Le Big Data, depuis le début des années 2010, en rendant accessible à tout moment et en temps réel des flots continus d’informations des bases de données, est une véritable mine d’or pour les entreprises et notamment au niveau des avantages concurrentiels qu’elles peuvent en retirer. Cela bien sûr à condition d’être en capacité de trier et d’analyser des données changeantes, en quantité phénoménale et qui circulent en continu. Selon le fameux trio Volume, Vitesse et Variété, le traitement de ces données est complexe et fastidieux, rendant ainsi le Machine Learning d’autant plus prometteur. Coup de projecteur.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning ou « apprentissage automatique » est une technologie du Data Science ou Science des données : la discipline qui permet aux entreprises d’analyser et trier les données brutes pour les transformer en informations qualitatives. Le Machine Learning est cette technologie particulière qui permet aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes sans avoir été programmés spécifiquement à le faire.
Les premiers algorithmes datent de la fin des années 1950, cette technologie n’est donc pas nouvelle. Elle a d’ailleurs été développée et testée de nombreuses fois auparavant, mais c’est maintenant que les volumes de données sont astronomiques qu’elle semble si prometteuse. Si l’on ajoute à cela le fait que pour apprendre, les ordinateurs ont besoin d’informations sur lesquelles réagir, le stockage d’information contenu dans le Big Data en fait un terrain de jeu privilégié pour le Machine Learning. Big Data et Machine Learning semblent être un tandem prédestiné.
Le Machine Learning exploite les données du Big Data
Plus précisément, le Machine Learning est une technologie prédictive. En analysant ces grandes quantités de données en tant réel, la technologie établit des tendances ou patterns qui permettent de formuler des prédictions. La rapidité avec laquelle ces modèles prédictifs sont établis grâce au Machine Learning est aujourd’hui sans commune mesure.
Et comme son nom en français l’indique, tout cela s’opère de façon automatique sans que la main de l’homme n’ait besoin d’intervenir. La technologie combine simplement programmation et statistiques à un rythme effréné. Aucun analyste ne peut stocker, analyser, trier, combiner et comparer ces flux massifs et constants d’informations pour en extraire des modèles prédictifs tels que le Machine Learning est capable de le faire.
Un système Machine Learning sera d’autant plus apprenant, efficace et précis qu’il aura un volume important et croissant de données à traiter. Nous sommes bien loin ici des limites posées par les outils analytiques traditionnels. C’est même l’exact opposé : plus il y a de données à analyser, mieux c’est !
Le Machine Learning permet aux entreprises de tirer profit du Big Data
Google et Amazon ne sont bien entendu pas les seules entreprises à parier sur cette technologie. De nombreuses autres ont compris son intérêt et leur emboîtent le pas. On connaît bien entendu l’utilisation de cette technologie pour les sites e-commerce, pour proposer des résultats de recherches sur internet plus pertinents, pour effectuer des reconnaissances faciales sur des photos… mais l’on peut aussi penser au cas des compagnies d’assurance qui l’utilisent pour prédire quels sont les accidents les plus fréquents et leurs conséquences en termes de dommages et réclamations ; ou aux concepteurs d’objets connectés qui peuvent ainsi évaluer quelles sont les plages horaires les plus occupées dans une maison et programmer les thermostats en conséquence. Les applications de cette technologie semblent sans limites.
Une autre application intéressante du Machine Learning concerne les Dark Data. Les Dark Data sont toutes les données stockées par les entreprises, mais qu’elles n’utilisent pas. Un système Machine Learning peut ici intervenir afin d’identifier les données non utilisées par l’entreprise et en extraire ce qui est effectivement utile à cette dernière. Sur la base de ce premier tri, les personnes compétentes au sein des entreprises peuvent ensuite arbitrer sur ce qu’il convient de conserver ou jeter.
Avec le langage informatique Python, il est d’ailleurs possible de commencer un système Machine Learning à tout moment, en se formant via des e-books, des cours en ligne ou en faisant appel à des fournisseurs de solutions dédiées.
On comprend alors très bien que l’un des grands intérêts de cette technologie réside dans le fait qu’elle peut analyser un volume très important de données en temps réel, réduisant considérablement le temps de traitement des données que l’on connaissait jusqu’alors. Le couple Big Data/Machine Learning ne semble être qu’au début d’une longue et prometteuse histoire permettant aux entreprises de tirer le meilleur parti des données créées en continu et maintenant disponibles et exploitables.
L’efficacité de cette technologie est redoutable et faire une analyse des données n’aura jamais été simple. Mais ce n’est qu’un début. Il ne fait aucun doute que le Machine Learning soit une forme d’Intelligence Artificielle. Une forme simple certes, qui n’est aujourd’hui capable que de ne réaliser des tâches de premier niveau, mais une forme d’IA tout de même. La prochaine étape de développement sera de connecter ces systèmes entre eux, créant ainsi un niveau supérieur, plus complexe d’IA.
Si vous souhaitez en apprendre davantage sur les liens entre Big Data, Machine Learning et IA consultez bigdataparis.com