Magazine DSI

Comprendre pour agir à l’heure du big data : une approche stratégique de la donnée

Par Bertrand Boyer, Lieutenant-colonel, saint-cyrien, breveté de l’École de guerre et diplômé de Télécom Paris Tech. Membre de la Chaire de cyberdéfense et cybersécurité, il est l’auteur de plusieurs ouvrages. Article publié dans DSI HS n°52, février-mars 2017

Les enjeux liés à la sécurisation des systèmes d’information, colonne vertébrale des transformations numériques, sont aujourd’hui pleinement pris en compte dans les réponses mises en place. Les outils et systèmes interconnectés assurent certes une circulation plus aisée de l’information, mais se sont révélés être parallèlement de redoutables producteurs de données dont on mesure aujourd’hui à peine les potentialités.

La pleine mesure de certaines évolutions n’en est qu’à ses prémices et la surabondance des données générées aujourd’hui impose de repenser notre rapport à l’information comme à son traitement. Cette tendance touche directement le militaire dans l’exercice de son métier, qu’il s’agisse de la conduite des opérations au niveau tactique ou de la prise de décision au niveau opérationnel ou stratégique. Le terme « big data » désigne classiquement des volumes de données très importants générés ou agrégés par les systèmes d’information et qui dépassent les capacités de traitement des systèmes courants. Les enjeux techniques qui entourent le big data sont donc liés à la fois au volume et à la vitesse de création de nouvelles données, à leur stockage et à leur traitement. L’arrivée des objets connectés et le développement des échanges entre machines introduisent, en outre, une nouvelle difficulté liée à la variété des données générées. Dans ce contexte, la prise de décision opérationnelle, qui repose classiquement sur l’analyse d’un problème et l’élaboration d’une réponse, s’avère de plus en plus complexe. Les armées, comme les forces de sécurité, sont directement touchées par ce phénomène et doivent s’engager résolument dans une prise en compte de la donnée pour ce qu’elle a d’essentiel : son impact sur les opérations. Une stratégie de la donnée ne peut exclusivement reposer sur une approche issue d’une logique de maîtrise de l’information et de gestion des flux, mais doit s’incarner dans une refonte du modèle de traitement et d’exploitation au service de la prise de décision.

Adopter une approche stratégique de la donnée c’est avant tout s’interroger sur l’évolution des besoins liés aux engagements actuels et probables. L’ennemi étant aujourd’hui un système complexe qui évolue dans un environnement volatile, la compréhension de cet environnement est un élément essentiel pour l’accomplissement des missions. Les métiers de l’analyse sont alors directement concernés par ces changements. Enfin l’émergence du big data nous permet d’agir sur la donnée de masse, de produire des effets sur nos systèmes et contre nos adversaires. Face à ces défis, des spécialités au croisement des sciences dures et des sciences sociales émergent alors même que les circuits de formation sont balbutiants. Le data scientist occupe une place centrale, mais doit parallèlement s’insérer dans un groupe pluridisciplinaire nettement plus large. Il convient donc de ne pas reléguer ces questions au seul domaine de l’expertise technique : les données sont pour les armées à la source de la décision, comme elles sont un carburant de la croissance pour les entreprises.

Quelles données pour quels usages ?

Dans le cadre spécifique des engagements militaires, les données peuvent schématiquement être divisées en deux grands sous-ensembles. Le premier regroupe les données propres aux armées, c’est-à-dire celles que nos systèmes génèrent, et le second, celles que nous collectons. À la fois producteur et consommateur, c’est à un double effort conceptuel qu’il faut consentir pour élaborer une stratégie opérative efficiente.

À l’image de l’industrie ou des administrations, l’activité quotidienne des armées contribue à la production de données nécessaires au fonctionnement de l’institution. Une partie de ces dernières fait l’objet d’un traitement, d’un stockage, mais de nombreuses sont délaissées, voire détruites. Pourtant, des applications concrètes peuvent voir le jour dans les domaines aussi divers que le recrutement, la formation, l’entraînement, la simulation, la logistique ou le maintien en condition.

L’arrivée progressive des objets connectés (1) qui, à terme, constitueront un « Internet des objets » (IoT – Internet of Things) doit être accompagnée pour valoriser certains segments de l’activité militaire. Ces objets, qui permettent la collecte de données sur l’environnement des individus ou des machines ainsi que sur leurs interactions, intègrent progressivement l’ensemble des systèmes d’armes et accompagnent le combattant dans ses missions (armement, transmissions, robots, équipements de vision ou de protection). Ils peuvent par ailleurs être déployés sur le terrain de façon autonome sous la forme de capteurs abandonnés. Des systèmes d’armes de haute technologie, servis par des hommes, représentent alors un champ de collecte potentiel particulièrement intéressant.

Le domaine médical est ainsi le premier à connaître des applications immédiates. Les données de santé pourraient ainsi être collectées et traitées pour favoriser la performance collective d’une unité. Leur croisement avec celles issues du recrutement, de la sélection ou de la formation permettrait par exemple de proposer des parcours de spécialités adaptés ou encore de constituer des unités élémentaires plus homogènes selon des critères de capacités physiques, d’aptitudes au tir, d’endurance à l’effort, etc.

Outre les données générées, les armées, dans le cadre de leurs engagements, dépendent de plus en plus du traitement d’informations exogènes d’une grande diversité. Une des conséquences de cette diversité se matérialise par la multiplication des réseaux et de leurs niveaux de confidentialité associés. La donnée agrégée est ainsi au cœur des mécanismes de prise de décision. La Numérisation de l’Espace de Bataille (NEB) n’est alors que l’aboutissement d’un mouvement engagé depuis les années 1990 où la réflexion s’est cristallisée sur la nécessité de mieux gérer l’augmentation des flux d’informations à caractère opérationnel. Face à cette situation et aux délais accrus de traitement, il était impératif d’accélérer le tempo du cycle décisionnel pour supplanter celui de l’adversaire. Cette vision repose sur l’idée que la victoire appartient au plus rapide des deux belligérants, celui dont la boucle OODA (Orient, Observe, Decide, Act) est la plus courte. Les effets tactiques de cette approche ont, dans le cadre des conflits symétriques ou dissymétriques, connu des réalisations spéculaires (Golfe, 1991 ; Afghanistan, 2001 ; Irak, 2003). Pour autant, elle ne constitue qu’une réponse partielle et ne considère pas l’ensemble des potentialités offertes aujourd’hui par les données de masse.

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