Aujourd’hui, l’informatique est partout, de notre poche à la centrale électrique en passant par notre voiture. Tous ces équipements informatisés collectent en permanence des données anonymes et certaines peuvent sembler avoir une importance limitée. Mais une fois rassemblées, elles forment la base de ce fameux Big Data qui va permettre d’analyser et de combiner ces données pour en tirer de très nombreux enseignements dans tous les domaines.
Le Big Data : quels usages ?
Le Big Data est une révolution dans la manière de traiter les données. Pour une entreprise, le Big Data peut avoir de multiples usages, et ce dans de nombreux domaines, allant du marketing aux sciences sociales en passant par la maintenance industrielle. Il peut être utilisé aussi bien pour améliorer la gestion des processus humains que la gestion des machines. Si on prend plus particulièrement le cas des machines, il y a beaucoup a améliorer, à commencer par le traitement de l’usure des pièces et des défaillances.
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La maintenance : prédire ou subir
Ici on ne parle pas de prédictions comme celles de Nostradamus mais bien de prévisions basées sur des faits. La maintenance prédictive a lieu suite à l’analyse et l’évaluation d’éléments significatifs de dégradation. Il s’agit donc de surveiller et d’analyser l’évolution d’un élément afin de trouver le meilleur moment pour le remplacer. Ça ne doit arriver ni trop tôt, pour réduire les coûts, ni trop tard, pour éviter les pannes. La solution de la start-up française Saagie permet par exemple de faire de la maintenance prédictive, aussi appelée prévisonnelle.
Leurs services permettent de fiabiliser l’analyse en multipliant les cas décortiqués, et donc de trouver plus facilement des corrélations entre les différents cas afin d’affiner au mieux les procédures de maintenance. Il devient donc possible d’anticiper et planifier au mieux les remplacements de pièces ou leur maintenance afin d’éviter les pannes sans pour autant remplacer trop tôt.
Le big data pour prédire
Afin d’effectuer la maintenance au meilleur moment, il y a de nombreux paramètres à définir et il peut être difficile d’être pertinent sur tous les points pour un ou plusieurs êtres humains car il faut analyser un très grand volume de données. Il devient donc intéressant de laisser ce travail à une machine qui analyserait de très nombreux cas pour définir au mieux tous ces paramètres. Elle pourra ainsi plus facilement définir les éléments à observer mais aussi détecter elle-même de nouveaux éléments auxquels une personne n’aurait pas pensé afin de définir au mieux l’état d’un élément et donc le moment optimal pour son remplacement.
Pour en savoir plus sur les différents impactes du Big Data sur notre société actuelle, vous pouvez consulter cet article de trois professeurs américains.
