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
2. Définition de Big data
- 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
- 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.
