Combiner mégadonnées et l'apprentissage machine
Valérie Bécaert Valérie Bécaert
11 octobre 6 min

Combiner mégadonnées et l'apprentissage machine

Les mégadonnées, ou Big Data en anglais et l’apprentissage machine sont deux développements technologiques qui changent nos vies et transforment les entreprises à travers le monde. Si vous voulez les exploiter, vous devez d’abord savoir ce qu’ils représentent individuellement, afin de comprendre ce qu’ils peuvent réaliser ensemble.

Plus de données que jamais auparavant

On génère en ce moment plus de données que jamais auparavant. Notre monde de plus en plus connecté vie une transformation numérique sur tous les fronts. Nous devons inventer de nouveaux mots au-delà des mégaoctets et des gigaoctets pour décrire ces gigantesque quantités de données : Selon une étude, les utilisateurs de Facebook créent 4 pétaoctets de données par jour, visualisent ou téléchargent 350 millions de photos et 100 millions d’heures de vidéo. On estime qu’il y a 4,3 milliards d’internautes dans le monde qui naviguent, magasinent, glissent, clavardent et publient.

Il ne s’agit pas seulement de notre activité en ligne. Les appareils connectés représentent une part sans cesse croissante du trafic numérique, en particulier les appareils intelligents dans ce que l’on appelle l’Internet des objets. De plus, chaque projection prévoit une croissance exponentielle de la création de données au cours des prochaines années, comme ce fut le cas au cours de la dernière décennie. Selon une étude, on constate que plus de 90 % des données existantes dans le monde ont été créées dans les deux dernières années et cela est vrai depuis 30 ans.

Les énormes ensembles de données accessibles aujourd’hui offrent un potentiel incroyable de compréhension du monde et de permet l’émergence de nouveaux modèles d’affaires, mais ils posent également des défis. Comment une entreprise peut-elle traiter efficacement des volumes de données si complexes et d’une envergure sans précédent? C’est la question qui a animé les discussions initiales autour de l’exploitation commerciale de mégadonnées et qui les anime toujours.

Le terme « Big Data » a été inventé dans les années 1990, mais ce n’est que dans les années 2000 que la technologie a rejoint les idées. L’avènement des réseaux ultrarapides, du stockage et du traitement dans le nuage (l’infonuagique) et des services numériques, se sont combinés pour faire des mégadonnées une réalité — et donner aux gens la possibilité d’en faire quelque chose.

Les machines les plus intelligentes à ce jour

Dans les premières années de la collecte de mégadonnées et les applications qui en tiraient profit étaient connues sous le nom de data mining ou, en français, l’exploration de données. Maintenant, l’exploration de données cède de plus en plus sa place à l’apprentissage machine (AM) et l’intelligence artificielle (IA).

L’apprentissage machine est idéal pour le traitement de données volumineuses. C’est un analyste/traiteur de données rapide, précis et sophistiqué qui peut travailler avec d’énormes volumes d’informations complexes, trier les données avec précision, repérer des modèles intéressants et même faire des prédictions pour l’avenir.

L’apprentissage machine est particulièrement habile à catégoriser les données et à effectuer des analyses pour trouver des modèles prédictifs. Il peut traiter de grandes quantités de données, rapidement et avec précision, en utilisant ses connaissances toujours croissantes sur le sujet pour prendre des décisions dont la qualité s’améliorent continuellement. Et à mesure que les algorithmes d’apprentissage machine deviennent plus avancés, ils peuvent traiter des données de plus en plus complexes, de plus en plus sophistiquées.

En fait, les mégadonnées font partie intégrante de l’avancement de l’apprentissage machine. Plus vous fournissez de données aux algorithmes pour en tirer des leçons, plus ils deviennent intelligent. Au fur et à mesure que les connaissances d’un algorithme augmentent, sa capacité de faire des analyses et à prendre des décisions éclairés augmente également. Vous pourriez même considérer les données comme du carburant pour l’IA – plus un modèle est alimenté, plus il progresse.

Les mégadonnées et l’apprentissage machine ont une relation symbiotique. L’utilité des mégadonnées dépend de la capacité de l’apprentissage machine à les interpréter, et la capacité analytique croissante de l’apprentissage machine dépend de l’existence de mégadonnées. C’est une relation qui continue de créer des résultats révolutionnaires.

Apporter un changement réel

Des exemples du mariage entre mégadonnées et apprentissage machine se retrouvent partout. Dans le secteur de la vente au détail en ligne, le géant Amazon s’appuie sur un gigantesque entrepôt de données pour alimenter son algorithme de recommandation, de sorte qu’elle puisse fournir des recommandations de produits nuancées et appropriées à ses presque 103 millions utilisateurs d’Amazon Prime et autres clients.

Les trésors que sont les dossiers d’achats, d’informations de navigation, de détails sur les clients et autres données qu’Amazon recueille chaque milliseconde de chaque jour leur fournissent une connaissance profonde des clients. Cela n’aurait jamais pu être imaginé avant l’avènement des mégadonnées — et y accéder n’aurait pas été possible sans la puissance de l’apprentissage machine.

Plus de données, plus de machines intelligentes

Le rapport Data Age 2025 d’IDG prévoit que les données mondiales passeront des 33 zettaoctets actuels à 175 zettaoctets (175 billions de gigaoctets) d’ici 2025. Quand on parle de chiffres comme ça, le terme « mégadonnées » semble être un euphémisme.

Imaginez les connaissances qu’un système d’IA peut tirer d’une telle quantité de données de haute qualité et les niveaux de sophistication et de précision qu’il peut atteindre avec une telle abondance de source d’apprentissage. Malgré tout ce qui a été accompli jusqu’à présent, nous n’avons vu que la pointe de l’iceberg des mégadonnées et de l’apprentissage machine.