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Le BIG DATA est trop complexe sans AI

Introduction

Le but de cet article est de présenter l’état actuel, les progrès rapides des technologies de mégadonnées et d’intelligence artificielle (IA) ont eu un impact profond sur tous les domaines de la société humaine, y compris l’économie, la politique, la science et
l’éducation.

Big Data Analytics englobe généralement les processus de collecte, d’analyse et d’évaluation de grands ensembles de données. Aussi, Big Data Analytics utilise une variété de technologies et d’outils, tels que l’analyse statistique, l’exploration de données, la visualisation de données, l’analyse de texte, l’analyse de réseaux sociaux, le traitement du signal et l’apprentissage automatique.

Il existe une relation réciproque entre le big data et AI. En effet, l’Intelligence Artificielle dépend fortement du Big data pour réussir, tout en aidant également les organisations à libérer le potentiel de leurs magasins de données d’une manière qui était auparavant lourde ou impossible. Pour mieux comprendre ces deux
technologies/phénomènes, nous vous présentons la définition de chaque technologie.

1. Définition d’Intelligence Artificielle
L'intelligence artificielle est une nouvelle discipline technique qui recherche et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler l'extension et l'expansion de l'intelligence humaine. L'objectif de la recherche sur l'intelligence artificielle est de permettre aux machines d'exécuter certaines tâches complexes qui nécessitent des humains intelligents. Autrement dit, nous espérons que la machine pourra nous remplacer pour résoudre certaines tâches complexes, pas seulement des activités mécaniques répétitives, mais certaines qui nécessitent la sagesse humaine pour y participer.
2. Définition de Big data
Les Big data ou mégadonnées désignent l’ensemble des données numériques produites par l’utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles. Le Big Data regroupe des données présentant une grande variété, arrivant en volumes croissants, à grande vitesse et d’une véracité très élevée afin d’avoir la cinquième caractéristique la valeur des données. Classification des données : Ceci est concevable avec l’idée de la 5 V :
  • Volume
  • Vélocité
  • Variété
  • Véracité
  • Valeur
3. Utilisation d’IA dans le Big Data

Bien qu’ils soient très différents, l’IA et le Big Data fonctionnent toujours bien
ensemble. En effet, l’IA a besoin de données pour développer son intelligence, en particulier
l’apprentissage automatique. Plus une application d’IA contient de données, plus le résultat
qu’elle peut obtenir est précis. Essentiellement, il doit y avoir une méthodologie convenue
pour la collecte de données et la structure des données avant d’exécuter les données via un
algorithme Machine et Deep Learning.

  • Supervision des données & détection des anomalies : L’Intelligence Artificielle peut
    analyser les données pour détecter s’il y a des incidents;
  • Prédire par le futur : En utilisant une condition connue qui a une certaine probabilité
    d’influencer le résultat futur, l’IA peut déterminer la probabilité de ce résultat ;
4. La fusion d'IA et Big Data
Comme mentionné précédemment, l’intelligence artificielle et le big data se complètent. Et nous avons besoin de beaucoup de données pour que l’IA soit efficace ! En termes plus simples, le cercle IA / Big Data en cours ressemble à ceci :
  • Les données sont transmises à l'IA ;
  • L'IA devient plus intelligente grâce aux données ;
  • Moins d'interaction humaine est nécessaire à mesure que l'IA devient plus intelligente ;
  • Moins de personnes sont nécessaires pour que l'IA fonctionne ;
  • L'IA se nourrit de nouvelles données.
Conclusion
Le Big data et l'IA ont un énorme potentiel pour réaliser un apprentissage et un enseignement très efficaces. Ils stimulent de nouvelles questions et conceptions de recherche, exploitent des technologies et des outils innovants dans la collecte et l'analyse de données.

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