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Le Big Data peut sauver des vies

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Lors de la conférence organisée conjointement par Microsoft Europe et l’Université Catholique de Louvain, Adeline Decuyper a proposé un regard nouveau sur le Big Data. Elle a fait à juste remarquer que le Big Data n’est pas seulement un outil commercial mais peut également des intérêts supérieurs.

Dans son exposé elle a donné quelques exemples étonnants de l’utilisation de données telecom pour améliorer la vie de millions de personnes. Vous apprendrez même dans la suite de cet article que le Big Data peut sauver des vies.

Le Big Data résout des problèmes de mobilité

Aline a commencé par montrer comment les données issues des téléphones cellulaires peuvent être utilisées pour visualiser les flux de déplacement. Il s’agit peut-être d’une des applications les plus évidentes, mais on peut se demander pourquoi de tels résultats ne sont pas encore disponibles dans un pays comme la Belgique où la mobilité est un problème majeur.

Le Big Data optimise les transports en commun

Le deuxième exemple d’Adeline concernait les transports publics à Abidjan (Côte d’Ivoire). Elle a montré comment les données cellulaires furent utilisées pour visualiser les lignes de bus les plus fréquentées et adapter la fréquence de passage des bus et leur trajet.

Le Big Data surveille la propagation des épidémies

Le troisième exemple est venu également d’Afrique où les téléphones portables deviennent des témoins des mouvements de population. Les épidémies se transmettant par le contact avec des individus infectés, vous comprenez tout de suite l’intérêt.

Le Big Data dresse les statistiques de la population

Si les statistiques sur la population constituent des données facilement accessibles en Europe, cela n’est pas le cas en Afrique. Les données telecom peuvent se substituer au recensement et permettre de se faire une idée précise de la densité par exemple.

Le Big Data sauve des vies (Le cas du grand tremblement de terre au Japon)

Le Big Data a été utilisé après le tremblement de terre au Japon en 2011 pour analyser les flux de population à partir des signaux gsm. On s’est alors rendu compte qu’après le séisme des personnes étaient retournées près des côtes, ignorant les dangers du tsunami. Ces personnes ont pris tous les risques pour revenir sauver leurs proches et ils se sont retrouvés pris au piège. L’analyse des flux a en particulier montré qu’un pont était trop étroit était devenu un goulot d’étranglement qui avait bloqué les personnes lorsqu’elles avaient essayé d’échapper à la montée des eaux.

Auteur: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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