L’intelligence artificielle est adoptée dans de nombreux secteurs stratégiques pour s’intégrer à notre quotidien. De son côté, le Big Data continue à propulser l’univers digital vers une évolution constante. Ces deux technologies conjuguent leurs potentiels, accélérant ainsi les progrès numériques. Mais justement, comment ces notions sont-elles liées ? On vous explique.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est composé de mégadonnées impossibles à traiter avec des logiciels classiques. C’est parce que cette technologie repose sur les cinq « V » qui déterminent sa complexité : Volume, Vitesse, Variété, Véracité et Valeur :
- Le Volume renvoie à une quantité phénoménale de données non structurées qui peuvent représenter des centaines de téraoctets, voire de pétaoctets selon les collectes effectuées par l’entreprise.
- Ces mégadonnées arrivent à une Vitesse qui ne cesse d’augmenter. C’est cette Vitesse qui permet d’analyser et de traiter les informations en temps réel.
- La Variété fait référence à la diversité des sources et des types des données : fichiers audio, flux de clics sur une page web, contenus textuels, coordonnées GPS, images…
- La Véracité correspond à la fiabilité des données, en effet il faut veiller avec précautions à la crédibilité des données qui peuvent facilement être erronées (faux profils sur les réseaux sociaux, fautes d’orthographe, piratages, etc.)
- Enfin, la Valeur (notion qui n’est pas toujours présente dans les définitions du Big Data) est le fait que les données traitées doivent apporter une valeur ajoutée à un travail et doivent répondre à des objectifs fixés. C’est ici, la notion de l’utilisation du Big Data qui entre en compte.
On peut donc dire que le Big data est polymorphe, ce qui explique pourquoi il n’existe toujours pas de définition universelle.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
L’Intelligence artificielle est une technologie qui vise à calquer les actions d’une machine sur le comportement humain. Pour ce faire, des algorithmes sont spécifiquement créés et régulièrement améliorés pour doter les ordinateurs de neurones artificiels imitant l’intelligence humaine.
Comment l’intelligence artificielle se sert du Big Data ?
L’Intelligence artificielle est déjà déployée dans de nombreux secteurs bien que nous n’en ayons pas toujours conscience. Elle est implémentée au sein des industries financières pour anticiper les fraudes grâce à sa capacité prédictive, mais également pour détecter les fraudes à la carte bancaire en temps réel. C’est encore l’IA qui est utilisée pour assurer la permanence des SVC (services clients virtuels). Ces derniers mettent les internautes en relation avec un robot programmé pour répondre à leurs messages écrits ou pour tenir un dialogue oral sur des sujets basiques. Les moyens humains ne sont alors déployés que lorsque la machine atteint son seuil de compétence.
Les enjeux de l’IA sont ambitieux puisqu’il s’agit de reproduire le comportement humain le plus fidèlement possible. L’atteinte d’un tel objectif nécessite l’exploitation de ressources complètes et variées.
C’est là que le Big Data intervient puisqu’il permet de rassembler, de gérer et d’analyser des données volumineuses à très haute vitesse. Le volume d’informations qu’il met à disposition offre accès à des données exhaustives et précises. Il est alors plus simple d’élaborer des applications et des solutions pertinentes en réponse à une situation ou une problématique donnée. En outre, les nouvelles informations enregistrées assurent la continuité des découvertes, ce qui permet d’optimiser les applications développées.
Les données fournies à l’IA par le Big Data permettent d’élaborer des stratégies prédictives. Les habitudes de consommation, le type de contenu qu’un internaute consulte le plus souvent, les publications sur les réseaux sociaux… sont condensés et traités par les algorithmes. Il est alors possible de proposer un contenu personnalisé comme il devient plus simple d’optimiser l’expérience client.
La notion de Machine Learning et de Deep Learning repose également sur la conciliation de ces deux technologies. Les mégadonnées disponibles sont exploitées en vue de créer des programmes d’apprentissage dédiés aux machines. Ces dernières apprennent à fonctionner de la même manière que les neurones humains, en vue d’affiner l’automatisation des tâches et la précision des interactions numériques.
Les différentes relations entre ces deux technologies que sont le Big data et l’Intelligence Artificielle sont complexes et demandent des études approfondies. Chaque secteur d’activité peut se servir de ces nouvelles technologies afin d’améliorer ses résultats, mais il faut avant tout se fixer des objectifs et comprendre les enjeux. Pour cela l’événement Big Data & AI Paris consacre deux jours de formations, de conférences, d’atelier et de tables rondes afin que les professionnels de ce secteur technologique puissent partager leurs expériences, découvertes et innovations.
Quels sont les enjeux de ces technologies ?
Les données générées par l’utilisation des machines se fait à une vitesse si élevée qu’il serait impossible au cerveau humain de les absorber et de les traiter convenablement. Force est pourtant de constater que les décisions que nous avons à prendre quotidiennement gagnent en complexité. En dotant les ordinateurs de neurones imitant l’intelligence humaine, il devient plus simple de faire des choix judicieux, en minimisant les marges d’erreur.
Dans un avenir lointain, les compétences des machines devraient surpasser celles de l’Homme. Pour l’heure, l’Intelligence artificielle continue à évoluer selon le rythme établi par les scientifiques qui tirent parti des avantages du Big Data.
Le duo technologique ouvre de nombreuses perspectives, principalement intéressantes. Organisées et exploitées à bon escient, les mégadonnées constituent des indicateurs à la fiabilité accrue. Elles apportent alors des éléments solides qui éclairent les prises de décisions et l’adoption de nouvelles stratégies.
Pour le secteur professionnel dans sa globalité, l’utilisation conjointe du Big data et de l’IA facilite la coordination pour augmenter le rendement.
Dans le domaine de la cybersécurité par exemple, ces technologies contribuent à la protection des données de l’entreprise, de ses partenaires et de ses clients. En parallèle, l’anticipation des actes malveillants est optimisée. Les menaces et attaques informatiques peuvent ainsi être identifiées et neutralisées rapidement.
Dans le segment marketing, les enjeux de l’intelligence artificielle et du Big Data gravitent autour de l’expérience client. Cela inclut l’optimisation du parcours d’achat, l’adéquation des produits/services proposés à des profils spécifiques, l’ajustement de la stratégie de fidélisation par rapport aux attentes des consommateurs, l’amélioration du service après-vente, mais pas seulement.
Les professionnels de la santé trouvent également de nombreux intérêts à exploiter les liens entre les mégadonnées et l’IA. Les machines les plus évoluées se dotent en effet d’une intelligence suffisamment aboutie pour établir des diagnostics précis et orienter l’équipe médicale vers des protocoles de soin adéquats. La détection de certaines pathologies est également accélérée et les prises en charge sont considérablement améliorées.
Les enjeux sont importants, c’est pourquoi il convient de maîtriser parfaitement l’utilisation du Big Data qui alimente les informations exploitables par l’intelligence artificielle. Les recherches se poursuivent encore afin d’apporter davantage d’exactitude dans les résultats des analyses qui servent de base à la programmation de puissants outils numériques.