Comme tout le monde, je déteste les buzzwords. Ces nouveaux mots tendances qui ne font qu’ajouter une couche maladroite et déformée sur une réalité déjà difficile à faire comprendre à nos clients.
Seulement, depuis plus de 15 ans, mon métier consiste à trouver les mots et les arguments pour faire comprendre la nécessité de mettre de l’humain dans les projets. Alors quand j’ai découvert le discours de l’ethnographe Tricia Wang sur le thick data, je me suis dit qu’il fallait se saisir de cette expression.
Le big data, littéralement « grosses données », désigne des ensembles de données devenus si volumineux que les entreprises en ont fait leur nouveau Graal. Ce volume de données vous assure-t-il pour autant de prendre de bonnes décisions ? Ou au contraire, n’a-t-il pas tendance à limiter notre capacité de compréhension et d’anticipation des comportements humains ?
Aussi utiles qu’elles soient, ces « grosses données » souffrent de deux biais conjoints : leur manque de contexte, et donc le nécessaire recours à l’intuition lorsqu’il s’agit d’analyser ces datas. D’où le besoin de thick data, des data “épaisses”, capables de contextualiser la connaissance utilisateur.
Là où l’analyse de big data se base sur un socle connu, issu d’univers fermés (des données énergétiques, mécaniques ou informatiques par exemple), le thick data intègre des dynamiques humaines ou d’environnement qui ne peuvent être anticipées. Et apporte donc des éléments de réponses aux questions “Comment anticiper… ?”, “Qu’est-ce que les utilisateurs souhaitent/veulent/pourraient aimer ?”, “Comment demain faire évoluer…?”
L’expression Thick data apporte donc (enfin) une représentation efficace de l’utilité de la data qualitative..
Nabil Thalmann
Nabil est directeur du UserLab Intuiti et président de Flupa UX, association des professionnels de l’UX. Découvrez sur notre site, nos accompagnements en connaissance client.
