La transformation digitale permanente : imagination de nouveaux services pour les GAFA

Intervenant dans le cadre du Mastère Spécialisé Expert Big Analytics & Métriques de l’Université de Technologie de Troyes pour une session sur la transformation digitale, j’ai fait plancher les étudiants par binôme entre autres sur un exercice. Il s’agissait de trouver des relais de croissance pour chacun des GAFA. Je vous livre quelques idées émises par les étudiants.

Des capteurs de température sur les iPhone

Pour Apple, l’idée proposée était d’utiliser des capteurs de température sur les iPhone afin de pouvoir modéliser des variations de température à l’échelle de la ville lorsque la fonction de géolocalisation est activée. Ceci pourrait permettre un maillage plus resserré des températures que les stations météorologiques classiques, ce qui donnerait ainsi une idée plus précise des variations de température. En étudiant les habitudes des personnes et en analysant les données des autres téléphones ainsi que de la température extérieure donnée par les stations classiques, il serait également possible de détecter si les personnes sont à l’intérieur de bâtiments ou non afin d’écarter des valeurs extrêmes. Ce système aurait pour intérêt de détecter des zones dont les températures sont différentes de la température extérieure donnée par les stations météorologiques et de préciser pour les micro-climats (par exemple entre San Francisco et San José en Californie, pourtant situées à 80 km, les différences de température peuvent atteindre 12 degrés dans la journée). Si on prend par exemple un parking de supermarché, par temps ensoleillé l’asphalte, ayant une couleur sombre, chauffe et réémet la chaleur captée du soleil. Avoir plusieurs personnes ayant des capteurs intégrés de température pourrait ainsi mettre en valeur si la température est effectivement plus élevée au niveau d’un parking non couvert. Ces informations pourraient servir aux collectivités pour mettre en place des actions pour éviter ces points de chaleurs (en plantant davantage d’arbres par exemple). Des modèles statistiques peuvent être utilisés pour augmenter la précision des données recueillies. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettront de prédire les évolutions dans le futur et ainsi orienter les politiques publiques en relation avec l’environnement. Les données remontées par les mobiles peuvent également servir pour suivre les évolutions de la température à l’échelle de la planète. Ainsi, les mesures prises par les nations unies contre le réchauffement planétaire peuvent être évaluées et révisées en temps réel. Cela pourrait s’étendre à l’étude de plusieurs autres paramètres comme le niveau de pollution, le niveau des émissions des gaz à effet de serre, etc.

Et si Facebook se la jouait Meetic…

Pour Facebook, il s’agit en fonction des données du réseau social de concevoir des algorithmes de recommandation exploitant le big data afin de proposer des profils les mieux corrélés pour des relations entre personnes ubérisant de facto les Match, Meetic, etc. L’idée serait d’adapter les algorithmes de suggestion d’amis potentiellement connus pour d’autres types de relations en ajoutant un module/service « rencontres » dans le système actuel ou de permettre à une application externe via une API pour un profil donné de trouver via Facebook le(s) profil(s) les plus corrélés pour une relation. Ceci reste toutefois un sujet sensible avec la RGPD et l’affaire Cambridge Analytica.

… ou en mode tourisme 2.0

Il a été également suggéré d’exploiter les possibilités offertes par le big data afin de rendre plus performant les algorithmes de traitement d’image qui existent déjà pour la reconnaissance de visage de personnes sur les photos avec le système de tag (et par ailleurs pour certaines musiques détectées et qui tombent sur le droit d’auteur et que Facebook bloque quant à leur diffusion). L’idée est d’identifier automatiquement les zones géographiques à partir de la base d’images alimentée en permanence par les utilisateurs de réseau social. Ces identifications permettraient par la suite l’analyse des flux touristiques et, à terme, de proposer un service de recommandation/re-targeting pour les agences touristiques et les tour operators.

Amazon ubériserait les banques…

Pour Amazon, il s’agirait d’exploiter les données notamment bancaires, adresses et habitudes de consommation pour lancer un véritable service de banque en ligne au-delà de ce qui existe déjà. Pour la firme de Seatlle, l’intérêt principal serait d’inciter les clients à systématiser leurs commandes sur le site afin d’optimiser leurs avantages clients (c’est aussi l’objet des synergies entre Amazon et Whole Foods cf. lien). Par ailleurs, Amazon pourrait utiliser les connaissances des habitudes de consommation de ses clients pour leur proposer des prêts à la consommation. Les avantages pour les clients seraient multiples. Ils pourraient ainsi bénéficier de tarifs préférentiels sur l’ensemble des services proposés par Amazon, de remises sur certains produits ou encore avoir la possibilité de constituer une cagnotte en fonction de leurs achats. Les clients pourraient également obtenir des solutions de paiements adaptées à leurs besoins telles que le paiement en plusieurs fois, le débit différé ou encore accéder à des prêts.

… et capterait des informations avec ses drones

L’autre idée est celle d’un enrichissement dynamique de la cartographie du territoire en se basant sur le développement de l’offre de livraison de colis par drones. Des drones équipés de dispositifs de photographie permettraient d’obtenir régulièrement des images à jour du territoire. L’analyse de ces images permettrait à Amazon d’avoir la connaissance de l’évolution de l’environnement telles que des biens immobiliers en vente ou à la location ou encore des incidents affectant la voie publique. Amazon pourrait revendre ces informations à des organismes privés ou publics. On pourrait imaginer aussi des reventes pour Google Maps, les GAFA étant aussi dans une coopétition.

Google+ est mort mais la chasse au Facebook reste ouverte

Enfin pour Google, il s’agit de braconner d’une certaine façon sur les terres de Facebook alors que l’on annonce la fin de Google+ mais avec des relations avec des personnes inconnues. Il s’agit de développer un réseau social qui se propose des mises en relation directe avec des personnes qui partagent les mêmes centres d’intérêts que soi. Les points communs peuvent être aussi larges que le même article parcouru dans le métro, le même trajet quotidien, le même type de restauration, le même rythme de sommeil… Il s’agit de mesurer les probabilités de correspondance. Les préférences en termes de mise en relation peuvent être paramétrées selon que l’on recherche de simples relations amicales, le grand amour, ou de nouveaux collaborateurs spécialisés dans un domaine particulier avec qui travailler sur un projet. Le taux de « matching » peut être défini pour ne pas être avec des personnes trop proches selon le cas et les adages « Les opposés s’attirent » ou « Qui se ressemble s’assemble ». Pour arriver à ces résultats, les données mises à disposition avec par exemple ses contenus YouTube, ses recherches sur Google et Google Maps, etc. sont exploitées.