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lundi, octobre 15, 2018
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Comment le Big Data propulse l’apprentissage machine

big data

Le Big Data est un terme anglicisme. Il désigne à la fois une quantité importante de données (mégadonnées) et des technologies capables de traiter ces données. Cette discipline de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (AI) contribue à l’essor de l’apprentissage machine.

L’apprentissage machine n’est rien sans big data !

L’apprentissage machine est une branche de l’Intelligence artificielle dont les origines remontent aux années 50 avec les travaux d’Alan Turing. Appelé également Machine Learning (ML) ou apprentissage automatique, il permet aux ordinateurs d’apprendre de manière automatique et d’établir des modèles prédictifs. Pour ce faire, il a besoin d’analyser et de traiter une quantité massive de données.

Plus les données sont importantes et pertinentes, plus la courbe d’apprentissage est accélérée. Autrement dit, plus le système d’apprentissage machine reçoit d’informations, plus il apprend rapidement et devient pertinent. D’où l’importance du big data dans le processus d’apprentissage machine.

Le big data contribue à améliorer le fonctionnement du Machine Learning

En utilisant les mathématiques, les statistiques, l’informatique et la visualisation des données, le big data améliore considérablement le fonctionnement du Machine Learning. Grâce au développement des supports de stockages et de traitement des données informatiques, il est possible d’exploiter une quantité plus importante d’informations.

Ce qui permet par conséquent de mieux comprendre le comportement des consommateurs et d’améliorer l’expérience client. D’ailleurs, une étude du cabinet de conseil Accenture indique que 82% des dirigeants d’entreprises françaises utilisent les données pour automatiser des décisions stratégiques.

Le big data : une grande opportunité pour explorer de nouveaux marchés

Avec l’avènement de nouvelles technologies, les coûts de développement et de production des solutions basées sur l’apprentissage machine diminuent de manière significative. Par conséquent, la demande de produits fonctionnant avec des technologies de l’Intelligence artificielle augmente notamment dans les pays sous-développés et en voie de développement.

Ces pays présentent généralement des spécificités culturelles, sociales, religieuses, linguistiques, ethniques et politiques. Par conséquent, les solutions d’apprentissage machine destinées à ces nouveaux marchés doivent être adaptées à leurs spécificités.

Dans ce cas, le big data peut venir en aide au Machine Learning. En se basant sur l’analyse des mégadonnées relatives aux spécificités de ces nouveaux marchés, il est possible de concevoir des solutions adaptées. Par exemple, une solution d’Intelligence artificielle destinée pour une agence de presse en Corée du nord doit se baser sur un modèle d’apprentissage-machine spécifique. Grâce au big data, les algorithmes de l’IA permettent donc aux machines d’apprendre rapidement tout en tenant compte des spécificités des marchés ciblés.

Conclusion

Le Big Data propose une alternative plus performante aux solutions traditionnelles d’analyse et de traitement des données. Il contribue également à explorer de nouveaux marchés pour des solutions basées sur l’Intelligence artificielle en général et le Machine Learning en particulier.

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Allan Kinic
Rédacteur en chef et créateur du magazine Street N’ Sports, journaliste sportif spécialisé dans le football et les sports de combat pour le site internet www.auvergnesports.com – Titulaire d’un baccalauréat littéraire option cinéma audiovisuel et de deux années en histoire de l’art et en musicologie – Ancien DJ Producteur – Passionné de sports et pratiquant la boxe anglaise et la musculation – Freelance en webdesign et communication, il a mis son expérience au profit de plusieurs entreprises en tant que chargé de communication et community manager .