L'IA et de Big Data sont souvent 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.
La data est utilisée depuis longtemps. Mais l'arrivée d'internet puis des réseaux sociaux a totalement transformé les usages et les techniques, en donnant la possibilité de collecter et d'exploiter une quantité massive de données en quasi temps réel. C'est ce qu'on appelle Le Big Data.
Associées à l'IA, les données représentent pour les organisations d'une variété de secteurs – santé, services financiers, communication, médias… – l'opportunité de proposer des produits innovants, des expériences client attractives et d'optimiser leurs opérations quotidiennes.
Les principales différences entre BI et Big Data
Rôle : la Business Intelligence livre des rapports pertinents en allant chercher l'information directement à la source. La mission du Big data est de collecter, intégrer et analyser une quantité astronomique de données hétérogènes en un temps record.
Le Machine Learning permet d'exploiter au mieux les Big Data en identifiant des modèles et, grâce au forage de données (data mining), d'extraire des informations exploitables et d'identifier des corrélations entre elles, informations et corrélations auparavant inconnues.
En résumé L'objectif principal de l'Intelligence Artificielle est d'apporter l'intelligence humaine aux machines. Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui aide les ordinateurs à apprendre et à agir comme des humains tout en améliorant leur apprentissage autonome au fil du temps.
Le Big Data offre ainsi un contexte d'informations dont la puissance est telle qu'elle peut permettre d'améliorer un processus industriel, d'anticiper les comportements utilisateurs, de réduire des dépenses énergétiques, d'optimiser le recrutement, de transformer les métiers, etc. Car la donnée crée de la valeur !
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Le big data se caractérise par 5 aspects : volume, vitesse, variété, variabilité et véracité.
Il existe trois types d'IA : l'intelligence artificielle étroite (ANI), l'intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).
Une intelligence artificielle repose sur un apprentissage : avant de pouvoir répondre correctement à des requêtes, l'algorithme est entraîné à partir d'ensembles colossaux de données. C'est un processus par erreurs et corrections successives. Ce système s'appelle apprentissage automatique (machine learning).
L'intelligence artificielle est utilisée dans des assistants en ligne automatisés qui peuvent être vus comme des avatars sur des pages Web. Il doit permettre aux entreprises de réduire leurs coûts d'exploitation et de formation. Une technologie sous-jacente de tels systèmes est le traitement du langage naturel.
Début 1950, John Von Neumann et Alan Turing ne vont pas créer le terme d'IA mais vont être les pères fondateurs de la technologie qui la sous-tend : ils ont opéré la transition entre les calculateurs à la logique décimale du XIXème siècle (qui traitaient donc des valeurs de 0 à 9) et des machines à la logique binaire ( ...
Il s'agit de la première caractéristique du Big Data, le volume (la quantité de données produites et disponibles). Il faut aussi que les données collectées répondent au critère de variétés. Les données sont de différents types : données structurées, données semi-structurées, données non structurées.
Les meilleurs logiciels Big Data gratuits et open source
Hadoop. OpenRefine. MapReduce. Cassandra.
Par définition, le big data est un « domaine technologique dédié à l'analyse de très grands volumes de données informatiques ».
Le volume des données explose. Dans un rapport de 2010 consacré au Big Data, McKinsey prédisait une augmentation de 60 % de la marge d'exploitation des retailers qui utiliseraient pleinement ces énormes volumes de données.
Le big data repose sur des technologies de stockage de données et le cloud computing, pour héberger ces informations, ainsi que sur des technologies de traitement de ces données, pour les analyser. Oracle, IBM, Google, Atos, SAS ou Criteo sont autant d'acteurs du big data, intervenant chacun à des niveaux différents.
L'un des avantages les plus importants du big data pour les entreprises est la réduction des coûts du stockage, du traitement et de l'analyse de données massives. Les outils de big data permettent aussi d'identifier des manières efficaces et plus économiques de faire des affaires.
Le Big Data a profondément bouleversé tous les secteurs de notre économie. La convergence d'un volume toujours plus impressionnant de données, et l'avènement d'algorithmes sophistiqués pour les analyser et orienter la prise de décision a en effet le potentiel de rationaliser presque toutes les industries.
- Capacité de raisonner. - Capacité de traiter de grandes quantités de données. - Faculté de discerner des patterns et des modèles indétectables par un humain.
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