prise en compte des risques liés aux Fintechs. [...]

[...] Ils sont implémentés dans les programmes du logiciel informatique. L'implémentation est effectuée en utilisant un langage de programmation qui va permettre de coder les instructions théoriques de l'algorithme. Ainsi, et au regard des notions précédemment définies, nous pouvons affirmer que le logiciel conçu pour être « intelligent » correspond à un « système » au sens propre du terme. En effet, il est un « ensemble d'éléments considérés dans leurs relations à l'intérieur d'un tout fonctionnant de manière unitaire » ou un « composé de parties coordonnées entre elles ». [...]

[...] Les individus ont tendance à combler naturellement les vides informationnels et donc à prendre pour acquis des données qui ne le sont pas. Malheureusement, les professionnels de la finance sont autant humains que leurs clients, et donc également sujet à cette vulnérabilité aux biais cognitifs. Or la valeur réelle d'un titre est définie comme la somme de ses flux futurs actualisés, ces flux étant déterminés par le gestionnaire via les informations à sa disposition. Si celui-ci surpondère ou sous-pondère des informations, à cause des biais cognitifs, les flux futurs qu'il détermine deviennent erronés et ainsi la différence entre la valeur réelle et la valeur de marché devient fausse, conduisant à sous performer le marché à long terme. [...]