L`utilité du big data pour le ciblage internet

Big Brother du XXIème siècle : le ciblage commercial
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GENIE MATHEMATIQUE
2014 - 2015
Philippe ECHARD - HUMANITES
Projet Sciences Humaines
3ème année
Hugo Sechier, Agathe Nevière, Anthony Laffond, Mélanie Bazoge, Marie-Cécile Riom
Big Brother du XXIème
siècle
L’utilité du Big Data pour le ciblage Internet

Projet de Sciences Humaines – 3ème année Génie Mathématiques
Big Brother du XXIème siècle : le ciblage commercial
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Projet de Sciences Humaines – 3ème année Génie Mathématiques
Big Brother du XXIème siècle : le ciblage commercial
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Table des matières
NOTE DE SYNTHESE 4
Introduction 4
I. DEFINITION ET OBJECTIFS 4
A) BIG DATA 4
B) LES DEUX TYPES DE CIBLAGES 5
 Le reciblage publicitaire 5
 Le ciblage prédictif 6
II. LE PRINCIPE DU CIBLAGE PREDICTIF 7
DEFINITION DES ALGORITHMES/MATHEMATIQUE 7
III. POINTS FORTS ET REPERCUTIONS DANS LA SOCIETE 10
A) AVANTAGES POUR LES ENTREPRISES 10
B) AVANTAGES POUR LES INTERNAUTES 11
C) UN PETIT PROBLEME DE LOIS… 11
IV. EVOLUTION DU BIG DATA PAR RAPPORT AU CIBLAGE COMMERCIAL 13
Conclusion 14
BIBLIOGRAPHIE CRITIQUE 15
DIAGRAMME DE GANTT 17

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Big Brother du XXIème siècle : le ciblage commercial
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Note de Synthèse
Introduction
Vous décidez de réserver un billet d’avion pour New-York sur Internet. Deux jours
plus tard, en lisant votre quotidien en ligne, une publicité vous propose une offre
intéressante pour une location de voitures  New York. Ce n’est pas une simple coïncidence :
il s’agit d’un mécanisme de publicité ciblée, comme il s’en développe actuellement de plus
en plus sur Internet.
I. Définition et objectifs
a) Big Data
Les vagues technologiques qui se sont succédé au cours de ces trente dernières
années ont joué un rôle déterminant dans l’amélioration des systèmes d’information.
Une émergence des technologies mobiles : Smartphones, tablettes ainsi que l’essor
des réseaux sociaux (Facebook, Twitter, LinkedIn). Il y a également une nouvelle
technologie : le cloud, cette informatique « dans les nuages » permet l’utilisation de la
mémoire, des capacités de calcul des serveurs répartis dans le monde entier.
Tout ceci donne des informations qui sont déduites d’un ensemble de données. Les
données sont donc des éléments porteurs d’information.
L’explosion du volume de données expliquées par l’ensemble des nouvelles
technologies est  l’origine du concept Big Data. Cette expression « Big Data » peut être
définie pour un énorme volume de données structurées ou non structurées, difficilement
gérables avec des solutions classiques de stockage et de traitement.
Une autre caractérisation du Big Data est celle des 3V : Volume, variété et vélocité.
Tout d’abord il y a un nombre inimaginable de données  traiter (l’unité de mesure
est de l’ordre de l’exaoctet
1
). On peut regarder ce tableau pour nous faire comprendre
l’importance de ce « volume » :
1
Exaoctet : Unité de mesure de quantité d’information numérique, valant 1018 octets

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SCHEMA 1.1 : EXEMPLES DE VOLUMES DE DONNEES PRODUITES EN UNE MINUTE EN 2012
Ensuite le second V qui fait référence à la variété des sources qui produisent les
données : tablettes, ordinateurs, smartphones, réseaux sociaux etc…
Et enfin le dernier V représente la vitesse de prise en compte des informations
générées. Car en effet l’objectif est de canaliser et de gérer instantanément les données
pour réagir le plus vite possible, par exemple pour exploiter en temps réel les réponses au
contexte des clients.
On comprend donc que l’usage du Big Data permet de mieux connaître ses clients.
Nous allons creuser un peu plus ce domaine là : le ciblage commercial.
b) Les deux types de ciblages
Comme exposé précédemment, les entreprises ont un nouvel angle d’attaque pour
mieux connaître leurs clients grâce au Big Data. Cette innovation permet de faire du ciblage
comportemental qui est une forme de publicité en ligne qui consiste à afficher des contenus
publicitaires en adéquation avec le comportement d’une personne sur internet. Il existe  ce
jour deux types de ciblage comportemental : le reciblage publicitaire et le ciblage prédictif.
 Le reciblage publicitaire
Cette méthode est assez simple, elle consiste à analyser les recherches effectuées par
un internaute sur un site internet, pour ensuite utiliser ces données afin de diffuser des
bannières publicitaires personnalisées sur les sites que l'internaute ciblé est susceptible de
consulter par la suite. Pour comprendre cette méthode, voici un schéma :