Le BIG data et l’intelligence artificielle sont souvent confondus. "Beaucoup de gens ne savent pas vraiment ce qu'est le Big Data ou l'analyse de Big Data" explique Alan Morrison, chercheur senior chez PriceWaterhouseCoopers.
L’IA et de Big Data sont fréquemment évoqués ensemble, car l’intelligence artificielle nécessite des données distinctes afin d’élaborer son intelligence et l’automatiser.
Les deux concepts accomplissent la même tâche, mais il convient de les différencier.
Big data et IA, une révolution technologique ?
L’évolution du big data, correspond à la prise de décision intelligente, c’est donc ce en quoi les deux technologies sont dépendantes l’une de l’autre. Cette convergence permettra de nombreux bénéfices : une hausse de l’agilité, des processus business plus intelligents et une meilleure productivité.
Dans certaines entreprises, de nombreuses données ne sont pas encore numérisées, mais restent sur papier, c’est le cas dans certaines administrations, hôpitaux, cabinets médicaux…
Le stockage de ces données (clients, produits, entreprise) sur papier ne permet pas de les analyser et d’en tirer facilement des conclusions.
La convergence du Big Data et de l’intelligence artificielle est donc inéluctable et l’usage du machine Learning, des systèmes experts et des technologies analytiques en combinaison avec le Big Data sera l’évolution logique de ces deux disciplines.
L’Internet des Objets (par exemple une personne équipée d'un pacemaker, un animal de ferme qui porte une puce, une voiture qui a des capteurs pour alerter le conducteur lorsque la pression des pneumatiques est trop faible, ou tout objet naturel ou fabriqué par l'être humain auquel peuvent être attribuées une adresse IP et la capacité de transférer des données sur un réseau) représente aussi une convergence entre Big Data et Intelligence artificielle. Car il faut un cerveau humain numérisé assez puissant pour mettre en place ce type de réseau.
Pour le futur des entreprises, l'intelligence artificielle va permettre d’extraire du sens, de déterminer de meilleurs résultats, et de prendre des décisions plus rapides à partir de sources Big Data massives.
Néanmoins, en termes d’éthique, l’intelligence artificielle doit encore résoudre quelques problèmes. L’humain devra pour le moment assister les systèmes capables d’apprendre de manière autonome et chargés de déterminer quel Big Data doit être identifié et utilisé.
Quel que soit le domaine : banque, publicité, sécurité, santé, justice… Le Big Data ne peut opérer seul, mais doit être complété de l’intelligence artificielle.
Big Data, de quoi parle-t-on exactement ?
Le Big Data est présent partout dans notre quotidien, que ce soit lorsque l’on effectue des navigations sur le web, sur nos objets connectés, sur les réseaux sociaux, nos données sont collectées. Selon une source d'IBM, 2.5 trillions d’octets de données dans le monde sont générés chaque jour.
Ce sont notamment les cookies qui récupèrent nos données personnelles, ils sont nichés sur les sites web et traquent nos recherches sur les moteurs, nos préférences sur les réseaux sociaux ainsi que nos achats, puis un profil type de consommateur est élaboré.
Ces bases de données de cookies sont ensuite vendues aux annonceurs, afin qu’ils puissent viser de potentiels acheteurs, en établissant un profil type. Les GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple et maintenant Microsoft) sont les géants du web qui ont démocratisé cet usage, par leur modèle économique.
Big data ou métadonnées sont donc des données à l’état brut. Elles doivent d’abord être nettoyées, structurées avant de pouvoir être utilisées.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle, quant à elle, résulte des données traitées. En effet, elle est un type de calcul permettant à des machines d'effectuer des fonctions cognitives, en agissant de la même manière que les humains.
Contrairement aux applications informatiques traditionnelles, qui réagissent aussi aux données, ces dernières devant être codées à la main, les systèmes d’IA modifient leur comportement, pour s’adapter aux changements.
Mais il n’y a donc pas d’IA sans Big Data et sans Big Data pas d’Intelligence artificielle
La puissance informatique double tous les 18 à 24 mois, c’est Gordon Moore co-fondateur d’Intel qui émettait cette théorie en 1965.
Et aujourd’hui, IA et Big Data évoluent encore plus rapidement. L'intelligence artificielle est d’ailleurs utilisée dans de nombreux domaines : par exemple des systèmes de navigation assistée et des logiciels de changements de voie sur les voitures de luxe, ou plus ancien : En 1990, lorsqu’un groupe de scientifiques a entrepris de décoder le génome humain, ils ne l’auraient pas fait sans l’aide d’une intelligence informatique.
Quels sont les 3 grands principes du Big Data ?
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Les algorithmes
Le cerveau en est un. Ce sont donc des modèles de suite mathématiques calqués sur le cerveau humain et permettant de répondre à un problème sans erreur possible.
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La data
La data, c’est la matière, soit les données qui entrent dans les algorithmes et permettent d’aboutir à la solution du problème. Les algorithmes en dépendent.
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L’informatique
L’informatique est le moteur, ou l’ensemble des outils de stockage et de traitement qui s’exécutent automatiquement sur une machine.
C’est grâce aux algorithmes, qui se sont développés grâce à l’explosion des données et au renforcement des outils informatiques induit par la révolution Big Data, que l’Intelligence Artificielle a pu se généraliser.
L’Intelligence Artificielle et le Big Data nous entourent.
Le marketing prédictif avec Amazon
Savez-vous que le géant Amazon sait quand vous allez passer commande ?
Eh oui, grâce à l’alliance du Big Data et de l’IA, la multinationale a mis au point un système prédictif. Le logiciel collecte et analyse en temps réel un ensemble de données sur ses clients, et arrive à faire des prévisions sur le lieu et la date avec laquelle ils passeront commande, avant même qu’ils n’aient décidé d’acheter un quelconque produit sur le site.
Grâce à cette logistique prédictive et l'ia, Amazon a développé un service de livraison de colis groupé, mais a également amélioré son service logistique. La marque va donc gagner du temps et revoir ses coûts à la baisse.
Détecter la fraude à la carte bleue avec PayPal
De nombreuses informations en temps réel pouvant être traitées par les algorithmes du Big Data, les banques ou les systèmes de paiement comme PayPal en ont compris tout de suite l’intérêt, et ont ainsi développé un système de détection des fraudes.
À chaque transaction ayant lieu, un « score de suspicion » est accordé allant de 0 à 3. Il est déterminé en fonction de la nature et du lieu de la transaction et par rapport au profil de la personne qui la réalise. Le système peut alors déceler instantanément une fraude à la carte bleue.
Il existe de nombreux autres exemples, la convergence de l’IA et du Big Data ne devrait donc que perdurer.
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