Intelligence artificielle, Big Data et Data Mining, des technologies complémentaires

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Intelligence artificielle, Big Data et Data Mining, des technologies complémentaires

Le Big Data et l’Intelligence Artificielle :

Deux technologies étroitement liées

 

Le big data réfère à un ensemble de données dont le volume considérable dépasse aussi bien les capacités humaines d’analyse que celles d’outils informatiques classiques. Selon IBM, on génère quotidiennement 2,5 trillion de gigaoctets. Les traiter convenablement requiert, de nos jours, l’apport de l’intelligence artificielle sous différentes formes. Big data et intelligence artificielle constitueront deux technologies dont la complémentarité nécessite l’intervention décisive et intelligente de l’homme.

Qu’est-ce que la data science ?

La data science traite les données structurées mais aussi non structurées. C’est un domaine qui inclut tout ce qui est inhérent au nettoyage, à la sélection des données et à leur interprétation. La data science met instantanément en œuvre les actions suivantes : la programmation, le raisonnement logique, le recours aux mathématiques et aux statistiques. Les données sont captées de façon ingénieuse, ce qui permet d’appréhender toutes sortes de problèmes à partir de différentes perspectives. Ce sont les data scientists qui sont responsables de la création de solutions data susceptibles de traiter les données que les systèmes conventionnels sont incapables de gérer. C’est aux data scientists de veiller à la bonne exploitation de la data science. Cet outil puissant n’est pas autonome : il a constamment besoin d’être alimenté et analysé par des personnes qui en comprennent le fonctionnement, les limites et qui savent tirer profit des différents résultats.

Rôle de l’Homme dans le Data Mining 

Le Data Mining est le processus de collecte d’informations à partir de données extrêmement volumineuses. Celles-ci sont dans la plupart du temps indéchiffrables et incompréhensibles. Ces informations cruciales facilitent la prise de décisions commerciales pertinentes. Le Data Mining se fonde sur diverses méthodes pour aboutir à des connaissances permettant de distinguer les relations et les modèles inconnus de ceux qui étaient connus. Le Data Mining présente des points de convergence avec l’Intelligence Artificielle. Le principal objectif du Data Mining est d’extraire des informations de divers ensembles de données afin de les transformer en structures appropriées et compréhensibles en vue d’une utilisation éventuelle. Cette tâche incombe aux data scientists : ils font valoir leurs compétences de récupération et d’analyse de données pertinentes dans le processus de production de l’entreprise, les opérations commerciales ou le traitement des données client. Ils s’emploient sans cesse à construire et à affiner des algorithmes afin d’améliorer les résultats de recherche et de ciblage.

Data scientist et intelligence artificielle

L’élaboration de modèles prédictifs représente l’une des missions du Data scientist. Cette action a partie liée avec le perfectionnement constant du Machine Learning, qui relève de l’Intelligence Artificielle. En fournissant aux ordinateurs la possibilité d’intégrer en temps réel les dernières mises à jour relatives aux programmes et aux données recueillies, il est possible d’anticiper l’évolution de ces dernières et les tendances relatives à l’activité de l’entreprise. Le Machine Learning et le Data Mining connaissent la même trajectoire : à leur fondement se trouve l’intervention intelligente de l’homme. Néanmoins, il existe des différences : le Data mining rassemble un maximum de données alors que le Machine learning les traite selon une méthode d’analyse qui veille à automatiser la construction du modèle analytique. A force de soumettre des programmes et des données au Machine Learning, il en résultera l’apparition d’informations cachées mais récurrentes d’un traitement à l’autre. Afin d’en faire la meilleure exploitation possible, les data scientists se chargent de développer des algorithmes complexes qui feront gagner en efficacité les entreprises pour qu’elles se distinguent de la concurrence et stimulent leur croissance.

Le big data et l’intelligence artificielle sont deux technologies qui se trouvent au cœur du développement des entreprises contemporaines. Elles nécessitent néanmoins l’intervention de l’homme afin qu’il en oriente l’utilisation de façon intelligente.

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