Comment le Big Data et l’Intelligence Artificielle peuvent-ils aider l’industrie du ski ?

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Le Big Data se développe rapidement et devient plus important que jamais, grâce à la démocratisation des données et à l’expansion des systèmes IoT. L’industrie du ski en particulier progresse dans le processus de digitalisation et, par conséquent, s’intègre à l’écosystème Big Data et fait face aux défis à ce stade encore précoce. Les stations captent d’énormes quantités de données, mais il leur est difficile de les traduire en informations pertinentes pour elles-mêmes et leurs clients. Les questions clés restent sans réponse : qui sont leurs clients ? Comment se comportent-ils et quels sont leurs besoins pendant la journée de ski ? Comment est le parcours client ? La Big Data a le potentiel d’y répondre, mais ce n’est que la première étape d’un processus long et passionnant.

Qu’est-ce que le Big Data et en quoi est-il différent des autres formes de données ?

Selon McKinsey, quatre caractéristiques le définissent : large échelle (volume), flux de données rapide (vitesse), divers types de données (variété) et densité de faible valeur (valeur), le 4V du Big Data.

Ces caractéristiques font du Big Data une formidable opportunité mais aussi un défi. La collecte, le traitement et le stockage d’énormes volumes de données coûtent cher. Un flux de données rapides mettra au défi les moteurs de traitement et une diversité de types de données augmentera la complexité du cycle de données, du besoin de différents systèmes de traitement à l’application d’une diversité de méthodologies pour apprendre des données. Enfin, une faible densité de valeur rend les informations précieuses difficiles à acquérir, elles sont là mais cachées sous d’énormes quantités de données non pertinentes. Dans de nombreux cas, les informations n’apparaîtront qu’après la combinaison et l’analyse de nombreuses données qui, isolément, ne sont pas très utiles. Cependant, cela vaut la peine de relever ces défis car, avec les bons processus et méthodologies, le Big Data offrira aux décideurs un tout nouveau monde d’informations de grande valeur qui était auparavant inimaginable. C’est ici que l’Intelligence Artificielle fait un pas.

L’intelligence artificielle (IA) est une discipline qui utilise une série de techniques dans des systèmes afin d’effectuer des tâches intellectuelles complexes telles que l’apprentissage, la formation de concepts, la reconnaissance de modèles, la résolution de problèmes ou même l’innovation, la simulation de l’intelligence humaine.

Réseau neuronal d'intelligence artificielle
Réseau neuronal d’intelligence artificielle

C’est un partenaire clé du Big Data, car la plupart des techniques d’intelligence artificielle, telles que les algorithmes d’apprentissage automatique, bénéficieront énormément du volume de données, le premier V du Big Data. Avec plus de données disponibles, les algorithmes ont plus d’occasions d’apprendre, peuvent être plus complexes et peuvent fournir de meilleurs résultats. En outre, les systèmes Big Data profiteront également et incorporeront des méthodes d’intelligence artificielle dans leurs pipelines, jouant un rôle dans la classification des données, la détection des anomalies et la sélection des données pertinentes. De plus, de nombreux types de données non structurées telles que du texte, des voix, des images ou des images seraient inutiles sans les techniques d’Intelligence Artificielle, telles que le Deep Learning. Ces techniques exécutent des tâches complexes telles que la reconnaissance d’objets et d’éléments dans des images ou des concepts et des relations dans du texte, la transformation de données non structurées simples en données structurées utiles, juste une étape avant des informations pertinentes et perspicaces.

Comment le Big Data peut-il aider l’industrie du ski ?

L’industrie du ski commence seulement sa relation avec le Big Data et l’Intelligence Artificielle et à réaliser comment une variété de techniques peuvent être appliquées afin d’améliorer l’expérience du skieur.

  • La reconnaissance d’image peut être utilisée pour détecter les zones encombrées, les installations sous-utilisées et améliorer les systèmes de gestion des files d’attente.
  • Les données GPS permettront aux acteurs commerciaux de mieux comprendre le comportement de leurs clients, quelles installations, pistes et remontées mécaniques ils utilisent et quels services sont leurs favoris, une vision complète et approfondie de l’expérience de ski.
  • Avec des algorithmes prédictifs, des offres de tarification dynamique peuvent être définies pour dynamiser la vente.
  • Des algorithmes de recommandation et des chatbots peuvent améliorer l’expérience des skieurs en guidant les nouveaux clients dans la découverte de la station et en les aidant à découvrir quelles sont les pistes qu’ils apprécieront le plus.

La liste des usages et des possibilités est longue et reste à explorer.

La contribution de Skitude Business Intelligence à l’industrie

Carte thermique de la station de ski par Skitude Business Intelligence
Carte thermique de la station de ski par Skitude Business Intelligence

Skitude Business Intelligence (BI) profite des Big Data générées par la plateforme Skitude pour développer des solutions innovantes basées sur l’Intelligence Artificielle, la source de données clés pour améliorer l’expérience des skieurs et le fonctionnement de la station de montagne.

Plus d’informations sur https://bi.skitude.com/

Andreu Reixach

Andreu Reixach

Andreu Reixach est Data Scientist chez Skitude et en doctorat à l'Universitat Pompeu Fabra. Avec une formation en économie et une spécialisation sur les statistiques et les méthodes quantitatives, il travaille actuellement sur l'utilisation du Big Data pour générer des Business Insights pour le secteur du ski.