Dans cet article, nous vous proposons toutes les informations nécessaires liées au Big Data et à l’Intelligence Artificielle.
Avec ESN en France, découvrez la différence et lien entre ces deux technologies !
Nous commençons tout d’abord par la définition des deux termes :
- Big Data
- Intelligence artificielle
Le Big Data : définition
Le Big data est l’ensemble de données numériques qui résultent de l’utilisation des nouvelles technologies. Ces mégadonnées sont produites, récoltées et analysées en temps réel.
Une bonne utilisation du Big Data permet d’améliorer l’engagement des clients, d’augmenter les revenus et de réduire les coûts.
Les avantages du Big Data
Le recours au big data présente plusieurs bienfaits :
- La réduction des coûts
- La création de nouveaux produits et de services améliorés
- La possibilité d’avoir des retours en temps réel
- La bonne connaissance du marché
Bien qu’il offre beaucoup d’avantages, le big data représente un risque de sécurité pour la confidentialité.
L’Intelligence Artificielle : définition
L’Intelligence Artificielle est un processus qui vise à imiter l’intelligence humaine. Il repose sur la création et l’application d’algorithmes exécutés dans un environnement informatique dynamique.
L’IA est un ensemble d’algorithmes qui confèrent à une machine des capacités d’analyse et de décision pour s’adapter intelligemment aux différentes situations.
Les avantages de l’IA
L’utilisation de l’intelligence artificielle présente plusieurs avantages :
- Le tri des données
- La facilité de la communication
- La digitalisation de l’écosystème
- La simplification de la vie
- La préservation de la vie de l’homme
L’IA représente également un risque pour l’être humain et son développement. Les machines viennent de remplacer l’homme d’où l’augmentation du taux de chômage.
Lien entre le Big Data et l’Intelligence Artificielle
L’Intelligence Artificielle se base sur des modèles formés par des Big Data. C’est pareil au cerveau humain qui fonctionne grâce à des données accumulées à travers plusieurs expériences.
Quelle est la différence entre le Big Data et l’IA ?
La différence majeure entre le Big Data et l’IA c’est que les mégadonnées (big data) doivent être nettoyées, structurées et intégrées avant qu’elles ne deviennent utiles, par contre l’IA est la sortie, l’intelligence qui résulte les données traitées.
Quels sont les métiers d’avenir dans le data ?
Depuis plus de 20 ans, le Big Data est en croissance continue grâce à l’avènement de la numérisation des données et au développement des réseaux sociaux.
Pour une bonne maîtrise du big data, des métiers de la data sont désormais nécessaires :
- Data scientist : il s’occupe de la mise en place d’une stratégie de réponse aux besoins métier et de la détermination des données nécessaires à leur mise en œuvre. Il réalise également une veille sur les modèles d’analyse de données. Bref le data scientist traite, analyse et modélise les données puis interprète les données.
- Data analyst : il se charge du traitement des données pour extraire des informations permettant de répondre à des enjeux spécifiques. Il a également comme mission d’identifier les données nécessaires aux analyses des futurs utilisateurs. Il prend aussi en charge le nettoyage des données et la création des rapports.
- Data engineer : il prend en charge le développement et la mise en place des processus de collecte, d’organisation, de stockage et de modélisation des données. Le data engineer veille à la qualité des données.
La croissance exponentielle des données et le développement de la digitalisation au sein des entreprises et des sociétés promet un avenir prometteur aux métiers de la data.
Conclusion : pourquoi utiliser le Big Data et l’IA
De la logistique à la finance, en passant par les ressources humaines, le big data et l’intelligence artificielle trouvent leur place au cœur de tous les services.
Le principe des ces deux technologies est de combiner données et machines intelligentes pour augmenter le rendement global de l’entreprise.
Pourquoi alors utiliser le Big Data et l’IA :
- Big Data et IA pour la cybersécurité
- Big Data et IA pour sa stratégie client
- Big Data et IA dans le domaine financier