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Quelles sont les applications de l’apprentissage automatique en Big Data ?

Le terme Big Data désigne à la fois des données massives(ou mégadonnées) et des méthodes spécifiques d’analyse et de traitement. Les mégadonnées sont généralement non structuréeset hétérogènes. Elles ne sont pas gérables par les outils traditionnels et nécessitent le recours à l’Intelligence artificielle. Voyons donc quelles sont les applications du Machine Learning en big data.

Gérer la complexité des données

A l’ère de l’intelligence artificielle, le volume des données disponibles actuellement n’a jamais été aussi important. D’après une étude réalisée par le cabinet IDC pour le compte de Seagate, le volume de données générées en 2016 a atteint 16 Zo(zettaoctets). Sachant que 1 Zo équivaut à 1000 milliards de gigaoctets, il s’agit d’une énorme quantité de données. D’ailleurs, l’IDC (International Data Corporation) prévoit que ce volume de données va décupler en 2025 pour atteindre 163 Zo.

Cette explosion du volume des données s’accompagne par le développement de nouvelles   méthodes d’analyse et de traitement. En effet, grâce à de nouveaux outils développés avec l’apprentissage automatique, il est possible de gérer la complexitédes mégadonnées. Outre les grandes entreprises comme Google, Microsoft, ou IBM, des startups spécialisées en ML proposent également des solutions pour traiter les données en masse.

Elaborer des modèles prédictifs

Grâce à l’apprentissage machine, l’exploitation des mégadonnéesa ouvert de nouvelles perspectives. En effet, l’analyse pertinente des big data permet d’élaborer des modèles prédictifsafin de prévoir des événements futurs. Par exemple, en utilisant l’analyse prédictiveou tendancielle, les états peuvent anticiper des conflits mondiauxou des catastrophes naturelles.

De même, l’essor du Big Data permet aux entreprises de mieuxciblerleurs clients en leur proposant des offres sur mesure. Dans le domaine du commerce et de la finance, le traitement des mégadonnées permet de sécuriser les transactionset d’éviter les fraudes. Les banques et les assurances utilisent également ce procédé d’analyse et de traitement pour mieux gérer les risques clients. Les algorithmes de régression et de classificationsont également utilisés en Big Data pour affiner le traitement des données.

D’une manière générale, la pertinence du traitement des mégadonnées dépend de 5 éléments clés (les 5V du Big Data) :

  • Le volume: la quantité des informations à traiter doit être assez importante.
  • La vitesse: les données doivent être collectées rapidement. En outre, les algorithmes du ML doivent être assez performants pour assurer un traitement en temps réel.
  • La variété: les informations à traiter doivent êtrehétérogènes.
  • Lavéracité: les informations doivent être fiables.
  • La valeur : les informations doivent avoir une valeur réelle.

Conclusion

La transformation digitale a contribué à l’émergence de nouvelles solutions permettant d’analyser et de traiter les mégadonnées. Parmi ces solutions, l’apprentissage machine a de nombreuses applications en big data. Il permet principalement de mieux gérer la complexité des mégadonnées et d’établir des modèles prédictifs.

 

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Etienne

Étienne est un étudiant Lyonnais qui est un grand passionné des nouvelles technologies et du monde de la high-tech. Certains dans son entourage le considère comme un geek. Pratiquant le piano depuis de nombreuses années, pratiquant le tennis ainsi que l'Airsoft, c'est surtout à sa fibre entrepreneuriale qu'on le reconnait puisqu'il ne cesse de lancer des projets plus ou moins importants.

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