Le machine learning au service du Big Data ? Quel lien ?

Les organisations recourent à l’utilisation du Big data et du Machine Learning à une plus grande échelle dans le cadre du développement de programmes et de systèmes qui apportent une aide précise dans le processus décisionnel ainsi que pour améliorer le niveau de productivité.

En effet, le Big data fait désormais partie intégrante de l’activité quotidienne de toutes les grandes entreprises en vue de réaliser l’optimisation de leur efficacité en termes opérationnel et de surcroît commercial.

Quant au Machine Learning, il donne aux entreprises la possibilité de venir à bout de problématiques complexes tout en fournissant des solutions performantes et perspicaces dans certains cas de figure. Il s’agit donc de deux solutions technologiques dont l’utilisation s’est largement diffusée durant les récentes années et qui sont sur le point d’investir davantage de terrain au cours des années à venir pour tenir lieu d’outils indispensables pour l’ensemble des entreprises.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Il s’agit d’une science moderne qui trouve origine dans la technologie de l’Intelligence artificielle. Elle vise pour objectif principal la transmission de l’apprentissage à un ordinateur. Ledit apprentissage porte la plupart du temps sur une application bien déterminée et qui peut être assortie soit par une supervision à travers l’accompagnement établi par l’homme, soit par une non supervision et donc donné en totale autonomie.
Le Machine Learning a fait ses preuves notamment en comparaison aux multiples procédés traditionnels en matière de rapidité et de précision.
Cette technologie est capable de repérer une éventuelle fraude en un temps de milliseconde et ce, en se référant à des informations liées à une transaction donnée telles que la localisation géographique et le montant de l’opération. L’efficacité de cet outil dépasse nettement celle afférente aux procédés traditionnels pour effectuer des analyses de données relatives à des transactions, des réseaux sociaux ou encore des plateformes CRM. Aussi, le Machine Learning peut être apprécié comme une partie de l’intelligence artificielle qui renferme une multitude de procédés donnant la possibilité de créer des modèles de manière automatique et ce, en se basant sur les données.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data représente les méga données que les entreprises, opérant dans l’ensemble des industries, collectent et analysent dans le but d’en faire découler des informations cruciales. Il est également composé de séries de données complexes en provenance de nouvelles sources. Ces séries sont d’une taille tellement importante qu’elles ne peuvent pas être traitées et gérées par des logiciels traditionnels. Cependant, il faut savoir que ces quantités de données ont la capacité de fournir des solutions à des problèmes qui n’ont pas pu être résolus auparavant. Les informations dégagées et exploitées par le Big Data peuvent être utilisées dans le cadre de projets de Machine Learning. Par ailleurs, le Big Data se définit souvent par les 3V qui sont : volume, variété et vélocité, trois caractéristiques qui sont relatives à la quantité des données, leur génération, leur collecte ainsi que leur traitement. Les entreprises, tout secteur d’activité confondu, recourent à l’utilisation du Big Data intégré dans leurs systèmes et ce, pour de multiples raisons. En effet, elles peuvent l’utiliser dans le cadre de l’amélioration de ses opérations, de proposer un service client amélioré, de mettre en place des campagnes marketing sur mesure basées sur les préférences de consommation des clients. L’utilisation du Big Data peut également être utilisé, de manière générale, pour la croissance du chiffre d’affaires.

Quel est le lien entre Machine Learning et intelligence artificielle ?

La valeur et le volume du Big Data ne peuvent pas être exploités de manière efficace uniquement avec les outils d‘analyses traditionnels. En effet, le volume des données est très important pour pouvoir effectuer des analyses tout comme les relations et les corrélations montées entre les données qui sont considérables pour permettre aux agents d’analyses d’effectuer des tests de l’ensemble des hypothèses en vue de faire ressortir une valeur de ces données. De là se manifeste l’intérêt du lien entre le Big Data et le Machine Learning qui va dans les deux sens où celui-ci permet l’exploitation pleine du Big Data.

Le Big Data pour la conduite du Machine Learning

Il s’agit d’une technologie d’apprentissage qui nécessite un volume important de données afin de permettre le développement de son intelligence, de son exactitude ainsi que de sa fiabilité. Cela a été valable dans le domaine de la médecine où grâce à la soumission d’une quantité infini de données et d’images, une machine sera dans la capacité d’émettre un diagnostic plus fiable et plus précis que celui réalisé par un médecin. De plus, le Machine learning décline une capacité et une vitesse de traitement des algorithmes qui donne la possibilité de mettre en place un apprentissage rapide. Toutefois, afin de garantir la fiabilité de l’algorithme, il est essentiel d’être capable d’assurer la fiabilité des données ainsi que leur qualité et ce, au cours de la période d’apprentissage.

Le Machine Learning et l’IA pour une meilleure exploitation du Big Data

Il a été démontré une meilleure exploitation que permet le Machine Learning du Big Data
et ce, à travers l’identification des modèles et grâce au concept du data mining.
Il permet également d’extradition des informations pouvant être exploitées ainsi que l’identification des corrélations entre ces informations. Il s’agit donc d’un outil technologique qui décline une efficacité d’un niveau supérieur permettant de détecter
et d‘exploiter des informations via le croisement des bases de données dont la nature et la source sont variées. Cette solution donne également la possibilité de dégager de la valeur des données dans leur état brut, qu’elles soient structurées ou non avec une vitesse et une exactitude sans pareille et ce, sans nul besoin de l’intervention humaine.
Si l’on évoque le secteur marketing, le Machine Learning à travers les analyses anticipatives et l’Intelligence artificielle ont la possibilité de prévenir les tendances relatives au marché d‘activité et d’ajuster ainsi les offres en fonction des changements de
celui-ci.
S’agissant du secteur des finances, le Machine Learning permet entre autres, de repérer d’éventuelles fraudes ou dysfonctionnements à partir de données sociales et traditionnelles.