Les termes Big Data et intelligence artificielle (IA) sont des sujets très populaires dans le monde technologique d’aujourd’hui. Il s’agit de deux choses très différentes, mais qui dépendent chacune de l’autre pour évoluer.
Actuellement, chaque entreprise et chaque technologie tirent parti des grandes quantités de données pour garder le rythme en matière d’innovation. Le Big Data fait référence au stockage et au traitement de données massives tandis que l’IA est ce qui permet de leur donner du sens. Quelles sont les différences entre les deux concepts ? Comment coexistent-ils ? Toutes les réponses dans cet article.
Le Big Data et l’IA
Nous sommes actuellement entrés dans le monde de l’industrie 4.0. Cette quatrième révolution industrielle fait référence à la numérisation des processus de production dans les entreprises, ainsi que d’autres activités. Et au cœur de cette révolution se trouvent l’IA et le Big Data.
Les mégadonnées
Le Big Data ou mégadonnées correspond à des quantités massives de données générées par plusieurs sources. Le concept de Big Data implique à la fois le stockage, le traitement et l’analyse de ces grands volumes de données pour en tirer parti.
Il peut donc provenir de différents secteurs et sa nature peut être très diversifiée. Par exemple, le Big Data peut inclure des fichiers multimédias (photos, vidéos, textes), des fichiers journaux ou des informations transactionnelles. En outre, les données peuvent provenir des réseaux, des médias sociaux, des appareils connectés, etc.
Généralement, les mégadonnées sont générées en temps réel et à grande échelle, ce qui explique son aspect volumineux.
L’intelligence artificielle
Par définition, l’intelligence artificielle ou IA consiste à imiter l’intelligence humaine à l’aide d’un programme informatique. En d’autres termes, il s’agit d’un domaine technologique dans lequel les chercheurs développent des solutions permettant aux ordinateurs de résoudre un problème à la manière d’un humain.
Pour y parvenir, les machines se basent sur des données étiquetées qui lui permettent d’apprendre. En analysant ces informations et en identifiant leurs corrélations, les systèmes d’IA peuvent ensuite entreprendre des actions intelligentes. Nous pouvons par exemple citer l’analyse prédictive qui permet aux entreprises de faire des prévisions sur le futur. D’autre part, les agents conversationnels sont des programmes informatiques capables de converser dans le langage naturel.
IA et Big Data : différents ou similaires ?
Les définitions respectives nous montrent déjà qu’il s’agit de deux concepts différents. Néanmoins, expliquons plus clairement ce qui différencie le Big Data et l’IA en quelques mots.
Les différences
Le Big Data fait référence à des données nécessitant un traitement en plusieurs étapes. En effet, exploiter les mégadonnées implique la planification, l’identification des sources, le stockage et la gestion des informations, l’analyse et la prise de décision.
De son côté, l’intelligence artificielle est un programme informatique qui effectue des tâches cognitives en se basant sur des données. À la différence des applications traditionnelles, les programmes intelligents peuvent modifier leur comportement afin d’aboutir au résultat attendu.
En somme, le Big Data désigne une entrée brute tandis que l’IA désigne une sortie résultante d’un traitement de données. Autrement dit, ce sont deux choses complètement différentes.
Par ailleurs, le Big Data consiste à traiter des données pour en extraire des informations significatives. Cela inclut, par exemple, l’étiquetage des données ou l’identification des relations entre les modèles. Pour sa part, l’IA ne se contente pas d’extraire des informations. Elle les interprète pour ensuite agir en conséquence. En d’autres termes, le Big Data vise à obtenir des informations et l’IA prend des décisions.
Le point d’intersection
Force est de constater qu’il existe un point commun entre les deux technologies : les données. Bien que leurs objectifs soient assez différents, l’IA et le Big Data tournent tous deux autour du traitement des données.
Les complémentarités entre le Big Data et l’IA
Non seulement l’intelligence artificielle et le Big Data ont un point en commun mais ils se complètent aussi mutuellement. L’IA s’alimente du Big Data pour accéder à une plus grande quantité de données tandis que les mégadonnées s’appuient sur l’intelligence artificielle pour obtenir des informations plus pertinentes.
Le Big Data alimente l’IA
L’aspect intelligent de l’IA est fondé sur les données. Cela signifie que plus elle dispose de données d’apprentissage, plus elle devient intelligente. De plus, avec l’évolution constante de la technologie, un système d’IA doit être capable de résoudre ses tâches dans les meilleurs délais. Par conséquent, il est primordial d’obtenir des informations en temps réel pour que le programme soit efficace en toute circonstance. Entre autres, de la quantité et de la qualité des données dépendent la précision et l’efficacité des résultats.
Pour surmonter ce défi de l’IA, le Big Data offre la solution idéale. Connus comme les 3V, les aspects qui caractérisent les mégadonnées sont le volume, la variété et la vélocité. Il existe deux autres caractéristiques plus récentes qui sont la variabilité et la véracité des données.
Sur le plan pratique
Bien que l’IA prétend imiter le fonctionnement du cerveau humain, ce n’est n’est pas réellement le cas. Si l’homme déduit des conclusions des faits qu’il observe ou qui l’entourent, un système d’intelligence artificielle apprend par essais et erreurs. Cela implique un apprentissage basé sur des quantités massives de données. Par ailleurs, ce processus requiert également une énorme puissance de calcul, d’où l’utilisation des GPU. Maintenant, en combinant la puissance des processeurs avec le Big Data, les algorithmes d’IA gagnent en puissance, en vitesse et en précision.
L’avantage palpable pour l’IA alimenté par le Big Data est une amélioration de la prise de décision. En effet, plus elle a des informations significatives, mieux elle peut réagir en fonction de ces données. Pour une entreprise, cela peut par exemple se traduire par une meilleure compréhension des clients (comportements, besoins, etc.).
Pour faire simple, pour répondre aux attentes grandissantes de la communauté technologique actuelle, l’IA a besoin du Big Data.
L’IA appliquée au Big Data
En quelque sorte, l’IA est le résultat du processus de Big Data. Les mégadonnées alimentent les systèmes d’intelligence artificielle et en contrepartie, celle-ci permet de donner un sens aux quantités de données massives. Au lieu de se limiter à obtenir des informations sur les entrées, le Big Data combiné à l’IA permet d’extraire des instances plus significatives et plus pertinentes.
Les avantages que l’IA apporte au Big Data
Avant tout et entre autres informations, il est primordial de détecter les anomalies dans les données. Pour recueillir des informations, l’IA peut, par exemple, utiliser des capteurs ayant une plage de fonction définie. Toute information qui sort de cette fonction est considérée comme une anomalie.
Un autre avantage de l’IA appliquée au Big Data est l’analyse prédictive et prescriptive. En termes simples, en tenant compte de certaines informations extraites des mégadonnées, un système intelligent peut déterminer la probabilité d’un résultat futur. Ensuite, sur la base de cette prédiction, il est possible de prendre des décisions plus avisées. Par exemple, les données historiques sur les habitudes d’un client peuvent influencer ses prochaines interactions. Grâce à cette information, le système peut prédire le moment de son prochain achat et personnaliser les services en fonction de ses préférences.
En outre, l’intelligence artificielle offre de nouvelles méthodes d’analyses permettant d’identifier des modèles que les humains ne peuvent pas voir. De même, l’IA peut mieux interpréter les graphiques pour en tirer des informations. Nous pouvons dire que les modèles statistiques d’autrefois constituent aujourd’hui, avec l’informatique, le Big Data et l’IA.
Par ailleurs, l’analyse des données avec des outils d’IA est tout simplement plus rapide. En gros, l’utilisation de ces systèmes épargne aux humains les tâches laborieuses. Un exemple pratique est l’utilisation d’un système de questions-réponses dans un hôpital pour diagnostiquer rapidement un patient et identifier les cas prioritaires.
Comment ça marche ?
Si vous vous demandez comment l’IA optimise le processus de Big Data, il suffit de connaître les approches qu’elle utilise. La principale technique d’IA qui rend les analyses plus significatives est le machine learning. Il permet aux ordinateurs d’apprendre à produire des résultats de manière autonome à l’aide d’algorithmes.
Néanmoins, il existe d’autres sous-catégories de l’IA qui dépendent du Big Data et qui, en retour, lui donnent un sens. Nous pouvons notamment citer le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur ou encore la robotique. Toutes ces technologies visent d’une manière ou d’une autre à imiter l’intelligence humaine. Afin d’y parvenir, elles dépendent de millions de données.
Pour conclure, notons que le Big Data et l’IA continueront d’évoluer chacun de leur côté. Avec l’adoption croissante de l’IoT et de la connectivité, les données continueront d’exploser. Pour sa part, l’intelligence artificielle progressera avec la technologie pour rester à la hauteur de tous les défis dans les domaines auxquels elle s’applique. Toutefois, le Big Data continuera d’alimenter l’IA pour la rendre plus intelligente. De son côté, l’intelligence artificielle fournira davantage de nouveaux moyens d’exploiter les mégadonnées pour en extraire le maximum d’informations pertinentes.
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