Le small data fait mieux que le big data !

"Dans tous les domaines, les progrès de l’intelligence artificielle permettent d’exploiter des quantités de données de plus en plus impressionnantes pour nous assister dans nos décisions : c’est le big data. Mais à force de parler de big data, on oublie un peu vite qu’on peut déjà améliorer notre jugement en utilisant très peu de données. C’est ce qu’on pourrait appeler le small data.

Un exemple célèbre illustre ce principe. Supposez que vous vouliez prévoir la qualité future des vins de bordeaux dans un millésime donné. La démarche experte normale, c’est de prendre en compte un grand nombre de facteurs – et bien sûr de goûter les vins. C’est ce qui permet de dire que ce sera une bonne année, une grande année, une année exceptionnelle, etc.

Supposez maintenant qu’un économiste, américain de surcroît, vous dise : moi, je fais cette prévision en n’utilisant que quelques chiffres, et sans goûter les vins. L’économiste s’appelle Orley Ashenfelter, et son modèle de prévision utilise trois données seulement : la température moyenne de la saison, la pluviométrie de l’hiver, et celle des vendanges. Pour construire sa formule, il a simplement collecté les données historiques sur ces trois paramètres. Il a ensuite attribué à chacune un coefficient – en utilisant un modèle de régression, une technique statistique très simple...." Lire la suite