La science vit une révolution épistémologique qui conduit à un nouveau paradigme de production scientifique, à partir de l’analyse et de l’exploitation intensive des données. De nombreux domaines scientifiques produisent et consomment des volumes de données considérables : la cartographie du génome, l’observatoire virtuel en astronomie, la simulation en physique des particules ou en climatologie etc.
En sciences humaines et sociales, la numérisation du patrimoine (ouvrages précieux, monuments historiques, sites archéologique), la diffusion à grande échelle de contenus culturels (bibliothèques numériques, musées virtuels, musiques, contenus multimédias) et la mise à disposition en ligne de grands corpus d’études (démographie, littérature, histoire…), permettent des analyses jamais égalées dans le passé.
L’extraction de connaissances à partir de grands volumes de données, l’apprentissage statistique, l’agrégation de données hétérogènes, la visualisation et la navigation dans de grands espaces de données et de connaissances sont autant d’instruments qui permettent d’observer des phénomènes, de valider des hypothèses, d’élaborer de nouveaux modèles ou de prendre des décisions en situation critique. Nombreux sont les domaines d’application qui s’appuient sur ces outils pour élaborer des décisions complexes ou acquérir un niveau d’expertise élevé :
- la santé (suivi de la propagation d’épidémies, aide au diagnostic, surveillance post traumatique ou post opératoire),
- la gestion de crises (catastrophes naturelles ou nucléaires),
- les transports (analyse de flux, assignation dynamique de trafic),
- l’environnement (prévisions météorologiques, contrôle de la pollution)
- l’éducation (stratégies de « jeux sérieux », systèmes d’évaluation et de recommandation, interaction sociale dans des réseaux thématiques).
Plusieurs initiatives sont menées au niveau international, et singulièrement européen, pour l’ouverture des données publiques, dans la perspective d’aider les entreprises à générer de la valeur ou celle d’optimiser leurs processus de production ou de commercialisation. Ce mouvement a aussi conduit à l’émergence d’une nouvelle économie numérique, essentiellement basée sur l’exploitation intensive des données (données de cadastre, données de transports, données météorologiques, données personnelles, …) pour mettre en relation directe clients et prestataires, rompant ainsi l’intermédiation qui a prévalu dans l’e-commerce des années 2000. Cette économie, poussée dans l’ensemble par une myriade de jeunes startups, offre des services informationnels à forte valeur ajoutée, dérivés directement des algorithmes d’intégration et d’enrichissement des données, des algorithmes d’apprentissage et de fouille et des techniques de visualisation et de navigation des grands ensembles de données.
