DOSSIER TECHNOLOGIE

Le Dark Data :
ce que le web ignore dans la recherche de solutions

juillet 15, 2025

BY / Matxup / Publication Spéciale // 8 MINUTE READ

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Toujours plus de data

Et si la majorité des réponses à nos défis économiques, sociaux ou techniques qui existent n’était pas accessible sur le web, aux moteurs de recherche et à l’IA ?
À l’heure où l’on parle de transformation digitale, d’intelligence artificielle générative et de connaissance universelle, un paradoxe majeur s’impose : la plupart des savoirs réellement utiles sont introuvables sur Internet.
On les appelle les dark data, ou « données sombres » – non pas parce qu’elles sont forcément secrètes, mais parce qu’elles sont invisibles : non structurées, non référencées, non exploitées. Pourtant, elles représentent la matière première la plus précieuse de l’innovation. Matxup, avec son approche HAi (Humain + IA), en fait une ressource stratégique.

I. L’illusion d’un savoir accessible à tous

Nous sommes entrés dans une ère où tout semble à portée de clic. Besoin d’une réponse ? Google. Envie d’approfondir ? YouTube, ChatGPT, Forums ou podcasts. Et pourtant, cette abondance cache un appauvrissement : la redondance remplace la nouveauté. L’IA générative n’invente pas : elle expose ce qui est déjà populaire, souvent au détriment de ce qui est subtil, marginal, vécu ou récent.

Exemple : une entreprise cherche à réduire les arrêts de production dus à une panne intermittente. Elle interroge internet, consulte des rapports, interroge un modèle d’IA. Aucune solution satisfaisante. Ce qu’elle ne sait pas ? Un ancien technicien, parti à la retraite, avait trouvé une astuce pour neutraliser ce dysfonctionnement récurrent… Mais cette connaissance n’existait que dans sa tête ou dans ses carnets techniques, restés au fond d’un tiroir.

Ce cas, bien réel, illustre une chose : le web n’a pas accès à ce que les humains ne publient pas. Cela vous paraît évident mais cela a tendance à être oublié par facilité. Si je commence à en prendre conscience, cela rend mes recherches plus complexes et moins efficaces.

II. Qu’est-ce que le Dark Data ?

Le terme désigne l’ensemble des données créées, collectées et non utilisées, ou jamais collectées car trop informelles, contextuelles ou restées de dans nos têtes. Dans les entreprises, cela représente entre 80 % et 95 % de l’information potentiellement exploitable (source : IBM, IDC, Gartner).

Cas réel : Une startup dans le secteur de la mobilité urbaine a découvert, après un an d’expérimentation, qu’un groupe d’usagers avait modifié l’usage prévu de son service pour mieux répondre à un besoin local. Cette information ne figurait dans aucun rapport. Elle est apparue dans une conversation WhatsApp entre deux community managers.

Ces « données sombres » ne sont pas absentes : elles sont hors radar.

III. Pourquoi l’IA ne peut pas les exploiter et pourquoi ça bloque l’innovation

L’IA générative apprend à partir de corpus de textes accessibles, structurés, documentés. Elle est forte dans la généralisation, mais aveugle au non-dit. Ce qui n’est pas formulé, publié, numérisé ou massivement partagé est… invisible.
Autrement dit : l’IA ne lit pas ce que vous ne lui montrez pas.
Or, dans le monde réel, le monde des entreprises ou professionnel plus précisément, les meilleures solutions sont souvent atypiques, locales, hybrides : elles naissent du croisement entre savoirs métiers, contraintes concrètes et intuition humaine. Ce sont précisément ces éléments qui échappent aux bases de données traditionnelles. Nous ne sommes pas tous des chercheurs qui consignent leurs découvertes via les “articles publiés” dont on a tant parlé ces dernières années.

IV. Comment exploiter le Dark Data intelligemment

Le défi n’est pas seulement technique. Il est culturel, éthique et organisationnel.
Pour valoriser le Dark Data, il faut :

Créer des espaces de captation du savoir informel (ateliers, communautés, journaux de bord)
Mettre en place des outils d’annotation intelligente (enrichissement par l’humain, reformulation assistée)
Garantir un cadre éthique de confiance : ce qui est partagé ne doit pas être utilisé sans contexte ou accord
Mettre l’humain au centre de la boucle de valorisation

Cas Matxup : Lors d’un challenge sur les filières agricoles locales, une contributrice partage une astuce traditionnelle de conservation des semences. L’IA ne connaissait pas cette pratique. Mais une fois reformulée, documentée, reliée à d’autres pratiques… elle devient une brique de solution partagée dans la communauté.

Le savoir dormant devient savoir actif.

V. HAi (Humain + IA) : une méthode pour activer les savoirs invisibles

Chez Matxup, nous avons conçu HAi comme une réponse directe à cette impasse : comment exploiter intelligemment ce qui ne peut pas être simplement « cherché sur Google » ?

Avec HAi, nous activons des cercles où :
Les membres partagent des vécus, idées, intuitions ou frustrations liées à un sujet donné
L’IA cherche parmi ses connaissances puis reformule, structure, relie et met en lumière des points de convergence
Le collectif rebondit sur ces propositions, enrichit, nuance, adapte (BcLabs)
Une ou plusieurs solutions émergent, souvent inédites

Ce que permet HAi :

Faire remonter l’expérience terrain et la transformer en ressource
Identifier des signaux faibles
Valoriser les savoirs périphériques ou marginaux
Prototyper des solutions qui n’existeraient pas sans l’intelligence collective

Conclusion : Le web vous donne des réponses. Le Dark Data vous donne des solutions.

Tant que 90 % de la connaissance restera dans l’ombre, dans les têtes, les gestes, les marges des réunions ou les notes de terrain, l’innovation véritable nécessitera des humains. Mais pas seuls. Avec des IA capables de les écouter, de les structurer et de les amplifier, sans jamais les remplacer.
C’est cette alliance que Matxup propose avec HAi : transformer l’invisible en action, et faire du savoir non-structuré la ressource clé du monde qui vient.
« Tout ce que l’on voit n’est que la surface de ce que l’on sait. Le reste est encore à une richesse de l’homme. »

Aparté

Le manque d’accès au dark data est aujourd’hui l’un des plus grands défis des créateurs d’IA. Voici les principales pistes de solution qu’ils explorent actuellement pour pallier ce vide :

1. L’intégration humaine (Human-in-the-loop)

Principe : Associer des humains à l’IA dans les phases d’apprentissage ou d’usage pour capter des données « invisibles » (expériences, savoir-faire, corrections, retours terrain…).

Objectif : Extraire des micro-connaissances qu’aucun document ne contient, via annotation, reformulation, ou reformulation guidée.

Exemples :

ChatGPT et Copilot qui apprennent via les corrections ou reformulations de l’utilisateur.
Interfaces de feedback intégrées dans des outils professionnels pour enrichir les modèles avec les réalités métier.

2. L’apprentissage fédéré (Federated Learning)

Principe : Faire apprendre des modèles localement (sur l’appareil ou le serveur de l’utilisateur) sans que les données ne quittent leur environnement.
Objectif : Protéger les données sensibles tout en permettant leur valorisation.
Utilisé notamment par : Google, Apple (ex. : clavier prédictif, reconnaissance vocale), certaines IA médicales.

3. Les jumeaux numériques (Digital Twins cognitifs)

Principe : Créer un modèle numérique vivant d’un processus métier ou d’un savoir humain, qui s’enrichit en temps réel par l’usage.
Objectif : Formaliser ce qui n’est pas formalisé, en captant automatiquement les gestes, les décisions ou les raisonnements humains.
Applications :
- Industrie (maintenance prédictive),
- Médecine (suivi patient et savoir médical empirique),
- RH (modélisation des compétences tacites).

4. La capture en continu de la donnée faible (Weak Signal Mining)

Principe : Observer en continu des micro-signaux (texte libre, audio, images, navigation, chat interne) pour détecter des savoirs non exprimés directement.
Objectif : Émergence de connaissances périphériques ou marginales, souvent à haute valeur.
Exemples :
- Analyse de tickets SAV non catégorisés.
- Étude de mails ou de forums internes d’entreprise.
- Détection d’usages inattendus d’un produit.

5. Le crowdsourcing ciblé ou contextuel

Principe : Solliciter directement des communautés pour qu’elles formalisent des savoirs informels sur un sujet précis.
Objectif : Injecter dans les bases de l’IA des expertises humaines spécifiques non accessibles autrement.
Cas types :
- Projets open source (ex. : Wikipédia, Stack Overflow),
- Plateformes de labellisation (ex. : Scale AI),
- Initiatives collectives (ex. : Matxup et son approche HAi).

6. L’annotation assistée par l’IA (AI-assisted knowledge extraction)

Principe : L’IA aide à structurer ce que l’humain lui fournit : elle reformule, organise, catégorise.
Objectif : Faciliter l’extraction de savoirs de documents bruts, conversations, journaux de bord, etc.
Exemple : L’IA lit une discussion interne ou un compte-rendu, identifie une solution originale, la synthétise pour alimenter une base de connaissances métier.

7. L’open sourcing de modèles spécialisés

Principe : inciter les communautés à développer des modèles IA dans des niches (artisanat, agriculture, réparation, métiers rares).
Objectif : faire émerger des savoirs tacites là où l’IA généraliste est aveugle.
Exemples :
- Bloom (IA open source multilingue),
- Modèles spécialisés dans les pratiques agricoles locales, la santé communautaire, etc.

En résumé

Aucune solution unique n’existe pour combler le vide du dark data. Mais les grandes stratégies sont :

Impliquer l’humain dans le cycle de l’IA,
Respecter le contexte local et le cadre éthique,
Créer des interfaces de captation douce du savoir implicite.

C’est précisément ce que fait HAi chez Matxup : capter le savoir informel à sa source humaine, le structurer avec l’IA, puis le redistribuer sous forme de solutions concrètes.

> Souhaitez-vous qu’on intègre cette partie dans l’article du blog comme un encadré expert ou un chapitre bonus ?