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A une époque où plus rien n’est donné, le Big Data vient nous rappeler, au contraire, que tout est données. Et le Big Data est considéré comme LE défi informatique de la décennie (avouez que l’anglais aide beaucoup pour appréhender le sérieux et la complexité du sujet. Les « grosses données », c'est moins accrocheur, mais plus sympathique).

 

Le Big Data, c'est quoi ?

 

Les « Data », ce sont l’ensemble des données numériques, principalement, produites aujourd’hui. Et l’augmentation de leur volume est telle (le « Big », donc) que les outils traditionnels de gestion des données et de l’information, comme les bases de données, n’avaient pas été conçues pour traiter de telles quantités et donc, n’arrivent plus à suivre le rythme.

 

Car question quantité, c’est effrayant ! Saviez-vous par exemple que les données numériques produites en 2012 se comptent désormais en zettaoctets (mille milliards de gigaoctets) ? Que Chaque heure, Facebook produit 10 teraoctets de données et Twitter, 7 teraoctets ? Non ? A vrai dire, moi non plus. Mais je me surprends désormais à regarder ma clé USB de 2 gigas avec condescendance, voire mépris…

 

Big Data, big issue, bigdil !

 

Imaginez que vous ayez à votre disposition un outil pour traiter des milliards et des milliards de données aujourd’hui inexploitées (« Tiens, mon vivier de candidatures, un jour, il faudrait que je m’y plonge… »). Imaginez surtout des modélisations (avec du Business Analytics et des méthodes prédictives dedans) qui transforment ces milliards de données en valeur ajoutée intelligible et opérationnelle (« Ton recrutement ? Pas de problème ! J’ai déjà 2 candidats en vivier avec une potentialité de succès dans ton poste de 72,3 % ! »)

 

Oui mais pour le moment, ces outils n’existent pas (quoi que, cf. plus loin), ou sont secrets : voilà le défi et les enjeux commerciaux associés ! (donc, merci de vous replonger dans la pile de CV en retard).

 

Les champs d’application du Big Data

 

Les champs d’application du Big Data sont vastes et prometteurs. Pour certaines activités, l’intérêt du Big Data s’impose comme une évidence. C’est le cas de la recherche scientifique ou médicale dont les avancées reposent souvent sur la capacité à traiter et analyser un grand nombre de données complexes. Moins évident, le Big Data s’est invité en politique lors de la réélection d’Obama en 2012. Comment ? C’est secret, encore… mais c’est public.

 

Mais au fait, ces Data, concrètement, ce sont des Data sur quoi, sur qui ? Sur vous, sur moi (mine de rien, en lisant ce billet, vous venez de créer de la Data sans le savoir (c’est bien là le problème, justement) : système d’exploitation utilisé, centre d’intérêt supposé, géo-localisation… Et des Data sur Vous, sur moi et sur tous les autres, ça intéresse aussi les RH sur des sujets internes (mes Data collaborateurs) et externes (mes Data candidats) !

 

 

RH et Big Data : enthousiasmant ou effrayant ?

 

La lecture d’un billet de mai dernier intitulé « l’emploi à l’épreuve des algorithmes » ne manque pas de diviser les lecteurs en 2 clans eux-mêmes divisés etc… (un passage au Big Data de ces données nous éclairerait sans doute… ou pas) : le clan des enthousiastes qui cite cet exemple d’un développeur autodidacte qu’un programme de Big Data a permis de dénicher sur un forum communautaire sans lequel sa candidature serait passée inaperçue au filtre de process dépassés (euh... traditionnels, pardon). Le clan des réfractaires qui cite ce même exemple d’un développeur compétent qui ne laissait pas de traces numériques et qui, par conséquent, échappait à toute compilation de données. Et chaque exemple de réussite appelle son contre exemple pour souligner les limites du modèle.

 

Il n’empêche que, pendant ce temps, Big Brother... euh, pardon, Big Blue lance une offre permettant aux responsables RH d’analyser tout un tas de données sur leurs collaborateurs afin de gagner en efficacité. Dans le même temps, Laszlo Bock, senior vice president of people operations de Google (qui semble être une entreprise pertinente question Big Data) pointe les limites de ces modélisations dans un long entretien accordé au New York Times.

 

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Pour le moment, je me range plutôt aux côtés des réfractaires (aïe, si être pro Big Data est un critère pris en compte, je viens de me griller en interne et en externe. Pensez à écrire un très long billet à la gloire des Big Data dans quelques mois...). Je suis assez sensible à l’argument selon lequel la mise en place de process Big Data dans les RH manque singulièrement de régulation et de symétrie. De régulation, soit. Le législateur a souvent quelques data de retard. Alors quand elles sont Big, il y aura un big retard.

 

Mais la symétrie me semble plus importante : que l’on analyse mes données professionnelles (mes résultats, mes compétences – ce qui peut être rapide :( - mes e-mails...), je comprends et je m'en doute. Qu’on les croise avec mes données personnelles ( mes écoutes de musique, mes lieux de vacances, mes amis...), j'ai un peu plus de mal à faire le lien. Mais que toutes ces données soient recueillies sans mon accord ni même me prévenir qu'elles sont recueillies et surtout, sans m’informer de leur utilisation potentielle... La, çà coince !

 

Il est malheureusement réaliste de penser que mon avis ne pèse guère que quelques octets et que le Big Data ne s'en soucie guère. La gestion de sa présence numérique n'a jamais été autant d'actualité et les traces que nous laissons chaque jour méritent toute notre attention. Aux CV bidonnés succèderont peut-être des présences "Big Data compliant" afin que nos recrutements et nos parcours ne soient pas entièrement programmés (ou potentialisés..) sous forme d'algorithmes ? 

 

Attention enfin, à compter de cet instant, tout ce que vous laisserez comme data pourra être retenu contre vous (ou pour vous, diront les enthousiastes, mais sans vous, complèteront les réfractaires) : bienvenue à bigdataca !

 

 

 

 

Tag(s) : #RH et Médias Sociaux, #big data, #recrutement 2.0