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PME et gestion des données, le paradoxe Big data
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Services généraux	PME et gestion des données, le paradoxe Big data
Elles les subissent et les craignent au lieu de s’organiser pour les faire fructifier
L’attitude des PME françaises envers les Big data constitue un paradoxe : alors qu’elles subissent de plein fouet l’accroissement exponentiel de la masse des données, introduire des solutions Big data pour les gérer leur fait peur. Pourtant, à part un effort de dématérialisation et d’organisation, l’utilisation de ces solutions ne présente pas de difficulté majeure, mais au contraire de nombreux bénéfices stratégiques. À long terme, les Big data pourraient bien être le seul moyen pour les PME de rester compétitives sur leur marché.
Les entreprises s’y frottent sans parfois en prendre la mesure. Les Big data, ou accumulation massive de données, correspondent à une révolution en trois dimensions, les fameux 3V : Volume, Variété et Vitesse. Volume, car le contenu numérique sur la Toile ainsi que le nombre d’appareils connectés (ordinateurs, télévisions, téléphones, tablettes, voitures, etc.) ont explosé dans le monde. Variété, car l’échange d’information est de plus en plus multi-support (texte, images, sons, vidéos) et déstructuré : ce ne sont plus seulement les entreprises qui s’adressent aux consommateurs, mais les consommateurs qui s’expriment à l’aide des sites en réseaux (blogs, micro-blogs, réseaux sociaux). Vitesse enfin, car les machines et bandes passantes sont de plus en plus performantes, permettant d’échanger et de lire instantanément tout type d’informations. Les chiffres évoqués par Arnaud Ramond, expert Big data chez Bull au sein de la Business line computing solutions, sont éloquents : “On estime que la masse de données produite de l’origine du monde à 2003 se monte à cinq exabytes, équivalent à quelques mois de génération de données en 2011, quelques minutes aujourd’hui, et probablement beaucoup moins de temps d’ici quelques années”, déclare-t-il en s’appuyant sur une enquête IDC de 2011. On pourrait ajouter deux autres composantes : le Stockage et la Stratégie. Stockage, car les capacités des supports ont considérablement augmenté tandis que le coût moyen a lui fortement diminué. Un mégaoctet coûtait en effet 10 000 dollars en 1956, pour 0,01 dollar. Stratégie enfin, car ces données présentent un intérêt économique colossal pour les entreprises. Tout l’enjeu consiste à analyser et à intégrer ces données à la stratégie commerciale : c’est la “Business Intelligence”.
Google, Apple, Amazon… Les plus grandes entreprises mondiales l’ont bien compris : elles y ont concentré tous leurs moyens et en ont fait leur avantage comparatif. Pourtant, une étude IDC commanditée par EMC a récemment révélé que 70 % des entreprises françaises n’auraient pas encore entrepris de réflexion sur le sujet. Face aux géants américains aux données et aux moyens colossaux, nos modestes PME françaises – plus de 90 % du tissu économique – seraient, elles, épargnées par les problématiques Big data ? Bien au contraire, répondent les experts.
Petite entreprise, petites données ?
Deux raisons peuvent expliquer la désaffection des PME pour le phénomène Big data. Premièrement : le sentiment de ne pas être concerné. Big data, ce sont des logiciels toujours plus puissants, toujours plus rapides, toujours plus intelligents. L’un des plus célèbres : Big Query, développé par Google, capable de stocker et faire analyser 500 Go par 5 machines pendant 5 heures pour environ 200 euros. Mais pour des entreprises d’une quinzaine de salariés, générant peu de sorties de données, de factures ou fichiers clients et peu de données internes, est-ce bien nécessaire ? “Beaucoup d’entreprises travaillent encore avec pour seul outil un tableur Excel”, rappelle Arnaud Ramond, expert Big data Bull. Thierry Andrieux, qui a fondé la société d’intérim et de recrutement Humanessence en octobre 2006, évoque sa propre expérience : “Dans notre activité, il est primordial de bien référencer les fiches candidats afin d’avoir le maximum d’informations au moment du recrutement. Au début, avec nos 10 salariés et des données clients modestes, je ne voyais pas l’intérêt d’utiliser d’autres logiciels qu’Excel et Access, auxquels j’avais été formé de longue date : avant de parler de Big data, il faut commencer par remplir les bases de données !” Pourtant, dès lors que les entreprises ont entrepris une démarche de dématérialisation, l’accumulation va très vite. “Au fur et à mesure, notre entreprise s’est agrandie, les données se sont accumulées et les requêtes Access devenaient de moins en moins pratiques, explique Thierry Andrieux. Nous avons décidé de mettre en place la solution CRM de Salesforce. Aujourd’hui, nous sommes 25 salariés, nous travaillons avec les terminaux mobiles (notamment l’iPad), et nous avons plus de 350 000 candidatures dans notre base de données : nous avons fait exploser les compteurs !”, s’exclame le chef d’entreprise.
Surtout, il ne s’agit plus seulement de traiter des données générées par les entreprises : site Internet mais également réseaux sociaux publics ou professionnels de type Facebook, Twitter ou LinkedIn, les entreprises ne sont plus les seules à produire de la donnée sur elles-mêmes, et elles ne peuvent plus négliger l’importance des retours d’expériences utilisateurs qui restent un moyen gratuit et facilement accessible d’améliorer leur qualité de service. Ce qui augmente inévitablement la masse de données stockées. Sans compter que désormais, grâce aux logiciels en cloud et aux terminaux mobiles, les professionnels peuvent compléter leur base de données de quasiment n’importe où ! Pour Olivier Nguyen van Tran, responsable marketing produit France chez Salesforce, “la combinaison du cloud, des réseaux sociaux et de la mobilité a engendré une explosion de données, qui a elle-même nécessité de faire face au Big data dans les entreprises”.
La peur du géant
Deuxième problème : les Big data font bien souvent peur aux entreprises. “Lorsqu’on pense Big data, on est tenté de se placer du côté infrastructure. Ainsi, les entreprises ont l’impression qu’il leur faut s’équiper en serveurs et en middleware. Cela leur paraît très technique et lourd en termes d’investissements, affirme Olivier Nguyen van Tran. Alors que d’un point de vue applicatif, le problème se résume à intégrer dans les systèmes existants un service logiciel permettant d’accéder à la richesse des Big data. C’est très différent : il s’agit d’intégrer l’innovation et d’aller chercher des informations provenant des objets connectés de la vie courante. Tout de suite, cela fait beaucoup moins peur.” Martine Joulia, directrice des opérations chez Novaxel, ajoute : “Il faut démystifier la gestion électronique des données en général, car c’est la même démarche. Il n’y a pas de concurrence entre Big data et les données traditionnelles : retirer de la valeur ajoutée des données n’est pas nouveau, ce sont juste les outils qui changent”. Et surtout, au niveau des PME, le recours à des “Data scientists” et “Data analysts” n’est pas indispensable, car le travail d’analyse de données réalisé par les logiciels – la Business Analytics, consistant à dégager une logique à partir d’une nuée de données – est déjà bien avancé : il n’y a plus qu’à lire diagrammes et tableaux d’analyse sortis par l’ordinateur.
Par ailleurs, les arguments techniques et financiers des réfractaires tombent rapidement : de nombreuses solutions existent en cloud ou en Saas à des prix très accessibles, et les prestataires misent justement sur des interfaces intuitives pour faciliter la vie au client. Car si toutes les entreprises sont potentiellement concernées par la gestion électronique de données massives, toutes n’ont pas les mêmes usages ni les mêmes problématiques.
Étape 1 - l’intelligence organisationnelle
On peut en fait commencer à parler de données massives à partir du moment où les outils informatiques “classiques” ne sont plus suffisants pour traiter la quantité de données. Et la première cause de massification des données pour l’entreprise, avant même de s’intéresser au multicanal, est celle des données produites par l’entreprise elle-même, par le biais de la dématérialisation. Les Big data sont donc une histoire de dématérialisation avant tout. Or selon Martine Joulia, directrice des opérations chez Novaxel, si l’intérêt à dématérialiser est généralement assez bien compris par les entreprises, elles ne s’organisent pas forcément bien pour faire face aux problématiques qui en découlent et se laissent souvent déborder par l’amas de données : “Avec les nouveaux médias, la quantité d’informations a été multipliée par 1 000 dans les entreprises. Celles-ci se sont désorganisées, elles subissent l’information et les métadonnées”, commente-t-elle. Une désorganisation qui a un coût : selon une étude d’IDC, les collaborateurs consacreraient au moins cinq heures par semaine à la recherche d’informations pertinentes dans leur activité quotidienne, ce qui représenterait un coût moyen par employé et par an de 4 000 à 16 000 euros. Pour éviter ces écueils, des conseils d’organisation et de dématérialisation très simples. Première étape : séparer le signal du bruit, autrement dit l’utile de l’inutile. Il y a d’abord les données internes, qu’il s’agit de trier et de classer pour les retrouver au bon moment. “C’est une analyse de bon sens avant d’être une analyse scientifique ! s’exclame Martine Joulia. Cela relève de l’intelligence organisationnelle des entreprises plus que de l’intelligence scientifique des logiciels de Business Intelligence. Cela devrait être fait naturellement pour les entreprises de moins de 100 personnes, sinon c’est pathologique, de la même manière qu’une personne qui entasse ses papiers.” Des fichiers souvent sauvegardés ad vitam æternam, pour n’être que rarement rouverts : selon une récente étude de la NSF (National Science Foundation), 95 % des fichiers sont ouverts moins de cinq fois. Plus de 60 % des réouvertures ont lieu dans la minute suivant la première ouverture. Plus de 76 % des fichiers ne sont jamais ouverts par plus d’une personne et parmi les fichiers ouverts par des tiers, 90 % des données partagées sont seulement lues une fois. Le tri s’avère cependant plus difficile à effectuer lorsqu’il s’agit de données externes et multicanales, notamment issues des réseaux sociaux, où l’information est beaucoup plus déstructurée.
Deuxième phase : une fois les données importantes triées et stockées, déterminer à quel moment elles serviront à l’entreprise. Or certaines sont assurément plus urgentes et plus qualitatives que d’autres. Solution : hiérarchiser l’information, en séparant les données dites actives, cruciales et amenées à être utilisées dans le court terme, des données dormantes, dont la qualité est relative et l’échéance d’utilisation lointaine. Pour qualifier les données, l’un des points clés réside dans la stratégie de classement mise en œuvre. Les solutions de gestion électronique permettent une indexation automatique des contenus de multiples façons au fil des créations et des modifications. Les administrateurs peuvent aisément établir des politiques de “Tier storage”, visant à déterminer quelles sont les données qui doivent rester sur le disque de production, plus rapide mais plus cher, et celles qui peuvent migrer vers un stockage de second ou troisième niveau, plus volumineux et économique, mais plus lent. Pour Martine Joulia de Novaxel, il faut avant tout “décider d’une politique pour l’entreprise et s’y tenir ! Et consacrer une journée, une demi-journée, même une heure pour définir des règles”. Une fois les règles établies, des solutions logicielles permettent ensuite d’automatiser la gestion hiérarchique du stockage, et de virtualiser l’ensemble des niveaux de stockage. Par exemple, les stratégies de sauvegarde devraient concerner les données actives, afin de les protéger et les garder opérationnelles en toutes circonstances. À l’opposé, les stratégies d’archive ou de conservation des données concernent le plus long terme et les données les moins souvent utilisées. Arnaud Ramond conseille ainsi de conserver des archives actives, où toutes les données sont disponibles en ligne et visibles pour l’utilisateur, dans un environnement protégé, pour une conservation très longue. “Ne rien jeter au moins pendant une période de temps raisonnable, surtout que le prix du stockage décroît”, conclut-il.
Une fois cette organisation mise en place, la gestion de l’amas de données devient aisée ; les experts l’assurent : “ce n’est qu’un automatisme à prendre !”, résume Martine Joulia. Pour des bénéfices très intéressants.
Étape 2 - créer la valeur
Une fois les données stockées et hiérarchisées, les analyses Big data représentent une vraie chance pour les PME de répondre à leurs problématiques métiers. Améliorer l’expérience client grâce aux retours d’expérience au niveau commercial et marketing, prévenir l’usure de l’appareil productif au niveau industriel grâce aux capteurs machines, créer de nouveaux produits innovants grâce à de la veille technologique en R&D, recruter des talents grâce aux réseaux sociaux d’entreprises en ressources humaines… “Il n’y a pas pas un Big Data mais des usages de Big Data qui drivent des composants ou applications différents suivant les objectifs de l’entreprise”, déclare Arnaud Ramond de Bull. Premier facteur clé de succès : “ré-orienter son entreprise autour du client, un concept qui était encore que théorique il y a quatre à cinq ans, mais maintenant nous disposons des outils technologiques pour réaliser cette vision”, explique Olivier Nguyen van Tran, responsable du marketing produit France chez Salesforce. Analyser les demandes, les comportements, les besoins latents, mesurer la qualité de service : autant d’objectifs habituellement marketing et commerciaux, qui se déclinent à la plupart des fonctions de l’entreprise : “Nous allons vers un modèle de ‘customer company’ ”, conclut M. Nguyen van Tran. Deuxième mot d’ordre : retenir l’information et la traiter. Réceptionner, centraliser, consolider, analyser, transmettre voire revendre la donnée, là où il faut quand il le faut : alors que la donnée brute est quasiment gratuite pour tous via Internet, en passant par cette chaîne de l’information, elle se transforme en un actif stratégique qu’on peut monétiser. Voire revendre. C’est ainsi que la marque britannique Tesco revend ses données clients consolidées à certains distributeurs, pour plusieurs millions de livres sterling [voir encadré]. Dernier impératif : la réactivité. “Au-delà d’un certain temps de réaction, [les Big data] représentent un risque, une perte d’opportunités, une épine dans le pied par rapport à la concurrence.”, résume Mouloud Dey, directeur solutions et marchés émergents chez SAS France.
Ainsi, parce qu’elle impacte les processus métiers, et plus généralement les flux d’information au sein de l’entreprise, la gestion des données est un véritable projet d’entreprise. Non pas technologique, mais bel et bien stratégique. Il s’agit d’une part de mieux connaître sa propre entreprise dans son environnement économique afin de positionner en temps réel, et d’autre part de connaître ses clients et leur comportement pour anticiper les tendances du marché. En jeu : devenir challenger voire leader du marché grâce à une différenciation compétitive. Mouloud Dey de SAS France évoque l’exemple de Google, qui vient de lancer un comparateur d’assurances : sans avoir l’expertise sectorielle, le géant du Web répond à un véritable besoin client et, petit à petit, le site devient une plateforme privilégiée. Résultat : l’entreprise va drainer l’essentiel du chiffre d’affaires publicitaire et faire chuter celui des acteurs de l’assurance. “Google est l’exemple type de l’entreprise qui utilise la donnée disponible de manière intelligente pour changer la donne et perturber le marché sur un secteur où personne ne l’attendait”, explique Monsieur Dey. Mais Olivier Nguyen van Tran de Salesforce met en garde : avant de se rêver géantes comme Google, les entreprises doivent cependant bien garder en tête les problématiques métiers. “Si la feuille de route n’est pas clairement définie en amont et que l’on procède à tâtons, il est difficile de rentabiliser l’effort consacré aux Big data”, prévient-il.
“Il faut s’attendre à une ‘contestabilité’ des marchés d’ici quelques années. Si les entreprises ne sont pas encore suffisamment mûres pour le comprendre, elles vont très vite le devenir, car cela devient une question de survie”, conclut Mouloud Dey de SAS France. À bon entendeur, Mesdames les PME…
Points de venteBig Data is watching you !
On associe souvent Big data avec Internet : qui dit e-commerce dit cookies dit tracking du parcours client. Rien de plus facile en effet. Mais si le point de vente devenait la première source de Big data ?
Imaginez : dès l’entrée du magasin, une caméra, couplée d’un portique électronique, guette les flux de visiteurs tout en surveillant les comportements à risque (vols, port d’arme, etc.). Via wifi, les informations sont transmises dans une base de données et serviront à des analyses statistiques. Le consommateur prend un caddie : grâce à un lecteur de code-barres sur la poignée, il peut scanner lui-même ses produits au fur et à mesure de son parcours. Non loin de l’entrée, un panneau publicitaire numérique à écran tactile lui permet de trouver les offres promotionnelles qui l’intéressent avant même l’entrée en rayons. Au-dessus de ce panneau se trouve une caméra de reconnaissance gestuelle. Les objets et le temps de recherche, mais également les expressions du visage seront disséqués par le marketing qui pourra ajuster ses offres en temps réel. En rayon, le magasin peut modifier à volonté les prix des produits automatiquement à partir d’un ordinateur grâce à des étiquettes électroniques. Au fur et à mesure de ses achats, le client reçoit des promotions sur son mobile lorsqu’il approche de certains produits. Comparer les prix par enseigne ? Il suffit de scanner le code-barres ou le QR code du produit à l’aide d’une borne ou de son mobile. Besoin d’aide ? Il suffit d’appeler un vendeur, qui accourra avec sa tablette numérique pour répondre à toutes les questions. Grâce à celle-ci, il peut d’ailleurs anticiper les ruptures de stock en rayon ou les lieux d’engorgement. Au moment de régler, les caisses automatiques font gagner du temps : déposer les articles dans le bac où des capteurs vérifieront que leur poids correspond à la liste scannée. Le consommateur a-t-il une carte de fidélité ? Le magasin enregistre ses achats, lui fait cumuler des réductions sur ses produits récurrents et lui souhaite enfin une bonne journée en l’appelant par son prénom !
L’objectif du magasin est simple : améliorer la satisfaction client via l’expérience d’achat pour augmenter les ventes. Bien sûr, toute cette organisation a un coût : équipement technologique, personnel mobilisé, stockage des données et logiciels d’analyse… sans parler de la facture d’électricité ! Mais l’exploitation des données en magasin a prouvé sa rentabilité. Rien qu’avec sa carte club, le supermarché britannique Tesco a multiplié par 2 son taux de fidélisation et augmenté ses ventes de 10 %. American Apparel, entreprise de prêt-à-porter américaine, affiche une hausse de 30 % du chiffre d’affaires et une baisse de 16 % des vols en magasin depuis l’installation de caméras pour surveiller les comportements d’achats. Les exemples ne manquent pas : Walmart, Sephora, même les boutiques des clubs de football… “En France, on est encore loin de ça, même pour les grandes enseignes de type Carrefour”, affirme Mouloud Dey, le directeur solutions et marchés émergents de SAS France, avant de conclure : “Ce n’est pas forcément grave, c’est juste que les enseignes considèrent qu’il n’est pas encore urgent de traiter ce type de données. Mais cela viendra, sinon elles auront des soucis par rapport à la concurrence.”
Politique Big dataÀ qui confier le pilotage du projet ?
Pour les entreprises confrontées à l’accumulation des données, pas facile de gérer la réorganisation des compétences métiers qui en découle. Le pilotage de la démarche Big data part pourtant d’un postulat simple : “seul le dirigeant, qui possède une vision globale de l’entreprise, peut prendre une décision aussi stratégique que la politique générale qui s’appliquera aux Big data”, affirme Mouloud Dey, directeur solutions et marchés émergents chez SAS France. Quant à l’application de cette politique, “l’aspect métier doit être dominant dans le travail d’analyse, reprend-il. Par exemple, pour une problématique marketing réseaux sociaux, le leadership sera confié à un directeur marketing”.
Mais à l’ère du multicanal, l’information est moins maîtrisable, et ne parvient pas forcément directement à la bonne personne. Qui doit alors la centraliser et la redistribuer ? Avec l’émergence des réseaux sociaux, le community manager (CM) devient de plus en plus souvent le principal récipiendaire de l’information client. Celle-ci doit alors être repérée, analysée et envoyée au bon endroit, selon sa nature : un problème technique remontera au service client, au marketing s’il s’agit du positionnement, ou bien en R&D pour la conception. Aussi les compétences du CM sont-elles étendues dans certaines entreprises, tandis que d’autres ont créé de nouveaux postes : “on voit apparaître un chief digital officer, responsable de l’information digitale en entreprise, dont la casquette couvre le marketing informatique, le service et plus généralement l’expérience client sur le digital”, relate Olivier Nguyen van Tran, responsable marketing produit France chez Salesforce. Arnaud Ramond, expert Big data Bull, parle quant à lui de “chief information officer”, gestionnaire de l’information en charge de son optimisation et de sa consolidation.
Surtout, qui doit être désigné chef de projet Big data ? Les dirigeants ont en effet besoin de relais pour faciliter la conduite du changement auprès des collaborateurs. “Tout le monde n’est pas geek, et il est plus simple d’assimiler l’outil lorsqu’une personne vous montre dans son contexte. Et le dirigeant n’a pas toujours le temps”, estime Thierry Andrieux, dirigeant de l’entreprise Humanessence, dont le “bras droit” exerce en plus de ses prérogatives le rôle de “key user”, utilisateur et démonstrateur des solutions logicielles auprès des employés. Le dirigeant rappelle : “La PME n’a pas les moyens de prendre un chef de projet à plein-temps !” Un DSI-chef de projet ? “Surtout pas !”, martèle Martine Joulia, directrice des opérations chez Novaxel. Si son expertise technique sera utile au choix de l’infrastructure, il ignore en effet les problématiques métiers et clients. Mouloud Dey nuance : “le DSI est un facilitateur, mais le projet doit être mis en place par le leadership métier et par le management”.
En définitive, chaque structure doit se réinventer selon sa propre culture d’entreprise. Les dirigeants un peu désorientés peuvent recourir à l’expertise de consultants déployés par les prestataires. Même si leurs honoraires sont parfois rédhibitoires. Plus accessibles, “les experts-comptables connaissent bien la situation de l’entreprise, et sont généralement eux-mêmes très organisés et à la pointe des logiciels de gestion électronique de données. Ils sont souvent de très bon conseil”, confie Martine Joulia.
Philippe Grange, Organisateur du Salon Solutions*“La dématérialisation n’est plus aujourd’hui une ‘option’, c’est un fait”
Les objectifs des Salons Solutions 2013 ?
Il s’agit de la plus grande manifestation annuelle française consacrée aux technologies de l’information à destination des entreprises, portant sur cinq thématiques principales : les solutions de gestion de l’entreprise (ERP) ; de relation clients (CRM) ; de modernisation des directions Achats (eAchats) ; d’aide à la décision et à l’analyse des données (Business Intelligence) ; et enfin de dématérialisation. Plus de 7 000 visiteurs professionnels y rencontreront plus de 200 exposants, quelque 50 tables rondes seront animées par 10 journalistes, et près de 3 000 auditeurs viendront écouter les témoignages clients, mais aussi échanger et s’informer sur les tendances.
Cette année, deux formats ont été spécialement créés. Premièrement : les “Défis Solutions”, où deux intervenants débattront sur des sujets polémiques avant d’être départagés par le public. Deuxièmement, les “Conférences-dégustations” : les acteurs régionaux du numérique en France présenteront leurs atouts économiques avant de partager les avantages gastronomiques de leur région… Ou comment joindre l’utile au fort agréable !
La place de la gestion des Big data dans les Salons Solutions ?
Les problématiques que soulèvent les Big data y ont toujours été présentes. Depuis longtemps, les entreprises clientes comme les prestataires cherchent des solutions permettant d’une part, de prendre en compte une masse conséquente de données et d’autre part, de les interpréter en temps réel. Cela suppose disposer des moyens de traiter les données hétérogènes provenant de sources multicanal, et aussi valoriser les contenus pour des usages inédits, par exemple la compréhension très fine, voire l’anticipation des évolutions des marchés ou des besoins clients. Dans les différentes tables rondes des Salons Solutions, nous abordons depuis plusieurs années ces thèmes : bases de données In Memory ; collecte multicanal temps réel ; stockage et data mining ; traitement analytique, etc.
Les enjeux du marché de la dématérialisation pour les années à venir ?
La dématérialisation n’est plus aujourd’hui une “option”, c’est un fait. Le train du numérique est déjà parti depuis plusieurs années et c’est un passage obligé prioritaire pour ne pas se faire distancer. Or afin d’en tirer tous les bénéfices, il faut penser la dématérialisation comme un prérequis nécessaire, mais non suffisant à la “numérisation” de l’entreprise. Autre enjeu majeur, celui de la “gouvernance” documentaire de l’entreprise : la collecte, la protection, l’exploitation des données doit s’organiser et s’inscrire dans le cadre d’une vision stratégique. Ce qui est loin d’être le cas aujourd’hui dans la majorité des entreprises. Troisième enjeu : la normalisation et les standards de dématérialisation doivent être simplifiés pour éviter une paralysie des entreprises. Les nombreux textes réglementaires – nationaux et internationaux – ajoutés à la multitude de normes, risquent de venir à bout des meilleures volontés et de perdre jusqu’aux conseillers juridiques. Enfin l’enjeu sécuritaire, que l’on résume sous l’appellation de “confiance numérique”. Celle-ci est aujourd’hui érodée par la découverte des programmes PRISM et consorts, relativisant l’intérêt, entre autres, des outils de chiffrement. Il va falloir tout reconstruire… mais sur quelles fondations s’appuyer ? On en débattra à coup sûr dans nos conférences.
*du 1er au 3 octobre 2013 au CNIT de Paris La Défense, 200 exposants
Par Chloé Niterbuhl
Par admin	Publié le 25/09/2013 Rubriques : Achats & Services généraux	REAGIR
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