Optimisation et utilisation des données non structurées

Les données non structurées représentent une mine d'informations stratégiques pour les entreprises. Cependant, leur traitement et leur analyse posent de nombreux défis en raison de leur nature qualitative et de leur variété de formats. Cet article explore les caractéristiques des données non structurées, leur impact sur les modèles d'affaires et les technologies permettant de les valoriser.

📊 Chiffre clé

D'ici 2025, 80% des données seront non structurées, posant de nouveaux défis en termes de stockage et d'analyse.

Les fondamentaux des données non structurées

Les données non structurées représentent une part croissante dans le patrimoine de données des organisations. Comprendre leurs caractéristiques et leurs applications est essentiel pour les exploiter de manière stratégique.

Une nature essentiellement qualitative et une grande variété de formats

À la différence des données structurées qui s'organisent dans un modèle prédéfini, les données non structurées ne suivent pas de schéma particulier. Elles sont de nature largement qualitative et se présentent sous des formats variés :

• Documents texte (emails, contrats, rapports...)
• Images, photos et vidéos
• Fichiers audio
• Publications sur les réseaux sociaux
• Données de capteurs et objets connectés

Cette diversité de formats rend leur stockage et leur traitement plus complexes. Cependant, elles recèlent de précieuses informations pour la prise de décision, notamment sur les clients, les tendances du marché ou encore les feedbacks produits.

Des défis techniques à relever

L'absence de structure prédéfinie des données non structurées pose plusieurs défis en termes de gestion :

Stockage

Le volume massif de données non structurées nécessite des capacités de stockage importantes et évolutives. Les data lakes, contrairement aux data warehouses, permettent de stocker des données brutes de manière flexible et peu coûteuse.

Traitement

Pour pouvoir analyser les données non structurées, il faut d'abord les préparer et leur donner une certaine structure. Des techniques comme l'extraction d'entités nommées, la reconnaissance d'images ou encore la transcription audio sont utilisées pour "nettoyer" et enrichir ces données.

Analyse

L'analyse des données non structurées fait appel à des technologies avancées d'intelligence artificielle comme le traitement du langage naturel ou le machine learning. Elles permettent par exemple de détecter des tendances dans les conversations client ou d'identifier des objets dans des images.

Les bases de données NoSQL, une alternative

Pour gérer efficacement des données non structurées à grande échelle, de nouveaux types de bases de données ont émergé. Contrairement aux bases relationnelles SQL, les bases de données NoSQL sont conçues pour stocker des données sans schéma fixe. Parmi les plus connues, on peut citer :

Type	Exemples	Cas d'usage
Clé-valeur	Redis, Amazon DynamoDB	Gestion de sessions, mise en cache
Document	MongoDB, CouchDB	Catalogues produits, profils utilisateurs
Graphe	Neo4j, Amazon Neptune	Réseaux sociaux, recommandations

Bien exploitées grâce à ces technologies, les données non structurées constituent un véritable gisement de valeur pour les entreprises. Elles permettent d'avoir une vision à 360° des clients et des opérations, et de prendre des décisions data-driven.

Implications et défis dans l'analyse des données non structurées

La croissance exponentielle des données non structurées représente à la fois des opportunités et des défis pour les entreprises. En 2025, on estime que 80% des données seront non structurées, sous forme de textes, images, vidéos, données de capteurs et contenus issus des réseaux sociaux. Cette explosion de données complexes et hétérogènes incite les organisations à repenser leurs stratégies data pour en tirer un maximum de valeur business. Cependant, l'analyse et l'exploitation de ces masses de données non structurées posent de nombreuses difficultés :

• Leur volume colossal rend le stockage et le traitement complexes et coûteux
• Leur nature hétérogène empêche d'appliquer les méthodes d'analyse traditionnelles
• Leur vélocité impose des traitements temps réel pour certains cas d'usage
• Leur variabilité nécessite des outils flexibles et évolutifs

Les technologies au service de l'analyse des données non structurées

Pour relever ces différents défis, les entreprises s'appuient sur des technologies émergentes telles que le Big Data, l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning.

Les data lakes, réceptacles des données brutes

Le stockage et la gestion de grands volumes de données hétérogènes nécessitent des architectures spécifiques comme les data lakes. Contrairement aux data warehouses qui stockent des données structurées et "propres", les data lakes permettent d'ingérer des données brutes, dans leur format natif. Cela apporte plus de flexibilité et d'agilité pour stocker de nouveaux types de données.

L'IA et le machine learning pour donner du sens aux données

Une fois stockées, ces données brutes doivent être traitées et analysées pour en extraire de la valeur. L'IA joue ici un rôle clé, avec des techniques comme le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d'images ou encore l'analyse de sentiments, pour "comprendre" le contenu des données textuelles, visuelles ou audios. Les algorithmes de machine learning permettent quant à eux de découvrir des tendances et modèles cachés dans ces masses de données. En s'entraînant sur de larges jeux de données non structurées, ils peuvent par exemple :

• Détecter des anomalies ou fraudes dans les logs machines
• Prédire des pannes d'équipements à partir de données de capteurs
• Personnaliser les recommandations produits en analysant le comportement des clients
• Identifier des mentions de la marque sur les réseaux sociaux pour de la veille

Le edge computing pour traiter les données à la source

Autre tendance technologique émergente : le edge computing. Il consiste à traiter les données au plus près de leur source de collecte, sans les transférer vers un data center central. Cela permet d'analyser des flux de données non structurées (vidéos, capteurs...) en temps réel, pour des applications comme la maintenance prédictive ou la détection d'incidents. Reste que pour exploiter pleinement le potentiel des données non structurées, les entreprises doivent aussi faire évoluer leurs compétences data et mettre en place une gouvernance adaptée. Un autre enjeu majeur consiste à garantir la qualité et la conformité de ces données externes, potentiellement biaisées ou sensibles. Des chantiers complexes mais nécessaires pour transformer ces gisements de données brutes en or!

Cas pratiques et stratégies d'optimisation

Les données non structurées représentent une véritable mine d'or pour les entreprises cherchant à exploiter au mieux leur patrimoine data. Cependant, pour en tirer pleinement parti, il est nécessaire de mettre en place des stratégies et outils adaptés permettant de collecter, stocker et analyser efficacement ces précieuses informations.

Des cas d'usage concrets dans divers secteurs

De nombreuses entreprises ont déjà saisi l'opportunité offerte par l'exploitation des données non structurées pour améliorer leurs processus et offres. RetroStyle Games, une société de développement de jeux mobiles, utilise par exemple les données issues d'illustrations et de fichiers audio pour alimenter la créativité de ses équipes :

"Le processus créatif de nos développeurs de jeux commence souvent par une esquisse, une planche ou un concept artistique, explique Ivan Konoval, data analyst chez RetroStyle Games. Ces œuvres, bien que non structurées, capturent l'essence de ce que nous voulons exprimer dans le jeu." Grâce à des outils de reconnaissance d'images, ces illustrations sont catégorisées et étiquetées pour être facilement retrouvées et réutilisées, donnant de la cohérence à la conception des jeux et accélérant leur développement.

L'IA générative, un levier puissant

L'essor de l'IA générative, capable de créer du contenu à partir de données non structurées, ouvre de nouvelles perspectives. Workhuman, éditeur de solutions RH, exploite ainsi les messages rédigés par les collaborateurs sur sa plateforme pour entraîner des modèles d'IA. Objectif : mieux comprendre les interactions entre employés et s'assurer de l'équité des récompenses distribuées. L'entreprise utilise également des grands modèles de langage (LLM) pour résumer automatiquement les tendances qui émergent de ces échanges et suggérer des formulations pertinentes aux utilisateurs. Un outil de coaching basé sur l'IA, baptisé Inclusion Advisor, a même été développé pour identifier d'éventuels biais dans les messages avant leur envoi.

Bonnes pratiques et recommandations

Pour exploiter au mieux les données non structurées, plusieurs bonnes pratiques sont à mettre en œuvre :

1. Lier les initiatives aux bénéfices business pour obtenir le soutien des décideurs
2. Célébrer les étapes franchies pour maintenir l'engagement des équipes
3. Prioriser la qualité des données pour obtenir des analyses fiables
4. Distinguer les informations exploitables du simple "bruit"
5. Utiliser l'IA pour filtrer et catégoriser les données à grande échelle
6. Soigner les visualisations pour favoriser la prise de décision
7. Monitorer en continu les données pour garantir leur valeur dans le temps
8. Former régulièrement les équipes aux technologies et méthodes les plus récentes

Avec la croissance exponentielle des données non structurées, la maîtrise de leur gestion et de leur analyse sera un facteur clé de compétitivité pour les entreprises dans les années à venir. En s'appuyant sur des technologies innovantes comme l'IA générative et en appliquant les meilleures pratiques, elles seront en mesure de transformer cette ressource brute en véritables insights business.

Perspectives et évolutions

L'analyse des données non structurées ouvre de nouvelles perspectives pour les entreprises en leur permettant de tirer des insights stratégiques. Avec la croissance exponentielle de ces données, il devient crucial de mettre en place des stratégies efficaces pour leur gestion et leur valorisation. Les organisations devront s'appuyer sur les technologies émergentes et adopter les meilleures pratiques pour transformer ces données en avantage concurrentiel.