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Qu’est-ce que la data ?

La data, ou donnée, désigne toute information collectée, stockée et analysée de manière numérique. Ces données peuvent se présenter sous différentes formes.

La data constitue ainsi la matière première des outils informatiques et numériques, et se place à la base des processus décisionnels, de l’automatisation et de l’analyse prédictive.

Le Big Data

Ces dernières années ont également été marquées par l’essor du Big Data. Le Big Data désigne un volume massif de données complexes, nécessitant des logiciels de gestion spécialisés. C’est un concept qui évolue constamment et dont la définition peut varier selon l’utilisateur. De manière générale, il permet d’accéder en temps réel à des bases de données gigantesques.

Ces données sont collectées et analysées afin d’être utilisées pour des projets de machine learning notamment. Le Big Data est aujourd’hui utilisé dans tous les secteurs, et permet des innovations majeures.

Le Big Data repose sur 3 principes : les algorithmes, la data et l’informatique.

Les 5V du Big Data

Le Big Data est caractérisé par 5V, qui le différencient des données traditionnelles. Ces 5V sont :

Le volume

Comme expliqué précédemment, le Big Data fait référence à des quantités colossales de données à traiter. Ces dernières sont souvent mesurées en téraoctets, ou encore en pétaoctets et plus.

La variété

Les données du Big Data proviennent de plusieurs sources et peuvent être de différents types :

• Structurées : les données sont traitées avant d’être stockées dans un data warehouse. Les champs sont clairement définis. Exemple : bases de données relationnelles.
• Non structurées : les données sont stockées dans leur format d’origine dans un data lake, sous toutes les formes et toutes les tailles. Leur traitement nécessite l’expertise d’un data scientist. Exemples : images, vidéos, fichiers textes ou audios.
• Semi-structurées : intermédiaire entre les données structurées et non structurées. Exemples : fichiers XML, JSON.

La vélocité

La vélocité fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées. Certaines d’entre elles nécessitent parfois des traitements en temps réel ou quasi réel.

La véracité

Les données du Big Data doivent être fiables et de qualité. En cas d’erreurs ou de doublons par exemple, des processus de nettoyage doivent être mis en place.

La valeur

Le Big Data vise à extraire des informations exploitables afin de créer de la valeur. Cette valeur peut prendre différentes formes : revenus, optimisation des coûts, prise de décision stratégique, etc.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) regroupe l’ensemble des technologies capables de reproduire les capacités analytiques d’un être humain. Pour cela, l’IA nécessite des quantités importantes de données et des capacités de traitement élevées. Plusieurs outils d’IA existent aujourd’hui tels que ChatGPT, Copilot, ou Gemini.

L’IA générative

L’IA générative (ou Generative AI en anglais) est une IA capable de créer du contenu de manière autonome, tel que du texte, des images ou encore des vidéos. Pour cela, elle s’appuie essentiellement sur deux modèles d’apprentissage automatique : le machine learning et le deep learning.

Contrairement à l’IA traditionnelle, qui se concentre principalement sur l’automatisation de tâches spécifiques (résolution de problèmes, calculs complexes), l’IA générative permet de créer des contenus complètement nouveaux en s’inspirant des modèles sur lesquels elle s’est entraînée.

Les différents modèles d’IA :

• Le machine learning : apprentissage à partir de données.
• Le deep learning : forme avancée de machine learning qui utilise des réseaux neuronaux pour traiter les données.
• Les réseaux de neurones : au cœur du deep learning, ces réseaux présentent plusieurs couches de neurones connectés qui traitent hiérarchiquement les données.
• Les LLM (Large Language Models) : réseaux neuronaux pour traiter de grandes quantités de données textuelles (génération de texte, traduction automatique)

Quel lien entre la data et l’IA ?

Le Big Data et l’IA vont de pair. En effet, une grande majorité des applications d’IA reposent sur du deep learning, qui nécessite d’importantes quantités de données.

Ces deux domaines jouent ainsi un rôle croissant dans la transformation numérique des entreprises.

Data & IA : quelques cas d’usage

L’IA et la data s’utilisent de plus en plus aujourd’hui pour l’automatisation des tâches, la personnalisation client et l’analyse des comportements. Elles constituent un réel avantage pour l’entreprise tant au niveau de la sécurité et de l’éthique que du coût et des compétences internes.

Appliquées dans de nombreux services, la data et l’IA participent à la transformation d’une grande majorité de secteurs, tels que la santé, la sécurité, les transports ou encore l’industrie.

Quels enjeux ?

Bien qu’elles présentent de nombreux avantages, la data et l’IA font face à certains enjeux :

• Financiers : elles nécessitent des investissements conséquents pour leur mise en place.
• Psychologiques : il existe un certain manque de confiance envers les algorithmes, ainsi qu’une crainte de travailler avec des données erronées ou de voir son emploi supprimé.
• Humains : l’action humaine reste essentielle pour la mise en place et la maintenance de ces applications.