EDITO : Soladis & l’expertise big data

Aujourd’hui, des milliards de données d’activités, de ressentis, d’intentions, ou juste de comportement sont stockées via différentes applications opérationnelles, outils et autres medias de tous les jours. Nous savons que les trois quarts de ces données sont produites par les utilisateurs-consommateurs-patients que nous sommes.

L’exploitation de ces données s’avère complexe, et ne se résume pas à un simple projet technologique de migration de données ou d’architecture informatique, c’est pourquoi les approches et solutions évoluent dans tous les secteurs.

Dans la santé, l’univers est en cours de digitalisation, c’est un fait. Le dossier patient en est l’un des meilleurs exemples, devant faire face à l’explosion du volume de données générés par les avancées en génétique (génomique, protéomique,…ou tout autre –omic), et à associer aux données de laboratoires, à l’historique du patient, aux données de recherches cliniques, et de la blogosphère santé. Pour agglomérer tout cela, une multitude d’outils tentent d’interagir entre eux pour former des plateformes de plus en plus complexes, et multiplient l’hétérogénéité des données.

Pour faire face à cette organique complexité a été trouvé une solution résumée sous l’appellation Big Data, une promesse technologique et fonctionnelle que l’on cherche souvent à appliquer à bon et mauvais escient, et dont on n’entend plus seulement parler dans la presse spécialisée, mais aussi dans le langage courant de tout à chacun.

Mais quelle est donc cette promesse ? Ni plus ni moins que celle de perspectives d’un monde meilleur :

• Plus (ou presque plus) d’embouteillage par la captation et l’analyse des déplacements d’usagers, et l’anticipation au plus tôt les parcours,
• Une nouvelle approche médicale plus adaptée et personnalisée, voire préventive pour anticiper les épidémies via les réseaux sociaux, ou encore permettre d’être soigné avant d’être malade !
• Une nouvelle approche marketing des ventes plus optimisée pour des gains plus significatifs par une meilleure compréhension et anticipation des besoins des clients, appréhender les marchés, et contrecarrer les plans de la concurrence
• …

Cette promesse s’appuie sur la prolifération des données, la capacité à les stocker, les gérer, et surtout les traiter, ce qui requiert un travail colossal.

Chez Soladis, notre cœur de métier est la statistique : nous répondons aux problématiques de nos clients en utilisant des modèles mathématiques et en traduisant les résultats en information utile, aussi nous nous intéressons tout naturellement à cette grande thématique et aux opportunités qu’elle dégage.

L’expression de cette transformation se retrouve au cœur même de nos trois business units :

• Soladis Clinical Studies pour le management des essais cliniques et qui s’intéresse à la médecine personnalisée,
• Soladis (Statistical Studies) pour analyser et modéliser tout type d’étude qui se doit de répondre à des demandes de traitement de données de masse,
• Soladis Digital qui accompagne la transformation digitale des entreprises et propose des solutions d’analyse de ces données digitales, mais aussi de reporting dynamique.

Pour répondre aux problématiques de nos clients nous avons procédé dans un premier temps à des réflexions concernant les outils existant comme ceux de business intelligence. Grâce à ces outils nous avons pu extraire l’information des systèmes opérationnels, la transformer en y apportant de l’intelligence (des règles métiers, modélisations mathématiques) et la diffuser à travers des rapports. On y a poussé des indicateurs d’activités, de performance, de suivi de production, et cet ensemble a parfaitement répondu aux questions prémâchés prévues lors de sa construction.

Mais si un matin ma réflexion sur mon activité sort du cadre codifié et prédéfini de mes outils… si je cherche à obtenir des informations issues de données non prévues dans mon environnement, et dont la masse et la répétition de la capture est importante.. Si je souhaite garder une vraie autonomie dans mon schéma de pensée sans me soucier de la structure informatique des données ou de  l’infra informatique?… si je cherche à accéder à des informations et penser « outside the box » ?

Et c’est bien là qu’on attend l’analyse de données massives à travers les technologies de type BigData : pouvoir répondre à un ensemble de problématiques par l’exploitation de données beaucoup plus diverses, et non structurées en plus des données opérationnelles classiques, et grâce à la précision statistique et l’expertise métiers au cœur du système.

Nous avons construit chez SOLADIS notre process d’exploitation de données massives, avec le support de nos partenaires éditeurs (SAS, Toucantoco, Qlick, HortonWorks) qui prend en compte ces principes.

Le succès de nos projets Big Data passe donc bien par la maîtrise et l’apprentissage des données accumulées, de leurs analyses, et des retours métiers qui vont améliorer le modèle, le rendre plus apte à anticiper. Cet apprentissage ne peut se faire que via le support des modèles d’analyses statistiques, pour valider ou invalider les hypothèses, pour suivre ou détecter les modifications d’un comportement, d’un processus, et donc de surveiller la distribution des probabilités des variables qui caractérisent le sujet d’étude.

Alors, pourquoi pas un monde meilleur…