Magazine DSI

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

Agir avec les données de masse : la révolution de l’analyse

Pour les forces, évoluer dans un « environnement big data » pose avant tout la question de notre rapport à la donnée et à la prise de décision. La donnée, loin de dissiper le « brouillard de la guerre » ne fait que l’épaissir si elle n’est pas appréhendée, travaillée, analysée. Il n’est pas simplement question de « management de l’information », qui regroupe la gestion des flux, la curation, le traitement et la présentation synthétique, mais bien plus de construire des modèles d’analyse et de présentation permettant une valorisation informationnelle.

L’exploitation opérationnelle du big data peut faire émerger une nouvelle vision des engagements, beaucoup moins statistique et plus orientée vers la compréhension des phénomènes et des acteurs (adversaires, parties en conflit, environnement opérationnel). Pour les métiers de l’analyse, cette transformation repose avant tout sur la combinaison d’outils d’exploitation de plus en plus automatisés (voire intégrant une forme d’intelligence artificielle) et sur la capacité à conserver l’apport humain indispensable à l’appréciation d’une situation.

S’il est impératif d’améliorer la collecte, le transport sécurisé, le stockage structuré et hiérarchisé ainsi que la capacité d’interrogation des bases, il convient d’accompagner ces évolutions techniques d’une refonte de la formation des opérateurs humains chargés de l’analyse. Outre une indispensable expertise de la matière traitée, ces derniers devront intégrer le changement de paradigme induit par la permanence des flux. L’analyse est encore organisée suivant un modèle où l’exploitant cherche par lui-même l’information à traiter sur la base de requêtes. Agissant en mode « pull », l’analyste est rapidement confronté à ses propres limites de traitement et peut alors saturer, délaisser une information capitale, augmenter les délais de production et ainsi être désynchronisé avec les décideurs. Le modèle est issu d’une époque où la donnée était rare et où l’effort devait être porté sur la collecte et donc le développement de capteurs. Devant cette difficulté d’accès à l’information, disposer de plus de données était donc synonyme d’une meilleure compréhension des phénomènes.

L’analyste pourrait, en outre, sembler être aujourd’hui directement en concurrence avec le décideur lui-même. Celui-ci dispose d’un accès permanent à l’information contribuant à ce qu’il se forge son propre point de vue. Or, dans ce contexte, l’aide à la décision ne consiste plus à fournir davantage d’informations, mais à délivrer un produit exploitable. Une approche big data permet d’inverser cette tendance et de repenser les produits de l’analyse pour en faire de véritables outils au service de la décision. Au mode « pull », il est aujourd’hui possible de substituer un mode « push » dans lequel l’analyste ne sera alimenté que par une information valorisée et déjà raffinée, le libérant ainsi d’une partie du traitement. Ce gain doit également permettre l’évolution des produits pour intégrer pleinement les besoins et contraintes des décideurs ou des chefs en opérations. Ainsi, des analyses plus visuelles, sous format numérique permettant une mise à jour en temps réel, ouvriraient la porte à des interactions plus fluides entre consommateurs et producteurs, garantissant un véritable service d’aide à la décision.

Agir sur les données de masse : opportunités et vulnérabilités opérationnelles

Si le croisement de données de masse présente l’intérêt majeur de faire émerger de nouvelles informations sur un adversaire, son comportement prévisible et ses faiblesses, notre propre dépendance à la donnée induit de nouvelles vulnérabilités que ce dernier ne manque pas lui-même d’exploiter. Le besoin croissant d’information peut ainsi induire une forme de paralysie dans la prise de décision. Alimentée en continu, la chaîne de commandement peut avoir tendance à repousser ses choix par crainte qu’un nouvel élément ne vienne modifier son appréciation initiale de la situation. Paradoxalement, alors que la numérisation devait réduire la boucle OODA, elle peut, à l’inverse, engendrer son blocage.

D’autre part, en matière de conduite des opérations, la complexité des engagements impose de disposer aux plus bas échelons tactiques d’informations contextualisées et adaptées. La question du traitement de l’intégration des données à caractère opérationnel (situation ennemie, amis, logistique, cartographique) et de leur diffusion devient centrale avec le développement des capteurs et des systèmes d’information tactiques. La liberté d’action du chef passe par un choix entre deux modèles opposés. Faut-il garantir l’accès à des données brutes au plus grand nombre et donc favoriser un traitement local par des équipes spécialisées ? Ou faut-il, au contraire, privilégier la diffusion vers les unités de produits déjà élaborés répondant à leurs besoins ? Les technologies actuelles ne sont pas toutes à maturité pour pouvoir trancher, mais elles devront répondre à ce dilemme.

Si elle constitue une vulnérabilité, la dépendance aux données offre toutefois de nouvelles opportunités d’action face à des adversaires de nature conventionnelle ou irrégulière. Les transferts non sécurisés de données entre capteurs, le libre accès à certains outils ou services en ligne ouvrent pour les forces la possibilité de construire de nouveaux modes d’action pour dégrader, détruire ou modifier les données dont l’adversaire se nourrit. Certaines techniques permettant de leurrer des systèmes de détection existent d’ores et déjà, mais l’utilisation massive par des adversaires irréguliers d’outils grand public, tant pour leur propagande que pour leur communication, renouvelle le champ des possibles en matière de guerre de l’information. Dans ce contexte, une analyse poussée des dépendances informationnelles de l’adversaire devient un préalable et constitue une nouvelle forme de renseignement.

Alimentée en continu par un ensemble complexe de données, la chaîne de commandement est soumise à une pression accrue, au risque d’« infobésité ». Pour minimiser ce risque, la « fonction analyse », par la qualité de ses produits d’exploitation, est le premier acteur de la transformation numérique en cours. Cette transformation passe également par la constitution d’équipes pluridisciplinaires capables d’appréhender la donnée tant dans ses aspects techniques que dans son impact opérationnel. L’approche stratégique par les données ouvre ainsi un champ d’action nouveau pour les armées. Les opportunités liées à l’exploitation du big data, pour l’amélioration et l’optimisation de l’outil de défense, dans le cadre de la préparation à la décision comme dans celui de la conduite des opérations, restent partiellement à explorer. Loin d’une quête pour disposer d’encore plus de données, la première étape de cette transformation consiste à valoriser celles dont nous disposons déjà.

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