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Publié le 13 avril 2021 Mis à jour le 15 avril 2021

Qu'est ce qu'un signal faible?

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Qu’est ce qu’un signal faible?

Quand le coup de tonnerre éclate, il est trop tard pour se boucher les oreilles”,  Sun Tzu, auteur de "l’art de la guerre"

L'origine de la notion de signal faible

La notion de signaux faibles à été mise en avant par Ansoff comme outil conceptuel pour faire de la prospective dans les entreprises. Il en donne la définition suivante :

"Une information d’alerte précoce, de faible intensité, pouvant être annonciatrice d’une tendance ou de bouleversements majeurs". (Ansoff)

Un autre auteur Ganaël Bascou précise :

« Un événement, un article, une prise de parole, un clash… Bref tout ce qui peut sembler anecdotique pour la majorité des gens mais qui, pour un observateur averti, préfigure d’un grand changement »,"

Selon Alloing et Moinet, le signal faible est 

« un fait à propos duquel seules des informations partielles sont disponibles alors qu’une réaction doit être entamée, si l’on veut qu’elle soit parachevée avant impact sur la firme de l’évènement nouveau"

À lire ces définitions on voit bien toute la difficulté de détacher de la masse d'informations existantes celles qui marquent un retournement de tendance et forment une opportunité ou au contraire ne sont qu'écume et infobesité. Pourtant avec internet et nos insatiables téléphones intelligents, ce sont d'immenses quantités de données qui peuvent être traitées et éclairer l'avenir. En 5000 ans d'histoire, l'humanité aurait produit en 30 ans plus qu'au cours de toute son existence et en outre le volume d'information numérique doublerait tous les 4 ans (CEPS).

Les données massives alliées à l'intuition s’avèrent une combinaison gagnante lorsqu'il y a surabondance de données éparses.

Rappelons que les données massives (big data) se caractérisent par les 4 « V» :

  • « volume » : massification et automatisation des échanges de données;
  • « variété » : multiplication des sources et des supports de transfert des données, multiplication des types de données : brutes, non structurées ou semi-structurées;
  • « vélocité » : production, récolte et analyse des données en temps réel;
  • « visualisation » : optimisation de la compréhension et de l’analyse des données via la data-visualisation interactive ou infographie.

Ces datas sont copieusement utilisées par les grandes firmes pour prévoir l'évolution de nos comportements.

Ces firmes combinent les données collectées et massivement traitées avec une écoute sociale. En France Alain de Vulpian avait théorisé la socioperception. Cette écoute du social prend la forme de :

  • Réseau de “capteurs humains"
  • Expédition ethnographique
  • Veille des médias sociaux

Signaux faibles et prise de décision

Mais pour  Michael Porter, professeur d’intelligence économique à Harvard, la veille ne se borne pas à capter les données et à les traiter, elle nécessite  de  « donner la bonne information, à la bonne personne, au bon moment, pour prendre la bonne décision ».

La veille participe à un processus de prise de décision stratégique.

Pour en revenir aux travaux de Ansoff, il imagine une matrice qui croise marché (existants/nouveaux) et produit (existants/nouveaux) et induit des propositions de décisions stratégiques telles que pénétration du marché, développement du marché, développement des produits ou diversification. 

Gare aux gourous 

A côté de ces approches croisant traitement en masse de données et intuition sociale se positionnent des gourous producteur de tendances à partir de leurs  opinions, étayées sur un succès professionnel, une réputation ou du pur marketing. Ils sont reconnaissables à leur recherche sans fin de reconnaissance, à leurs outrances et à la personnalisation de leurs croyances, misant sur un scénographie du discours, s'efforçant, par principe, à aller à contre tendance pour mieux être distingués.

Une solution consiste à étudier et revenir aux faits, par un travail laborieux de recherche, une exploration sans fin du net et la démultiplication de rencontres avec des personnalités inspirantes et passionnées par leur discipline.


Sources

20 minutes La détection des signaux faibles un exercice intellectuel qui peut rapporter gros https://www.20minutes.fr/high-tech/2633311-20191022-detection-signaux-faibles-exercice-intellectuel-peut-rapporter-gros

Wikipédia - Signaux faibles https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Signaux_faibles 

 Traquer les signaux faibles ou l’art illusoire de chercher des aiguilles… dans une botte d’aiguilles
Camille Alloing, Nicolas Moinet
https://www.cairn.info/revue-i2d-information-donnees-et-documents-2017-3-page-17.htm

ZDNet Big data à quoi sert le traitement des signaux faibles? https://www.zdnet.fr/actualites/big-data-a-quoi-sert-le-traitement-des-signaux-faibles-39825270.htm 

CEPS OING Anticiper par la maîtrise de la data et des signaux faibles https://ceps-oing.org/libre-parole/anticiper-par-la-maitrise-de-la-data-et-des-signaux-faibles/ 

Linkfluence Détection de tendances et signaux faibles https://www.linkfluence.com/fr/blog/detection-tendances-signaux-faibles 

Iremos Comprendre et détecter les signaux faibles https://www.iremos.fr/blog/comprendre-detecter-signaux-faibles

Manager en mission La matrice de Ansoff https://www.managersenmission.com/blog/matrice-ansoff/   


Archimag La datavisualisation un outil en plein essort  https://www.archimag.com/demat-cloud/2020/11/16/dataviz-supplement-guide-solutions-marche 


Alloing, C. & Moinet, N. (2017). Traquer les signaux faibles ou l’art illusoire de chercher des aiguilles… dans une botte d’aiguilles. I2D - Information, données & documents, 3(3), 17-18. https://doi.org/10.3917/i2d.173.0017 


Mots-clés: Prospective matrice Décision information Datas Signal faible

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