Statisticien de formation, Vincent Brault a été amené à développer des méthodes de traitement des gros ensembles de données, en franglais les Big Data. Maître de conférences à l’IUT2 Grenoble dans le département Science des Données, il est à l’origine du programme national sur les méthodes statistiques pour le Big Data. L’auteur montre que l’explosion du Big Data bouleverse les méthodes statistiques classiques, qui deviennent insuffisantes face à des volumes massifs de données. Il illustre les limites des outils traditionnels : tests trop sensibles, intervalles de confiance minuscules, modèles linéaires inexploitables ou calculs impossibles à cause de la distribution des données sur plusieurs serveurs. Brault explique cependant que des solutions existent dès lors qu’on mobilise une véritable culture statistique : calculs distribués, stockage adapté, méthodes comme le LASSO ou des distances repensées. Il insiste sur la nécessité de « sortir du cadre » pour repenser les automatismes enseignés et développer des approches plus sobres et efficaces. Enfin, il rappelle que, dans un contexte de consommation énergétique croissante des data centers, les statisticiens ont un rôle crucial à jouer pour proposer des méthodes moins gourmandes et plus durables.