Le monde actuel est gouverné par l’Intelligence Artificielle. La quantité de données traitées chaque jour par les entreprises constitue une source inépuisable d’opportunités. En parallèle, on assiste à l’émergence du Machine Learning, qui est une technologie permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés. Ce processus nécessite donc une quantité de données importante, ou en d’autres termes, le Big Data.
Pourquoi les deux notions sont utilisées ensemble ?
Le Big Data est une véritable révolution dans le marketing digital. Grâce à lui, les entreprises ont la possibilité d’optimiser leur processus de prise de décision. Mais à ce jour, aucun outil ne peut encore exploiter le potentiel caché du Big Data, à part sans doute le Machine Learning. Les outils de traitement des données classiques ne permettent pas d’extraire la valeur fournie par les données collectées.
Les analystes ne peuvent en effet pas tester toutes les hypothèses compte tenu de la massivité des données numériques, ainsi que de leur corrélation pour pouvoir en tirer de la valeur. En revanche, le Machine Learning pourra garantir une qualité des données grâce à une analyse statistique précise, et tout cela sans l’aide d’une personne physique.
Par ailleurs, à la différence d’un outil analytique classique, le Machine Learning s’applique aux ensembles des données croissants. Plus le système reçoit des données, mieux il s’ajuste et donc se précise. C’est de cette façon qu’il permet de découvrir les prototypes enfouis dans les données de façon plus efficace que l’intelligence humaine.
Le Machine Learning existe grâce au Big Data
Le Big Data est le moteur qui fait fonctionner le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle. Sans la donnée, l’automatisation de l’analyse n’a pas lieu d’être. D’ailleurs, c’est le manque d’un ensemble des données qui a freiné autrefois le développement de l’Intelligence Artificielle, en plus de son incapacité à analyser des données volumineuses rapidement.
Actuellement, avec la mise à disposition des outils technologiques et des outils d’analyse, il est devenu possible d’accéder aux données en temps réel, ce qui permet au Machine Learning et à l’Intelligence Artificielle de passer à une approche pilotée par les données. La technologie actuelle est suffisamment performante pour atteindre les ensembles de données massives et les analyser.
MetLife est un exemple de Machine Learning qui se sert du Big Data pour optimiser son activité. Grâce à la reconnaissance des discours, il permet de mesurer plus efficacement le tracking d’accidents ainsi que leurs conséquences. Bref, Big Data et Machine Learning sont interdépendants et ne peuvent exister pleinement sans l’un ou l’autre.
Quelles sont les limites ?
A ce jour, comme énoncé plus haut, les analyses de données massives ne parviennent pas encore pleinement à en exploiter la valeur. Le Machine Learning est certes une branche de l’Intelligence Artificielle étonnamment brillant, mais comme il apprend lui-même, il est susceptible de faire des erreurs. Il peut traiter et analyser des données, souvent de façon très précise, mais il n’est pas à 100% automatisé. En effet, le Machine Learning, tout comme l’Intelligence Artificielle doivent être supervisés par les humains pour pouvoir atteindre les objectifs métiers des entreprises.
Voilà pourquoi le recours à un tel système et une telle technologie nécessite souvent de faire appel à des data scientists. C’est aussi la raison pour laquelle on qualifie le « Big Data » de secteur d’avenir pour l’emploi. Pour garder un avantage concurrentiel et pour prendre de meilleures décisions pour chaque aspect de son activité, une entreprise doit se servir du Big Data et du Machine Learning pour se démarquer.
De plus, certains experts qualifient le Machine Learning comme étant une forme simplifiée de l’Intelligence Artificielle. En effet, les tâches réalisées par les algorithmes demeurent assez simples et ce n’est qu’en les mettant en corrélation qu’on peut en tirer des systèmes intelligents. C’est par exemple de cette façon que fonctionnent les voitures autonomes. Malgré tout, ces opinions n’empêchent pas l’apparition de solutions qui se basent sur les algorithmes de ML simples.