Publication : L'actuariel Octobre 2018

Quand le big data révolutionnera la prévention

Laure Bert

Annoncé depuis une dizaine d’années, l’avènement de l’intelligence artificielle et du big data devient réalité. En juin, Google présentait son programme Medical Brain, qui peut, selon le groupe, évaluer précisément la probabilité qu’un patient décède lors d’un séjour à l’hôpital. Plus près de chez nous, cet été, la gendarmerie a testé dans onze départements un nouveau logiciel prédictif. Les commandements de compagnie ont été équipés d’une plateforme web qui leur communiquait en temps réel les points chauds de leur secteur, une courbe indiquant l’évolution attendue des tentatives de cambriolage et de vols de voiture. Selon le service central de renseignement criminel de la gendarmerie, ce modèle prédit correctement l’évolution des faits à environ 85 %.

Détecter des corrélations prédictives

Ces logiciels s’appuient sur des algorithmes toujours plus puissants et auto-apprenants capables de traiter les volumes gigantesques de données issus des réseaux sociaux, des caméras de sécurité, des capteurs multiples, des satellites… Des algorithmes qui ne prédisent pas l’avenir, bien sûr, mais qui sont capables de détecter des corrélations suffisamment fines pour devenir prédictives. Ils promettent de révolutionner la prévention, notamment dans le domaine médical. Alors que l’industrie a déjà basculé dans ce monde numérique, chercheurs et entrepreneurs bouillonnent d’idées et de projets pour exploiter dans tous les autres secteurs le précieux filon.

Au cœur de cette effervescence, l’industrie fait donc figure de secteur modèle, le seul, aux côtés des entreprises spécialisées dans les risques climatiques, à être pour l’instant parvenu à bâtir un modèle solide et rentable de prévention grâce à l’exploitation des données. La maintenance prédictive en est le champ d’application le plus concret. Promesse tenue dans l’industrie : depuis deux ans, les grands groupes ont peu à peu converti leurs chaînes de production à cette technologie qui permet de déterminer à quel moment précis devra avoir lieu leur maintenance. Si on se fie aux résultats d’une étude du cabinet McKinsey, « Unlocking the potential of the Internet of things », parue en juin 2015, le mouvement n’est pas près de s’arrêter. Selon ses auteurs, d’ici à 2025, la maintenance prédictive permettra aux entreprises d’économiser 630 milliards de dollars par an. Ce gain proviendra d’une réduction des coûts de maintenance de 10 à 40 %, d’une division par deux du nombre de pannes et d’une diminution de 3 à 5 % du montant investi dans les nouvelles machines grâce à l’augmentation de la durée de vie des machines existantes. « À la fin de l’année, toutes les machines de nos chaînes de production seront connectées, témoigne une porte-parole du constructeur automobile Renault. On a commencé début 2017, soit en ajoutant des objets connectés sur de vieilles machines, soit en les remplaçant par des neuves connectées. Cela révolutionne la maintenance de l’outil de production. Avant, quand une presse d’emboutissage, par exemple, tombait en panne, toute la chaîne était arrêtée. »

Les fabricants de pneus explorent également ce créneau de la maintenance connectée depuis quelques années déjà. En les équipant de puces intelligentes, les manufacturiers, comme Michelin en France, dopent la rentabilité de leurs pneus, tout en se muant peu à peu en prestataires de services. Ils informent le conducteur de la qualité de sa conduite, de l’usure des pneus, de la présence de revendeurs alentour…

Thalès héberge de son côté depuis déjà près de dix ans un laboratoire dédié au big data. Les data scientists de l’équipementier pour l’aérospatiale, la défense et la sécurité y ont développé des algorithmes capables de détecter et d’analyser les facteurs (notamment météorologiques) de retard des avions et de prédire très précisément la durée des vols.

Grâce aux données collectées par les satellites, le big data permet en effet de surveiller l’avènement des catastrophes naturelles. Le Global Forecast System, un modèle de prévision numérique appartenant aux services météorologiques américains, prédit ainsi précisément où et quand un ouragan peut frapper. Dans le même registre, en France, 30 000 communes sont abonnées aux services de la société Predict Services, le spécialiste hexagonal de la prévention des risques climatiques. Pour donner aux élus les bonnes alertes, la société, fondée en 2006, a cartographié des millions de données topographiques qu’elle a croisées avec les données climatiques historiques correspondantes.

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