Electricity flowing through computer printed circuitboard style brain graphic
15 juillet 2019

Comment l’IA est utilisée dans le Big Data

Internet fournit un niveau d’informations concrètes sur les habitudes de consommation, les goûts, les activités et les préférences personnelles de chacun, ce qui était impossible il y a une décennie. Les profils en ligne, l’activité sociale, les commentaires, les intérêts marqués, les contenus «likés» et partagés, les applications et programmes de fidélisation et les systèmes de gestion de la relation client (CRM) ajoutent des données potentiellement intéressantes au pool Big Data.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle

En utilisant des données provenant de nombreuses sources, l’intelligence artificielle peut constituer une base de connaissances qui permettra de prédire avec exactitude qui vous êtes en tant que consommateur. Cela est basé non seulement sur ce que vous achetez, mais aussi sur le temps que vous passez sur un site en particulier et sur vos réactions. Il existe plusieurs autres éléments de data marketing que cet élément peut synthétiser et analyser, pour mieux vous connaître. La capacité de l’intelligence artificielle à fonctionner avec l’analyse de données est la principale raison pour laquelle l’IA et le Big Data sont devenus indissociables. En effet, l’apprentissage automatique et l’apprentissage approfondi de l’IA se basent principalement sur les données et les utilisent pour générer de nouvelles règles pour les analyses commerciales futures. Des problèmes se posent toutefois lorsque les données utilisées ne sont pas exactes.

L’importance des données

Les données sont la pierre angulaire de l’IA. Un système d’intelligence artificielle doit apprendre des données pour pouvoir remplir sa fonction. Mais les entreprises ont du mal à intégrer toutes les données collectées depuis de nombreuses origines pour créer une source unique. Il faut savoir que l’intelligence artificielle ne peut pas résoudre ces problèmes de données. Essentiellement, il doit exister une méthodologie convenue pour la collecte de données (extraction) et la structure de données avant d’exécuter les données via un algorithme d’apprentissage automatique ou d’apprentissage approfondi.

La fusion de l’IA et le Big Data

Le Big Data est présent pour durer, et comme il ne va pas disparaître de sitôt, l’intelligence artificielle sera très demandée dans un avenir proche. Les données et l’IA se fondent dans une relation synergique, l’IA étant inutile sans données et les données inutilisables sans l’IA. En d’autres termes, l’accès aux données sera le facteur clé de l’intelligence artificielle. L’établissement de liens entre ces ensembles de données permet d’avoir une vision globale d’un problème complexe à partir duquel de nouvelles informations basées sur l’IA peuvent être identifiées. L’intelligence artificielle est sur la phase de devenir un processus cyclique et continu en s’associant avec Big Data. Tout d’abord, les données sont introduites dans le moteur de l’IA, ce qui la rend plus intelligente. Ensuite, moins d’intervention humaine est nécessaire pour que l’IA fonctionne correctement. Et enfin, moins l’Intelligence Artificielle a besoin de personnel, plus il est possible d’utiliser tout le potentiel du cycle continu de l’IA / Big Data.

Mais avant qu’IA et le Big Data puissent véritablement évoluer au même niveau, plusieurs autres technologies devront évoluer, et cela nécessite l’implication des experts en analyse de données et à la programmation d’algorithmes.

Pour que ces champs d’intelligence artificielle puissent être utilisés, d’énormes quantités de données sont nécessaires. Le traitement du langage naturel, par exemple, ne sera pas possible sans des millions d’échantillons de la parole humaine, enregistrés et décomposés en un format plus facile à traiter par les moteurs d’IA.

Le Big Data continuera de croître à mesure que l’intelligence artificielle devienne une option viable pour automatiser davantage de tâches, et l’IA deviendra un champ plus étendu à mesure que davantage de données seront disponibles pour l’apprentissage et l’analyse.