La révolution des données : Du volume à la valeur

Strategic Advisory Solutions
Septembre 2015
La révolution des données : Du volume à la valeur
Tant de données ont
déjà été créées puis
stockées sur des
DVD que la hauteur
de leur empilement
serait équivalente à
la distance aller-retour
de la terre à la
lune – certains
estiment même
que d’ici la fin de la
décennie, elle pourrait
être équivalente au
mi-parcours jusqu’à la
planète Mars1.
Le monde des données explose. Il n’y a pas très longtemps, le plus « sensationnel » en matière de
technologie était la puissance de traitement informatique qui doublait tous les 18 mois. Aujourd’hui,
c’est la hausse exponentielle des données. Tous les ans, tant de données sont créées puis stockées
sur des DVD que la hauteur de leur empilement serait équivalente à la distance aller-retour de la terre
à la lune – certains estiment même que, d’ici la fin de la décennie, elle pourrait être équivalente au
demi-parcours jusqu’à la planète Mars1. Nous pensons que l’intégration de l’analyse des données dans
l’industrie et le commerce représente une transformation sur plusieurs décennies, qui pourrait générer
des changements économiques et des opportunités pour les investisseurs.
La révolution des données n’est pas la première promesse de transformation de notre monde faite par
la technologie. Toutefois, elle pourrait être la plus rapide. Le premier tournant technologique majeur de
la très ancienne histoire de l’économie fut la révolution de l’agriculture, qui a bénéficié à l’humanité en
lui procurant des méthodes agricoles plus efficaces et un niveau de vie plus élevé. Ensuite, au cours de
la révolution industrielle de la fin du 18e siècle et du début du 19e, la productivité économique a doublé
en 150 à 200 ans environ. La productivité a augmenté de façon exponentielle au cours de la révolution
informatique, triplant au milieu du siècle, à partir des années soixante2.
Maintenant, à l’aube de ce qui, d’après nous, est la quatrième révolution, le monde entre dans une
période de gains de productivité encore plus rapides, grâce à la puissance remarquable qui permet
d’acquérir plus de données.
PIB par habitant aux États-Unis : 1775–20102
50
Révolution
agricole
Révolution
industrielle
Révolution
informatique
Révolution
des données
Dollars (milliers)
40
30
20
10
0
1
1775–1800
1800–1960
1960–2010
À partir de 2010
Source : Golub, Ben, « Enough data to fill a stack of DVDs to the moon (and back) », Computerworld, 31 mai 2011.
Source : « Statistics on World Population, GDP and Per Capita GDP, 1-2008 AD », Angus Maddison, University of Groningen et Banque
mondiale, Databank.
2
GSAMFUNDS.com
Ces informations portent sur l’activité générale du marché, les tendances du secteur ou du segment d’activité et sur le contexte
économique, politique et financier élargi ; elles ne doivent pas être interprétées comme les résultats d’une recherche ou des conseils
d’investissement. Veuillez consulter les renseignements supplémentaires.
À titre d’exemple uniquement. Source : GSAM. Au 31 décembre 2014.
La révolution des données : Du volume à la valeur
Big Data, énorme potentiel
Commençons par séparer les mots « Big » et « Data », souvent utilisés. Dans « Big Data », le mot
« Big » se rapporte à l’énorme quantité d’informations qui sont produites. De son côté, « Data » est le
mot moderne qui sert tout simplement à décrire l’art ancestral consistant à consigner des informations,
et qui existe depuis l’époque des peintures dans les grottes. Ce qui différencie le Big Data, c’est
l’horizon d’opportunités qu’ouvre la numérisation des données.
Les informations numériques se stockent et s’échangent plus facilement, et elles sont plus accessibles
que celles appartenant aux technologies qui les ont précédées. Prenons l’exemple de Wikipédia,
l’encyclopédie en ligne. Wikipédia contenait déjà plus de 2 600 volumes encyclopédiques imprimés de
bibliothèque en 2010 – et ce nombre a considérablement augmenté depuis3. Outre son énorme volume,
cette encyclopédie de l’ère numérique est de nature plus instantanée, et elle est plus accessible que
les précédentes – et l’intégralité de ses données sont stockables sur une clé USB de la taille d’un
pouce. Son volume et sa capacité à être partagée ne font qu’accroître l’importance de la façon dont
nous interprétons et utilisons cette source d’informations.
La numérisation ne suffit évidemment pas à elle seule à nous faire comprendre la transformation du
Big Data dans l’économie moderne. Pour cela, nous devons nous tourner vers les analyses avancées.
De plus en plus, le Big Data permet aux entreprises, aux gouvernements et aux investisseurs de glaner
plus d’informations sur le monde qui les entoure. Autrement dit, avec le Big Data, il s’agit moins de
posséder des volumes de lettres, de chiffres et d’images, que de savoir comment les humains les
utilisent. Voici quelques exemples de la façon dont l’analyse des données stimule l’innovation et les
avantages compétitifs dans le contexte économique.
de santé : McKinsey Co. estime que le Big Data peut permettre de réaliser 300 à 450 milliards
d’économies de coûts dans le secteur des soins de santé en optimisant les soins aux patients – par
la détection et le soin des affections de façon plus précoce et plus efficace que les technologies
actuelles ne le permettent4.
■■ Soins
automobile : de nombreux assureurs offrent dorénavant des rabais aux clients qui
installent des dispositifs de surveillance dans leurs systèmes de diagnostic embarqués – pour
s’assurer qu’ils conduisent prudemment.
■■ Assurance
au détail : les programmes de fidélisation des clients collectent sur les consommateurs des
données ensuite utilisées dans des modèles prédictifs pour segmenter la clientèle, établir les prix et
déterminer les promotions à offrir.
■■ Vente
des maisons : les maisons peuvent être équipées d’appareils « intelligents » reliés
aux réseaux interconnectés, ce qui améliore l’efficacité, le confort et la sécurité.
■■ Automatisation
la « précision en agriculture » consiste à utiliser l’équipement haute technologie, les
services infonuagiques et les analyses de données pour augmenter le rendement des cultures,
améliorer la production de produits alimentaires, abaisser l’impact environnemental et réduire les coûts.
■■ Agriculture :
les services de covoiturage consistent à mettre en relation les usagers de l’industrie
du taxi en utilisant un réseau de conducteurs pour faire appel à leur service. Les utilisateurs de ces
services téléchargent une application mobile sur leurs smartphones – le prix des courses est basé sur
le moment de la journée, le lieu et la demande.
■■ Transports :
3
Sources : Wikipédia.
Source : Kayyali, Basel, Knott, David et Van Kuiken, Steve, « The Big-Data Revolution in US Health Care: Accelerating Value and
Innovation », McKinsey & Co., avril 2013.
4
2 | Goldman Sachs Asset Management
La révolution des données : Du volume à la valeur
La révolution des données dans la gestion des investissements
Les images prises par
satellite des parkings
des commerçants
de détail américains
actuels peuvent
être utilisées
pour mesurer la
fréquentation des
magasins – et aider
à prédire les ventes
réalisées dans des
magasins identiques
avant la publication
des données
officielles.
Il existe aujourd’hui une énorme quantité de données sur toutes les entreprises – des données qui
pourraient influer sur le prix des titres et autres opportunités d’investissement. En tant qu’humains,
nous nous efforçons de faire face au torrent d’informations provenant de centaines, voire de milliers de
sources. Les nouveaux outils d’analyse des données peuvent aider à capter des signaux malgré le bruit.
Par exemple, les images par satellite des parkings des commerçants de détail américains peuvent être
utilisées pour mesurer la fréquentation des magasins – et aider à comparer les ventes réalisées dans
des magasins identiques avant la publication des données officielles. Les outils de reconnaissance des
formes et le traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour passer au peigne fin des téraoctets de
données, afin de trouver de nouvelles opportunités d’investissement. (Un seul téraoctet peut comprendre 17 000 heures de musique, 310 000 photos ou près de 86 millions de pages de documents Word5.)
Prenons l’exemple du secteur de la recherche en investissement, qui peut appliquer ces outils aux
recherches publiées par les analystes de titres.
La vitesse des données et des marchés
L’analyse de données structurées – ensembles de données numériques et tableaux – est bien comprise
et largement accessible. Toutefois, l’analyse des données non structurées – nouveaux témoignages,
publications sur les réseaux sociaux et déclarations financières pour ne donner que quelques
exemples – focalise aujourd’hui une énergie considérable. Nous pensons qu’un horizon de possibilités
s’ouvrirait aux entreprises qui réussiraient à quantifier le qualitatif : la capacité, par exemple, de réagir
instantanément à l’annonce d’un tremblement de terre qui menace leur chaîne d’approvisionnement ou
à un tweet indiquant que les employés devraient être évacués d’un point névralgique.
Tweets par jour
Octets de données créés
chaque jour, estimation IBM
500 millions 6
2 500 000 000 000 000 0007
Appareils, équipements et
autres « objets » connectés
à Internet
28 milliards
(prévisions pour 2020)8
Actifs sous gestion,
fonds indiciels cotés
~2 000 billions USD
Source : Goldman Sachs Asset Management, IDC, Hedge Fund Research, Bloomberg
5
S ource : Brown, Kelly : « A Terabyte of Storage Space: How Much is Too Much? » The Information Umbrella, University of Oregon,
8 juillet 2014.
6
Source : Twitter, avril 2015.
7
Source : International Business Machines.
8
Source : Goldman Sachs Global Investment Research.
Goldman Sachs Asset Management | 3
La révolution des données : Du volume à la valeur
Application de l’analyse des données à la recherche en
investissement
Le secteur de la recherche en investissement publie chaque année des centaines de milliers de
rapports de recherche – et un seul investisseur peut n’en lire généralement qu’un certain nombre.
Aujourd’hui, avec plus de 13 000 analystes individuels en activité sur le marché qui publient un
nombre estimé à 2,7 millions de révisions d’estimation mensuelles, l’analyse approfondie et
systématique de ces rapports représente une tâche irréalisable par une seule personne sans aide
(ou un groupe de personnes)9.
À noter : Nous estimons qu’une personne qui lit 200 mots environ par minute10 aurait besoin de
plus de 865 heures pour lire les rapports publiés pour un seul mois11. Cela signifie qu’elle lirait
continuellement pendant un mois entier, sans dormir.
Plutôt que souffrir d’insomnie, il est possible de tirer parti de l’analyse de ces rapports à un niveau plus
approfondi – et peut-être de découvrir de nouvelles idées perspicaces en matière d’investissement,
dissimulées jusqu’ici.
En voici une illustration. Nous pensons que les analystes de la recherche en investissement pourraient
hésiter à augmenter ou à baisser une cible de prix ou une notation financière trop rapidement. Les
analystes pourraient plutôt choisir de refléter les nouvelles opinions graduellement, en changeant le ton
et la disposition du texte qu’ils écrivent dans leurs rapports. Serait-il alors possible de prévoir certains
changements de cibles de prix et de notations d’analyste ? Nous pensons que la réponse est oui – et
l’explosion des analyses de données a créé des moyens potentiels d’y parvenir.
Une application émergente des données à la recherche, effectuée par un analyste d’une firme de
courtage, consiste à utiliser l’analyse de données pour repérer une tournure positive dans le langage
qu’utilise un analyste avant la mise à jour d’une estimation ou d’une notation. Nous pensons que
l’identification des opinions changeantes d’un analyste avant la publication de notations plus élevées
pourrait fournir des avantages aux investisseurs lorsqu’ils décident d’acheter ou de vendre une action.
Dans la situation inverse, nous pensons que les analystes qui se préparent à déclasser un titre
pourraient parfois utiliser une langue de plus en plus négative dans leurs publications. En utilisant
une vaste base de données de rapports de recherche, il est possible d’identifier les tendances,
éventuellement avant qu’elles n’affectent les rendements des cours des actions.
Nous pensons que ce
sont les perspectives,
et non les données,
qui génèrent de la
valeur. Les données
ne représentent pas
beaucoup de valeur,
sauf si vous pouvez
les interpréter comme
des informations et
agir en conséquence.
Le Big Data : plus que des ordinateurs
Comme l’exemple sur la recherche en investissement le montre, le Big Data ne relève pas uniquement
de l’informatique. Son avantage réel, c’est ce que les gens font des informations qu’il génère.
Se reposer aveuglément sur l’analyse de données pourrait induire en erreur.
Par exemple, les données peuvent montrer qu’il existe une corrélation à 99 % entre la consommation
par personne de mozzarella et les doctorats en ingénierie accordés au cours d’une décennie, ou entre
les divorces dans le Maine et la consommation de margarine par personne12. Toutefois, nous savons
pertinemment que ces phénomènes n’ont aucun rapport. Nous pensons que les données constituent
un outil pour aider les investisseurs – c’est-à-dire des personnes, pas des ordinateurs – à distinguer les
signaux du bruit. Cette tâche devient plus importante dans une ère de vastes données.
Nous pensons que ce sont les perspectives, et non les données, qui génèrent de la valeur. Les données
ne représentent pas beaucoup de valeur, sauf si vous pouvez les interpréter comme des informations et
agir en conséquence. Parfois, l’analyse qui transpose les données en perspectives est simple, mais les
utilisateurs de données doivent faire attention : se reposer aveuglément sur l’analyse de données peut
être dangereux. Nous pensons qu’une utilisation efficace des données demande de faire preuve de
discernement et requiert un contrôle de la part des gestionnaires de portefeuille – les ordinateurs et la
technologie utilisés seuls ne sont pas suffisants.
9
Source : Thomson Reuters I/B/E/S.
10
Source : Ziefle, Martina, « Effects of Display Resolution on Visual Performance », Human Factors, décembre 1998.
11
S ource : L’estimation de rapports pour un seul mois est tirée de la base de données des rapports d’analystes de Goldman Sachs
Asset Management.
12
Source : Vigen, Tyler, « Spurious Correlations », consulté le 20 avril 2015.
4 | Goldman Sachs Asset Management
La révolution des données : Du volume à la valeur
Conséquences pour la gestion de portefeuille
Qu’est-ce que la révolution des données signifie pour la gestion de portefeuille ? Nous pensons que
ses conséquences sont significatives. Le Big Data peut permettre aux gestionnaires de portefeuille
de voir les rapports et les relations existants mais dissimulés entre les sociétés, y compris entre les
secteurs d’activité. Nous pensons que les analyses de données peuvent permettre aux gestionnaires
de portefeuille de repérer ces relations dissimulées plus tôt et plus rapidement que les intervenants du
marché qui ne sont pas équipés de la sorte – ce qui leur confère un avantage potentiel dans le choix
des placements.
Prenons pour exemple la façon dont le Big Data peut être utilisé pour compléter ou même remplacer
l’étude des relations entre le fournisseur et le client. Traditionnellement, un gestionnaire qui cherche
à prévoir les performances en matière de ventes d’une société pourrait observer les fournisseurs
pour repérer les augmentations, les retards ou les engorgements des commandes, afin de se faire
une opinion sur les ventes réalisées au cours du trimestre courant ou sur les ventes à venir. Le même
gestionnaire peut examiner les indicateurs du sentiment des consommateurs et les ventes réalisées
dans les magasins identiques pour comprendre les perspectives en matière de vente. Aujourd’hui, les
données ont élargi de façon substantielle la possibilité de tirer profit des informations. Les gestionnaires
peuvent étudier des centaines, voire des milliers d’autres relations qui créent un potentiel de nouvelles
informations sur les perspectives d’une entreprise.
Par exemple, les gestionnaires de portefeuille peuvent utiliser les données pour repérer les « groupes »
de sociétés qui ont en commun des points qui leur échappaient jusqu’ici. Ces relations pourraient se
concentrer sur la façon dont les entreprises sont touchées par une hausse ou une baisse des prix du
pétrole, ou par un changement dans les conditions météorologiques. Elles pourraient porter sur les
impacts des nouvelles règlementations sur les secteurs d’activités, autre que ceux qui font les grands
titres, ou sur la manière dont des conséquences importantes pour une société dans un pays pourraient
se dissimuler dans une demande de brevet déposée dans un autre pays.
Chacun de ces exemples entraîne un lien de données qui ne peut pas être téléchargé à partir
des terminaux de données standard du marché. Nous pensons que ce sont ces données « non
structurées » qui présentent le plus fort potentiel de transformer les opportunités d’investissement.
Les gestionnaires d’actifs, qui maîtrisent ces données non structurées en investissant dans la
technologie de pointe et en déployant les sources de données les plus étendues, pourraient jouir d’un
avantage concurrentiel sur leurs pairs.
Conclusion : elle n’est pas près de disparaître
Nous pensons que la révolution des données n’est pas près de disparaître et que les investisseurs
devraient reconnaître son potentiel pour remodeler le paysage économique. D’après nous, les
changements générés par la révolution des données continueront de se répercuter dans tous les
secteurs d’activité – en séparant les gagnants, c’est-à-dire ceux qui se serviront le mieux des données,
en les considérant comme un avantage, des perdants – y compris dans le monde de la gestion de
portefeuille.
Goldman Sachs Asset Management | 5
La révolution des données : Du volume à la valeur
Renseignements importants
Les actions peuvent baisser en valeur en raison du marché général et des conjonctures de l’économie et du secteur d’activité, réels
ou perçus. Les obligations sont sujettes aux risques des taux d’intérêt, des prix et de crédit. Les cours, quant à eux, sont souvent
influencés par les fluctuations des taux d’intérêt. En règle générale, lorsque les taux d’intérêt augmentent, on observe une baisse
correspondante de la valeur de marché des obligations. Le risque de crédit fait référence au risque que l’émetteur de l’obligation ne
soit pas en mesure de rembourser le principal et de payer les intérêts.
Le présent document est fourni à titre indicatif uniquement. Il ne s’agit pas d’une offre ou d’une sollicitation d’achat ou de vente
de titres.
CE DOCUMENT NE CONSTITUE PAS UNE OFFRE OU UNE SOLLICITATION DANS TOUT TERRITOIRE DANS LEQUEL IL SERAIT
INTERDIT OU ILLICITE DE LE FAIRE OU À TOUTE PERSONNE À LAQUELLE IL SERAIT INTERDIT OU ILLICITE DE LE FAIRE.
Les vues et opinions exprimées le sont à titre indicatif uniquement et ne constituent pas une recommandation d’achat, de vente
ou de détention de titres par GSAM. Les perspectives et opinions exprimées sont à jour à la date de cette présentation et sont
sujettes à modifications, elles ne doivent pas être interprétées comme des conseils en matière d’investissement. Bien que certaines
informations aient été obtenues de sources réputées fiables, nous ne garantissons pas leur exactitude, leur intégralité ou leur
impartialité. Nous nous sommes fondés sur les renseignements disponibles provenant de sources publiques, en supposant, en
l’absence de toute vérification indépendante, qu’ils étaient tous exacts et complets.
Ces opinions sont valables au 20 avril 2015 et sous réserve de modifications futures.
Ces informations portent sur l’activité générale du marché, les tendances du secteur ou du segment d’activité et sur le contexte
économique, politique et financier élargi ; elles ne doivent pas être interprétées comme les résultats d’une recherche ou des
conseils d’investissement. Ce document a été préparé par GSAM, ne constitue pas une étude financière et n’est pas un produit de
Goldman Sachs Global Investment Research (GIR). Il n’a pas été préparé conformément aux dispositions légales en vigueur en termes
d’objectivité des analyses financières et il n’est pas non plus soumis à l’interdiction de négociation suivant la publication d’études
financières. Les points de vue et opinions exprimés peuvent différer de ceux de Goldman Sachs Global Investment Research ou
des autres services ou divisions de Goldman Sachs et de ses filiales. Les investisseurs sont invités à consulter leurs conseillers
financiers avant d’acheter ou de vendre de quelconques titres. Ces renseignements ne sont pas forcément à jour, et GSAM n’a
aucune obligation de fournir des mises à jour ou des rectificatifs.
Les prévisions économiques et du marché présentées ici reflètent notre opinion en date de ladite présentation, et peuvent changer
sans préavis. Ces prévisions ne prennent pas en compte les objectifs particuliers des placements, les restrictions, la situation fiscale
et financière ou tout autre besoin d’un client donné. Les données réelles pourront être différentes et ne pas être reflétées par le
présent document. Ces prévisions sont assorties d’un degré élevé d’incertitude qui pourrait influencer les performances réelles.
En conséquence, ces prévisions sont à considérer comme une simple représentation d’un vaste champ de résultats possibles.
Ces prévisions sont une estimation, basée sur des hypothèses, et font l’objet de révisions importantes susceptibles de changer
considérablement en fonction des fluctuations économiques et financières. Goldman Sachs n’est en aucun cas tenue de fournir
des mises à jour ou d’apporter des modifications à ces prévisions. Les études de cas et les exemples sont donnés à titre d’exemple
uniquement.
Les performances passées ne sauraient garantir les résultats futurs, qui sont susceptibles de fluctuer. La valeur des
investissements et les revenus générés par les investissements seront amenés à fluctuer et pourraient tout aussi bien
diminuer qu’augmenter. Une perte du principal pourrait se produire
Goldman Sachs n’offre aucun conseil à ses clients en matière comptable, fiscale ou juridique. Tous les investisseurs sont
fortement encouragés à consulter leurs conseillers juridiques, fiscaux ou comptables en ce qui concerne toute transaction ou tout
investissement potentiel(le). Il n’existe aucune assurance selon laquelle le régime ou traitement fiscal d’une opération ou d’un
investissement proposé(e) restera en vigueur à l’avenir. Le traitement ou le régime fiscal peut être modifié par la loi ou l’action du
gouvernement à l’avenir ou sur une base rétroactive.
© 2015 Goldman Sachs. Tous droits réservés.
Date de première utilisation : 18 septembre 2015.
Code de conformité : 169659.MF.MED.OTU. 6 | Goldman Sachs Asset Management
WP_DATAREV/09-15