L’information de demain sera intelligente. C’est-à-dire qu’elle utilisera des applications sémantiques, des métadonnées pour donner de l’information sur les données, pour aider à structurer ce qui ne l’est pas (structuring the unstructured). Les bases de données permettent de lier les documents, les gens, les lieux, les produits, les informations sur les sociétés : mais pour cela, il est nécessaire de structurer les données pour comprendre les relations entre les documents, entre les mots, les concepts, les noms. L’idée qui sous-tend ce glissement vers l’intelligence des données, c’est qu’elles puissent être lisibles non seulement par des hommes, mais aussi par des machines.

Créé par des informaticiens de la Northwestern University, Stats Monkey était à l'origine un logiciel capable d'analyser les statistiques et la feuille de score d'un match de base-ball, d'extraire de ces données chiffrées les principaux tournants de la partie et d'écrire le compte-rendu dans le style des articles sportifs.
Le logiciel s'est amélioré est peut désormais proposer des articles "journalistiques à partir de n'importe quelles données chiffrées : des bilans économiques des entreprises, des cours de la Bourse, des résultats des élections ou des sondages, des statistiques mensuelles du chômage...

Les social media peuvent-ils prédire le futur ?

Les logiciels sont désormais capables de prendre en compte de plus en plus de données pour faire évoluer les prix en temps réel. Les grandes entreprises de l’informatique comme IBM, Oracle ou Hewlett-Packard s’arrachent à prix d’or les start-ups du secteur comme CalmSea, qui vend un logiciel permettant aux détaillants de glaner des indications sur les réseaux sociaux pour proposer des offres plus adaptées aux clients fidèles ou lancer des offres marketing plus fines.

Déplacements, vie sociale, maladies et même opinions politiques : les données recueillies par nos smartphones en disent long. Selon un groupe de chercheurs les données recueillies par les smartphones sur un échantillon conséquent d'individus permettrait de définir un "modèle de comportement humain" auxquels nous répondrions par millions.

L’esprit du temps qui a fait émerger le personnage du métrosexuel – l’homme urbain obsédé par son style et son apparence physique – est en train de créer son équivalent numérique : le datasexuel. Le datasexuel est préoccupé par les données personnelles. Les outils de visualisation ont donné une forme de coolitude à l’enregistrement obsessionnel de l’activité quotidienne.

Pour Alan Mitchell, cofondateur et directeur de la stratégie du cabinet britannique Ctrl-Shift, la Big Data aurait presque un côté contre-révolutionnaire : le chant du cygne d’une informatique productiviste, centralisatrice, centrée sur les grandes organisations.

"le principal déficit que rencontre notre société ne réside pas dans la capacité de traiter un grand nombre de données, bien au contraire. Le défi est celui de la logistique de l’information : comment transmettre exactement la bonne information à, et depuis, les bonnes personnes, au bon format, au bon moment. Une affaire de ‘Toutes Petites Données’" Alan Mitchell

Les organisations, équipées de moyens très supérieurs à ceux du commun des mortels, deviennent capables de traiter des volumes toujours croissants d’informations toujours plus hétérogènes, afin de détecter des phénomènes toujours plus subtils, de prendre des décisions toujours plus pertinentes – et au final, de renforcer leur position ou d’en occuper de nouvelles. Et pourquoi pas ? Mais pour Mitchell, cette informatique-là rencontrerait ses limites, dont les Big Data constitueraient une sorte de tentative désespérée de les repousser. Première limite, déjà énoncée par plusieurs chercheurs : le fantasme d’un accès direct, sans médiation, à la réalité de phénomènes physiques, biologiques ou sociaux, qui oublie volontiers qu’une donnée n’a rien de “donné” : elle est construite comme une variable, avec une finalité précise, puis produite, saisie ou acquise par des mécanismes qui constituent autant de médiations plus ou moins masquées.

RTL Nederland et InSites Consulting utilisent le logiciel d’analyse prédictive pour obtenir des informations précieuses à partir des commentaires des téléspectateurs provenant de réseaux sociaux ou d’autres sources de buzz en ligne ayant trait aux programmes télévisés. La collecte des points de vue des téléspectateurs permet à RTL Nederland, par exemple, sur les émissions X Factor et So You Think You Can Dance, de mieux cerner les besoins et préférences des téléspectateurs, et d’améliorer leur satisfaction et leur participation.