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Face au Big Data, privilégier les approches holistes

Posted by admin on 23/05/12 10:16

La vue holiste est la vue globale. Le holisme dans son sens actuel est à la fois ontologique quand il s’applique au paradigme de l’être humain et sociologique quand il s’applique de la même manière à la société toute entière.

Dans tout système ouvert et complexe tel que l’homme ou la société, la compréhension des moteurs de l’action et de la réaction ne peut s’opérer qu’avec une approche holiste de la situation. Chaque phénomène sous-jacent est contributeur à l’action et ce n’est que la somme des interactions qui peut éclairer sur l’évolution du système. Par opposition, le réductionnisme cherchant à comprendre de quoi est fait le système trouvera ses limites dès que le système sera ouvert et complexe.

On atteint ici les bornes des approches prédictives comportementales appliquées au e commerce. Réductionnistes par nature, elles montrent aujourd‘hui leur incapacité à saisir les réelles attentes des consommateurs, en temps réel, dans l’environnement le plus ouvert et complexe existant (l’internaute sur le net), de surcroît dans un cadre terriblement inflationniste quant à la volumétrie de données (big data).

Quelle est la cause de la sélection d’un produit par un internaute sur un site e-commerce ? Est-ce la présentation du produit, la publicité vue la veille, le conseil d’un ami, un comparateur bien fait, un effet de mode … certainement un peu de tout ça.

Un site e-commerce est un système fermé et simple, sa conception est accessible aux méthodes réductionnistes telle que le cartésianisme, mais l’homme ou la tribu derrière le clavier est un système ouvert et complexe dont l’appréhension de la situation relève du paradigme holiste.

Chercher à appréhender un comportement par une approche déductive réductionniste pour orienter ou conseiller un humain est une quête perdue d’avance, lançant l’entreprise dans une course au gigantisme de ses systèmes de traitement de données sans grand espoir d’en obtenir un ROI suffisant.

Topics: Big Data

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