Big Data et Intelligence Artificielle

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Les big datas et l'IA pourraient améliorer les sociétés humaines si elles sont combinées. / Photo via pexels.com

Big Data

Le big data, les mégadonnées ou encore les données massives, désignent des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent l’intuition et les capacités humaines d’analyse, et même celles des outils informatiques classiques de gestion de base de données ou de l’information. L’expression “Big Data” date de 1997 selon l’Association for Computing Machinery. En 2001 l’analyste du cabinet Meta Group, Doug Laney décrivait le big data d’après le principe des “trois V”, bien que certaines entreprises ajoutent un quatrième V pour la Véracité, qui représenté la nécessité de vérifier la crédibilité de la source et la qualité du contenu afin de pouvoir exploiter ces données :

  • Le Volume de plus en plus massif.
  • La Variété de ces données qui peuvent être brutes, non structurées ou semi-structurées.
  • la Vélocité, qui désigne le fait que ces données sont produites, récoltées et analysées en temps réel.

Les données proviennent à la fois de sources externes et internes à l’entreprise. Avec les objets connectés les entreprises obtiennent de plus en plus d’informations sur nous, comme la géolocalisation par exemple.

Enjeux et objectifs

Le but premier est d’analyser ces données tout en gérant l’important volume de celles-ci. 

Enjeu économique

Ces données sont généralement stockées dans de gigantesques Data Centers qui sont en général contrôlés par les plus grands acteurs de l’économie numérique, l’exploitation de ces données est favorisées par la démocratisation au Cloud Computing ( stockage à distance par les usagers d’Internet ) et des supercalculateurs. Ce marché en constante croissance se compte en dizaines de milliards de dollars. 

Enjeu sociétal

Le big data ouvre d’immenses perspectives dans les domaines de la recherche en général : santé, intelligence artificielle, écologie. Celle-ci pourrait donc changer notre façon d’appréhender ce monde.

Prochaines disruptions numériques?

L’IA est omniprésente dans les entreprises de toutes les industries au sein desquelles la prise de décision est transformée par les machines intelligentes. La convergence entre l’IA et le Big Data est inévitable car l’automatisation de la prise de décision intelligente se présente comme la prochaine évolution du Big Data : ce qui veut dire une agilité en hausse, des processus de business plus intelligents et une meilleure productivité sont les bénéfices les plus probables de cette convergence.

On peut voir dans les hôpitaux, administrations ou encore les cabinets médicaux que de nombreuses informations sur les clients, vendeurs et produits sont encore stockées sur papier or il est impossible de stocker les terrabytes de données produites par le streaming vidéo, les textes et les images sur papier.

L’usage du Machine Learning, des systèmes experts et des technologies analytiques en combinaison avec le Big Data se présente comme l’évolution naturelle de ces deux disciplines. L’IA a pour but d’extraire du sens, déterminer de meilleurs résultats et permettre des prises de décisions plus rapides à partir des sources Big Data. Le Big Data et l’IA pourraient permettre de surmonter des défis comme le chômage, les enjeux environnementaux, l’économie, la sécurité ou la santé. Voici quelques chiffres présentés ci-dessous.

Sources : divalto.com / futura-sciences.com / lebigdata.fr