L’impact organisationnel du big data : Cas des entreprises congolaises - Ivinza Lepapa, Alphonse-Christian (Acta Europeana Systemica, 2020)
Ce travail a pour but d'examiner l’impact organisationnel des Big Data dans le cadre particulier des entreprises d’un pays sous développé (PSD), qu’est la République Démocratique du Congo (RDC). Les recherches sur l’impact organisationnel des Big Data couvrent principalement la structure des ordinateurs, les architectures Big Data (Im Memory, MPP, SSD). "Les entreprises sont considérées comme des systèmes caractérisés par un besoin fondamental, celui de la survie" (SEGUIN F. et CHANLAT J.F, 1983, page 12). Cette conception relève du paradigme fonctionnaliste et de l’approche managériale qui met en évidence les éléments majeurs qui doivent être maîtrisés pour assurer la survie d'une organisation : l'adaptation, la réalisation des buts, l'intégration et le maintien des normes. L’objet du Big Data n’est pas l’information, mais bien la donnée elle-même, valeur de variable manipulée par les TIC. C’est cette démarche que nous souhaitons explorer dans son utilité pour les entreprises Congolaises. L’originalité de Big Data réside en ce qu’elle ne s’appuie pas sur les structurations préexistantes à la collecte de données, mais entend découvrir au sein de ces données des modèles. Par ailleurs, transformer des informations en données induit un coût minima de capture, de transmission et de stockage. Certaines informations sont ainsi transformées en données en raison de leur utilité supposée. Le Big Data est la combinaison d’au moins deux éléments suivants : volume élevé mais peu défini, complexité et technologies. (DELORT, 2015, pages 5 et sq) L’idée d’un impact organisationnel des TIC et du Big Data semble relever d’un déterminisme technologique renaissant de ses cendres comme à chaque grande vague d’innovations technologiques. (KEFI et KALIKA, 2005, page 45). Nous examinerons la problématique de l’impact des BIG DATA suivant les aspects suivants : - Quels outils de modélisation inductive ? (Econométrie, Machine Learning, modélisation explicative et prédictive) - Quelles transformations dans les entreprises ? - Quelles compétences dans quelle structure ? (compétences technologiques, compétences business).