Le Big data : sève nourricière du machine learning et de l’intelligence artificielle

Le Big data : sève nourricière du machine learning et de l’intelligence artificielle

Plus le monde progresse, plus la taille des données à travers le monde augmente. Pour faire face à cette explosion de données, deux nouvelles technologies ont vu le jour : le Big Data et le machine learning.

Que signifie Big Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle (IA) ?

Le concept de Big Data englobe un ensemble de technologies et de pratiques destinés à stocker une très grande masse de données, malgré leur variété, sur une base numérique et à les analyser rapidement. Le machine Learning, cette forme d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés à cet effet, s’est révélé très efficace pour l’analyse de cette masse de données, c’est-à-dire le big Data. En effet, l’intelligence artificielle, met en œuvre un nombre de techniques simulant les processus cognitifs humains qui dotent les machines d’une capacité d’apprendre  de traiter ces données qu’elle que soit leur masse.

Le Big Data : Essence de l’Intelligence Artificielle

Considéré comme l’un des champs d’étude de l’intelligence artificielle, le machine learning, grâce à l’implémentation de méthodes d’apprentissage automatisable, permet aux ordinateurs d’apprendre et de se développer. Toutefois, en l’absence des données, l’apprentissage ne peut avoir lieu. De fait, le Big Data est l’essence du machine Learning. Plus la machine dispose d’une grande masse de données, plus elle apprend et se développe.

Le Big Data au service du développement du Machine Learning 

 Dans tous les secteurs, les ordinateurs ou les robots seront capables de remplacer l’être humain étant donné que l’intelligence artificielle permettra aux machines d’effectuer les tâches répétitives à faible valeur pour les humaines. À l’heure actuelle, la taille globale des marchés mondiaux pour les solutions basées sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle est très limitée. Avec la prolifération de l’analyse Big Data par le biais de l’intelligence artificielle et les procédures d’apprentissage automatique, les appareils et les machines deviendront plus intelligents et plus performants. Cela conduira à une amélioration et une progression constantes des solutions d’IA, ce qui stimulera l’adoption de ces solutions sur le marché lesquelles entraîneront une forte augmentation de la demande.

Dans son article analytique, James Canton, un expert du Big Data et de l’IA, pense que, dans un proche avenir, même les nœuds, puces, capteurs et logiciels des réseaux IoT seront compatibles avec l’IA via le cloud. Quant au niveau de l’infrastructure, il sera impossible pour le vaste réseau mondial d’IoT de demain de traiter, distribuer, collecter des données volumineuses pour permettre à l’homme d’exploiter ce réseau sans mettre en œuvre une IA capable de supporter ce type d’infrastructure et de perméabilité entre des sources hétéroclites de données.   Par exemple, dans dix ans, une analyse de données volumineuses par  l’IA dans les écoles rurales et les petites villes des régions d’Amérique latine permettra d’éviter des modifications et révisions incohérentes des solutions académiques basées sur l’IA. L’intelligence artificielle dans leurs méthodes de formation et d’enseignement et le secteur du marché connaîtra, par conséquent, une croissance considérable dans la mesure où cela encouragera davantage d’école à adopter ces méthodes d’apprentissage.

La contribution du Big Data à la diversification mondiale des offres de L’IA et du Machine Learning 

Avec l’avènement des nouvelles technologies et l’augmentation des échelles de production, les prix des solutions basées sur l’IA et sur le Machine Learning diminueront considérablement. Cela se traduira par une adoption massive de ces dispositifs dans les pays du tiers monde qui ont des affiliations et des inclinations culturelles, religieuses, ethniques, linguistiques et politiques diverses. Par conséquent, les solutions d’intelligence artificielle et de Machine Learning ,qui seront fournies sur ces marchés, devront prendre en compte ces différences et disparités grâce à un apprentissage précis et orienté marché. En s’appuyant sur l’analyse des données massives de ces facteurs d’une région à l’autre, les solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pourront être adaptées et formées de manière à respecter les sensibilités de chaque ethnie, communauté, groupes, etc tout en restant utiles pour les clients.  Par exemple, une solution d’intelligence artificielle répondant aux besoins des femmes Ivoiriennes devra être conçue, développée et formée d’une manière totalement différente de celle qui cible les clientes du marché du Golf.

L’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique repose sur l’analyse du marché

À l’heure actuelle, le secteur du marché de l’intelligence artificielle et des produits basés sur le Machine Learning en est à ses débuts. Au fur et à mesure que le marché se développera, les entrepreneurs réaliseront quels types d’offres, de fonctionnalités de produits sont privilégiés par les clients. Là encore, le Big Data sera un formidable volet de développement voire un moyen de survie pour les entreprises qui développent et vendent des solutions basées sur l’IA et l’apprentissage automatique.
Une analyse du marché et des données volumineuses axée sur les modèles de vente, les commentaires et les suggestions de nombreux clients permettra aux entreprises de développer des solutions et des services mieux adaptés aux besoins du marché.Par exemple, une solution basée sur l’IA prévoyant des prévisions dans la bourse des produits de base en Inde devra subir des modifications et des améliorations énormes pour répondre aux besoins d’une grande partie des vendeurs et des acheteurs détenteurs des plus grandes parts de marchés et différentes les unes des autres en termes de demande locale, saisonnalité et les prix plancher.

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