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Le directeur de l'infrastructure analytique de Ford Moto Company, Michael Cavaretta, s'exprime au sujet de la stratégie Big Data de Ford. Depuis quelques mois, le constructeur automobile américain a fait l'objet d'une restructuration plaçant l'analyse de données au cœur de son activité.
Au cœur de la course au développement de véhicules autonomes, se trouve le Big Data. Les avancées technologiques dans ce domaine sont liées au Machine Learning et reposent sur les données collectées par les constructeurs automobiles. Des données tirées des kilomètres parcourus par des IA comme le Tesla Autopilot, des simulations de pilotage autonome, et des situations de test comme la flotte de véhicules sans fil d'Uber à Pittsburgh.
Pour Michael Cavaretta, directeur des l'infrastructure analytique chez Ford Moto Company, le terme Big Data désigne des données trop lourdes pour être prises en charge par des ressources informatiques ordinaires. Des ensembles de données dotées d'importants volumes, vélocité et variété.
Alors que les ordinateurs sont devenus plus puissants, et le stockage moins cher, ces données sont devenues plus difficiles à gérer. Cependant, elles sont indispensables au Machine Learning, qui repose sur l'apprentissage par l'intermédiaire de boucles de feedback à partir de données.
La division analytique de Ford centralisée pour plus d'efficacité
Jusqu'à récemment, Cavaretta dirigeait un groupe d'analystes spécialisés dans le développement de produits, plus précisément la recherche et l'ingénierie avancée. Il y avait alors plusieurs groupes de ce type. L'un était chargé d'analyser la manufacture, l'autre le marketing, tandis qu'un autre s'occupait des ventes, etc…
Depuis l'élection du nouveau directeur des données et des analyses, Paul Ballew, et la création d'un groupe Global Data Insight and Analytic, cette organisation a changé au sein de Ford. Les groupes d'analystes sont désormais centralisés, et focalisés sur la compréhension des données internes, des données tierces, des partenariats potentiels, et des données de véhicules. Selon Cavaretta, l'objectif est d'avoir une vision et une stratégie d'entreprise gouvernées par les analyses de données.
Pour ce spécialiste, sa fonction est passée de celle d'un véritable Data Scientist, en charge d'un groupe de Data Scientists, à celle de responsable de l'infrastructure analytique et du Data Lake de Ford. Son rôle est d'assembler les données internes, les sources de données externes, les données de véhicules connectés et de véhicules autonomes.
Une plateforme utile et accessible
Le groupe développe une plateforme permettant de stocker des quantités massives de données, de les taguer, et de permettre de naviguer facilement au sein de ces ensembles pour y ajouter des données ou laisser les algorithmes opérer. Il est ainsi possible de modifier la technologie pour le développement futur.
Pour les pièces détachées, les données permettent de visualiser les itinéraires empruntés, et l'efficacité du trajet, afin de réaliser des économies de temps et d'argent. La firme étudie aussi les données de véhicules connectés générées par les voitures électriques. Pour traiter efficacement ces nombreuses données, elle tente sans cesse d'améliorer sa technologie.
Selon Cavaretta, Ford se distingue des autres constructeurs par une approche des données d'un niveau d'entreprise. Son but à long terme est d'être capable de développer une stratégie solide pour tous ses ensembles de données. Pour l'heure, Ford n'envisage pas de recruter des spécialistes des données, mais reste ouvert aux profils les plus talentueux et les plus pertinents vis-à-vis de l'activité de l'entreprise.
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