L’intelligence artificielle et le Big Data sont les moteurs de l’Industrie 4.0

Comprendre le rôle du big data et de l'intelligence artificielle dans notre monde axé sur les données est essentiel. Le Big Data a pris d’assaut le monde avant même que quiconque sache qu’il existait. Au moment où le terme a été inventé, le Big Data avait accumulé une grande quantité d’informations stockées. S’il est correctement exploité, il peut fournir des connaissances approfondies sur le domaine auquel appartient une donnée particulière.

La tâche consistant à classer toutes les données, à les analyser (les convertir dans un format plus facilement compréhensible par les ordinateurs) et à analyser les données pour améliorer le processus de prise de décision commerciale s'est rapidement révélée trop lourde à gérer pour le cerveau humain. Pour accomplir la tâche difficile d’extraire des connaissances à partir de données complexes, les algorithmes doivent être écrits en utilisant l’intelligence artificielle.

Comprendre le rôle du big data et de l'intelligence artificielle dans notre monde axé sur les données est particulièrement essentiel.

Alors que les entreprises élargissent leurs capacités en matière de Big Data et d'intelligence artificielle dans les années à venir, les professionnels des données et les personnes titulaires d'une maîtrise en analyse commerciale ou en analyse de données devraient être extrêmement populaires. Notre objectif est de suivre et d'exploiter la quantité de données générées par tous les ordinateurs, smartphones mobiles, tablettes et appareils Internet des objets (IoT).

Découvrez le Big Data et l'intelligence artificielle

Le Big Data et l'intelligence artificielle sont motivés par certaines avancées technologiques qui définissent l'environnement numérique actuel et l'industrie 4.0. L’objectif de ces deux développements technologiques est de maximiser la valeur des grandes quantités de données actuellement générées.

Le Big data est un terme utilisé pour décrire le traitement et le stockage de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées qui ont le potentiel d'être organisées et extraites en informations utiles pour les entreprises et les organisations.

L'intelligence artificielle, quant à elle, utilise divers algorithmes pour construire des machines qui imitent les fonctions humaines telles que l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision. Explorons ensuite ces technologies de pointe.

Qu’est-ce que le Big Data ?

La gestion de données massives provenant de sources multiples est au cœur du domaine du « big data ». Le Big Data est utilisé lorsque la quantité de données est trop importante pour utiliser les techniques traditionnelles de gestion des données. Il y a longtemps, les entreprises ont commencé à collecter de grandes quantités de données sur les clients, les prix, les transactions et la sécurité des produits. Cependant, en fin de compte, la quantité de données s’est avérée trop importante pour que les humains puissent l’évaluer manuellement.

« Le Big Data nécessite de nouveaux modèles de traitement dotés de capacités de prise de décision, de compréhension et d'optimisation des processus plus solides pour s'adapter au taux de croissance massif et élevé et aux besoins diversifiés des actifs informationnels. »——Garnter

This l’idée véhicule une signification très cruciale. Le Big Data est désormais considéré comme une ressource d’information. À l’ère du Big Data, nous avons besoin de nouvelles méthodes de traitement pour traiter ces actifs informationnels, car les méthodes de traitement d’origine ne peuvent pas traiter ces données de manière opportune et précise.

Les cinq V du big data

Les caractéristiques du big data sont utilisées pour résumer une autre idée. Une échelle de données massive, un flux de données rapide, divers types de données et une faible densité de valeur sont répertoriés par McKinsey comme les quatre principales caractéristiques du Big Data. C’est ce que nous appelons habituellement les caractéristiques 4V du Big Data. La définition du big data correspond aux caractéristiques 5V du big data qui sont très populaires dans l'industrie. Elle a été créée par IBM après avoir ajouté une cinquième caractéristique.

Volume

Le premier V est le volume. Cela signifie qu’à l’ère du Big Data, de grandes quantités de données doivent être traitées. Actuellement, cette échelle est fréquemment utilisée pour l’analyse et l’exploration de données à l’échelle du téraoctet.

Variété

La deuxième fonctionnalité est appelée plusieurs formes de données. La plupart des données que nous pouvions traiter auparavant étaient structurées, c’est-à-dire présentées sous forme de tableaux bidimensionnels. Mais à l’ère du Big Data, un plus large éventail de types de données doivent être traités, notamment des données structurées, non structurées et semi-structurées. Les technologies du Big Data doivent traiter ces données indépendamment ou ensemble.

Valeur

La faible densité de valeur des données est le troisième attribut. Même si la quantité de données est importante, peu de choses nous sont utiles. La densité de valeur de ces données est assez faible car noyées dans un immense océan de données. Par conséquent, nous devons filtrer et exploiter des milliards de données, mais nous ne trouverons peut-être que des dizaines, voire des centaines de données utiles.

Velocity

La vitesse de traitement rapide est la quatrième qualité. Le processus de traitement des données pour produire des résultats prenait auparavant des semaines, des mois, voire plus, mais nous avons désormais besoin de résultats dans un délai plus court, comme des minutes, voire des secondes.

Véracité

La cinquième caractéristique est liée à la troisième. L'authenticité détermine si la valeur de la valeur commerciale est élevée ou plus réelle, c'est-à-dire si la valeur des données extraites est très élevée, qu'elles affectent directement nos décisions, nous fournissent de nouvelles informations ou nous aident à améliorer nos processus. C’est donc plus simple.

Les processus d'entreprise peuvent être automatisés grâce à des solutions de big data et d'intelligence artificielle.

Ces caractéristiques 5V du big data nous indiquent que le terme « big data » tel qu'il est utilisé aujourd'hui inclut à la fois les données et de nombreuses méthodes de traitement. Afin de prendre des décisions ou d’optimiser le travail, nous devons rapidement localiser et extraire une partie des données utiles à notre travail à partir de quantités massives de données. L'ensemble du processus s'appelle le big data.

Analyse Big Data

Le processus souvent difficile d'analyse de grandes quantités de données pour trouver des informations telles que des modèles cachés, des corrélations, des tendances du marché et des préférences des clients qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions éclairées concernant leurs opérations est connu sous le nom d'analyse Big Data.

Les organisations peuvent utiliser des techniques et des processus d'analyse de données pour analyser des ensembles de données et obtenir de nouvelles informations. Les requêtes de base sur les performances et les opérations de l'entreprise sont traitées par des requêtes de business intelligence (BI).

L'analyse avancée, comprenant des aspects tels que les modèles prédictifs, les algorithmes statistiques et l'analyse de simulation prise en charge par les systèmes analytiques, est un sous-ensemble de l'analyse du Big Data.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

La création et l'utilisation de systèmes informatiques capables de logique, de raisonnement et de prise de décision sont appelées intelligence artificielle (IA). Cette technologie d'auto-apprentissage analyse les données et génère des informations plus rapidement que les méthodes humaines en utilisant la perception visuelle, la détection des émotions et la traduction linguistique.

Bien qu'il puisse sembler que le big data et l'intelligence artificielle ont un potentiel illimité, la technologie a aussi ses limites.

Vous utilisez peut-être déjà des systèmes d'IA tous les jours. L'intelligence artificielle est utilisée dans les interfaces utilisateur de certaines des plus grandes entreprises du monde, notamment Amazon, Google et Facebook. Les assistants personnels comme Siri, Alexa et Bixby sont tous alimentés par l'IA, qui permet également aux sites Web de recommander des produits, des films ou des articles susceptibles de vous intéresser. Ces recommandations ciblées sont le résultat de l’intelligence artificielle et non d’une coïncidence.

Intelligence artificielle et analyse du Big Data

Bien que la collecte de données soit depuis longtemps un aspect important de l'entreprise, les outils numériques modernes l'ont rendue plus facile que jamais. Il est en fait difficile pour toute personne ou entreprise d’utiliser efficacement les données qu’elle collecte, car les ensembles de données connaissent une croissance exponentielle. C’est pourquoi la compréhension du Big Data et de l’intelligence artificielle est cruciale.

Les applications compatibles avec l'IA peuvent traiter rapidement n'importe quel ensemble de données, qu'elles proviennent d'une base de données ou collectées en temps réel. Les entreprises utilisent des solutions d'IA pour augmenter leur productivité, créer des expériences personnalisées, faciliter la prise de décision et réduire les coûts.

Les données et l'intelligence artificielle améliorent souvent l'analyse et l'automatisation, aidant ainsi les organisations à transformer leurs opérations.

Le Big data et l'intelligence artificielle peuvent également être utilisés pour identifier et traduire des langues.

Les technologies analytiques telles que Microsoft Azure Synapse aident les organisations à prédire ou à identifier les tendances pour guider les décisions concernant le flux de travail, le développement de produits et d'autres domaines. Les données de l'entreprise seront également organisées sous forme de visualisations de tableaux de bord, de rapports, de tableaux et de graphiques lisibles.

Dans le même temps, les processus d'entreprise peuvent être automatisés lors de la création de solutions Big Data et d'intelligence artificielle. Par exemple, l’IA peut améliorer les inspections de sécurité, la maintenance prédictive et le suivi des stocks dans le secteur manufacturier. Toute entreprise peut tirer parti de l’IA pour évaluer des documents, effectuer des recherches de documents et traiter les demandes du service client.

En raison de la manière dont l’intelligence artificielle analyse les représentations visuelles, textuelles et auditives, même si elle n’a pas encore atteint ou dépassé l’intelligence humaine, la technologie devient plus facile à adopter et à intégrer dans de nombreuses activités commerciales.

Les systèmes Big data et intelligence artificielle améliorent constamment leurs réponses et adaptent leur comportement aux nouvelles informations.

Bien qu'il puisse sembler que le big data et l'intelligence artificielle ont un potentiel illimité, la technologie a également des limites. Jetons un coup d'œil à cinq domaines dans lesquels l'IA brille pour bien comprendre comment elle peut être utilisée dans les entreprises :

• L'IA peut être formée pour organiser les données, faire des recommandations et faciliter la recherche sémantique. Ces outils amélioreront l'expérience utilisateur des produits numériques d'une entreprise en fournissant des informations utiles qui répondent à leurs besoins. De plus, étant donné que l’IA des applications d’entreprise améliorera continuellement ses compétences sur la base des données historiques, l’utilité des données actuelles et futures peut être optimisée.
• L'intelligence artificielle peut être entraînée à analyser, reconnaître et rechercher des images à l'aide de la vision par ordinateur, un algorithme conçu pour comprendre et réagir aux images et aux vidéos. L'IA avec formation à la vision peut stocker et illustrer des documents et prendre en charge les réseaux de capteurs IoT. De nombreux départements utilisent le suivi visuel pour améliorer la productivité et l’efficacité.
• Les clients exigent la précision et la rapidité des moteurs de recherche actuels, mais faire correspondre ces normes élevées avec les propres outils d’une entreprise peut s’avérer difficile. Grâce à l’IA, les capacités de recherche des outils numériques peuvent être améliorées, leur permettant d’analyser des pages Web, des photos, des vidéos et bien plus encore pour fournir aux consommateurs les résultats exacts qu’ils recherchent.
• La technologie IA est souvent utilisée pour attirer les clients en convertissant la parole en texte et le texte en parole. Les entreprises peuvent simplement visualiser les conversations enregistrées des clients avec des enregistrements annotés pour étudier le comportement des clients ou coacher le personnel. Les entreprises peuvent également créer des assistants vocaux, tels que Siri ou Alexa, au sein des applications.
• Le traitement du langage naturel nous permet de converser avec notre technologie sur des phrases entières, tout comme les gens conversent naturellement et reçoivent des réponses significatives (PNL). Les entreprises peuvent intégrer la PNL dans vos applications ou robots pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs ou créer des outils de support client capables de mener des conversations vocales ou textuelles. Ces privilèges du big data et de l’intelligence artificielle peuvent également être utilisés pour reconnaître et traduire des langues.

Big Data contre Intelligence artificielle

À ce stade, il ne fait aucun doute que le Big Data est là pour rester, tandis que la demande en intelligence artificielle (IA) continuera de rester élevée. L’IA n’a aucun sens sans données, mais il est impossible de maîtriser les données sans IA. En conséquence, les données et l’intelligence artificielle convergent vers une connexion collaborative.

En fusionnant ces deux disciplines, nous pouvons commencer à identifier et prédire les tendances futures dans les domaines des affaires, de la technologie, du divertissement et de tout le reste.

Le Big Data est l'entrée initiale non traitée qui doit être nettoyée, organisée et intégrée avant utilisation ; l'intelligence artificielle est le produit intelligent ultime du traitement des données. Les deux sont donc essentiellement différents.

Malgré leurs différences évidentes, le big data et l'intelligence artificielle se complètent toujours efficacement.

L'intelligence artificielle est un type d'ordinateur qui permet aux robots d'effectuer des tâches cognitives, telles qu'agir ou répondre à des entrées, à la manière d'un humain. Les applications informatiques traditionnelles réagissent également aux données, mais toutes ces activités nécessitent un codage manuel. Si une boule courbe est lancée (comme un résultat inattendu), le programme ne répondra pas. En conséquence, les systèmes de big data et d’intelligence artificielle améliorent continuellement leurs réponses et adaptent leur comportement aux nouvelles informations.

Les machines dotées de capacités d'IA sont utilisées pour analyser et interpréter des données, résoudre des problèmes ou traiter des problèmes en fonction de ces interprétations. Avec l’apprentissage automatique, un ordinateur apprend d’abord comment se comporter ou réagir à un certain résultat, puis comprend de la même manière à l’avenir.

Le Big Data recherche uniquement des résultats plutôt que d'agir en fonction de ceux-ci. Il décrit une quantité stupéfiante de données et des données potentiellement extrêmement diverses. Les données structurées, telles que les données transactionnelles dans les bases de données relationnelles, peuvent être trouvées dans de grands ensembles de données, tandis que les données moins structurées ou non structurées, telles que les photos, les données de courrier électronique, les données de capteurs, etc.

La façon dont ils sont utilisés est également différente. Obtenir des informations est l’objectif principal de l’utilisation du Big Data. Par exemple, comment Netflix recommande-t-il des films et des émissions de télévision en fonction de ce que regardent les utilisateurs ? Parce qu’il prend en compte les habitudes d’achat et les préférences des autres consommateurs et en déduit que vous pourriez ressentir la même chose.

L'intelligence artificielle consiste à prendre des décisions et à améliorer ces décisions. L'intelligence artificielle effectue des tâches auparavant effectuées par les humains, mais plus rapidement et avec moins d'erreurs, qu'il s'agisse de logiciels d'auto-réglage, de voitures autonomes ou d'analyse d'échantillons médicaux. Il s’agit principalement des différences entre la technologie du big data et de l’intelligence artificielle.

Le Big data et l'intelligence artificielle sont toujours des jumeaux indispensables

Malgré des différences évidentes, le big data et l'intelligence artificielle se complètent toujours efficacement. En effet, l’apprentissage automatique, en particulier, a besoin de données pour développer son intelligence. Par exemple, un programme de reconnaissance d’images par apprentissage automatique étudie des milliers d’images d’avions pour déterminer de quoi ils sont faits afin de pouvoir les identifier ultérieurement.

Le Big Data est le point de départ, mais pour former un modèle, il doit être suffisamment structuré et intégré pour que les ordinateurs puissent découvrir de manière cohérente des modèles utiles dans les données.

Le Big Data collecte de grandes quantités de données, mais avant de pouvoir être utilisé à quoi que ce soit d'utile, les différentes données doivent être séparées. Les données inutiles, redondantes et inutiles utilisées dans l’IA et le ML ont été « nettoyées » et supprimées. Il s’agit d’une première étape importante.

Après cela, l’IA peut prospérer. Les données nécessaires à la formation des algorithmes d’apprentissage peuvent être fournies par le big data. Il existe deux types de data learning : les données collectées régulièrement et la formation initiale, qui agit comme une sorte de pompe à amorcer. Une fois leur formation initiale terminée, les programmes d’IA ne cessent d’apprendre. Ils acquièrent constamment de nouvelles informations et, à mesure que les données évoluent, ils ajustent leur plan d'action en conséquence. Il existe donc un besoin initial et continu de données.

La reconnaissance de formes est utilisée dans les deux paradigmes informatiques, mais ils sont utilisés de différentes manières. L'analyse des mégadonnées utilise l'analyse séquentielle pour découvrir des modèles dans les données collectées occasionnellement dans le passé, ou « données froides ».

Le Machine Learning collecte en permanence des données et en tire des leçons. Les voitures autonomes collectent en permanence des données, acquièrent de nouvelles compétences et améliorent leurs opérations. De nouvelles données sont constamment reçues et utilisées. Cela montre que le big data et l’intelligence artificielle sont interconnectés.

L'avenir du Big Data et de l'intelligence artificielle

L'utilisation rapide de l'IoT a numérisé les données dans toute l'économie, de sorte que les systèmes d'intelligence artificielle peuvent désormais les traiter ou les analyser. En conséquence, l’intelligence artificielle devient de plus en plus courante dans les secteurs et les entreprises. Certaines des industries tirant parti du Big Data et de l'intelligence artificielle peuvent être trouvées ci-dessous :

Big Data et intelligence artificielle dans les soins de santé

Selon ​​Accenture​​Intégrer l'IA dans le système de santé américain d'ici 2026 Économisez 150 milliards de dollars par an tout en améliorant résultats pour les patients. Les mégadonnées et l’intelligence artificielle devraient transformer tous les aspects des soins de santé, depuis les chirurgies robotiques rendues possibles par la combinaison de l’imagerie diagnostique et des données médicales préopératoires jusqu’aux assistants de soins virtuels aidant au diagnostic initial et à la logistique des patients.

Big Data et intelligence artificielle dans le développement de véhicules autonomes

Les véhicules autonomes (VA) contrôlés par l'intelligence artificielle sont destinés à provoquer des perturbations majeures dans l'industrie des transports. Pour réussir à observer la route et à conduire le véhicule, le logiciel d'intelligence artificielle contenu dans les voitures autonomes calcule des milliards de points de données par seconde en utilisant les données de capteurs avancés, de GPS, de caméras et de systèmes radar.

Bien qu'il reste encore des défis avant une automatisation complète, grâce au big data et à l'intelligence artificielle, les véhicules haut de gamme peuvent effectuer des tâches de conduite de base sans presque aucune implication humaine. En outre, les tests de véhicules autonomes (VA), capables de fonctionner de manière autonome dans toutes les zones de conduite dans certaines circonstances, ont commencé.

Grâce au Big Data et à l'intelligence artificielle, les voitures autonomes peuvent effectuer des tâches de conduite de base sans presque aucune implication humaine

Développement d'assistants intelligents Big Data et intelligence artificielle

Grâce à la reconnaissance vocale et à l'analyse prédictive et langage naturel À mesure que le traitement progresse, les assistants numériques deviennent plus dynamiques et plus utiles. Selon les experts, les recherches vocales représenteront 50 % de toutes les requêtes sur Internet d’ici 2023, à mesure que les consommateurs s’éloignent des claviers et que les technologies du big data et de l’intelligence artificielle se développent.

Big Data et intelligence artificielle dans les systèmes d'automatisation industrielle

L'automatisation industrielle est à l'avant-garde des applications de Big Data et d'intelligence artificielle dans le monde physique, portée par la montée en flèche des investissements mondiaux dans la robotique, qui pourraient approcher les 180 milliards de dollars d'ici 2020. Les progrès dans ces deux domaines se combinent pour produire des machines plus intelligentes et plus performantes qu'auparavant, les robots agissant comme le corps de la machine et l'intelligence artificielle agissant comme l'esprit de la machine. Les robots peuvent désormais travailler plus librement dans des environnements non structurés tels que des usines ou des entrepôts. Ils peuvent travailler plus étroitement avec les humains sur les chaînes de montage, ce qui signifie qu’ils ne sont plus limités à des tâches simples et répétitives.

L'automatisation industrielle est à la pointe de l'application du big data et de l'intelligence artificielle dans le monde physique

Conclusion

Aujourd'hui, deux domaines clés de l'informatique sont le big data et l'intelligence artificielle. Je ne me suis pas arrêté récemment. L’intelligence artificielle et le big data sont indissociables. Tout d'abord, parce que la technologie du Big Data utilise largement la théorie et la technologie de l'intelligence artificielle, elle dépend des progrès de l'intelligence artificielle. Deuxièmement, la technologie du Big Data est cruciale pour le développement de l’intelligence artificielle car ce domaine repose fortement sur les données. Nous devons encore apprendre de nouvelles technologies, car l’innovation dans le domaine du Big Data et de l’intelligence artificielle ne fait que commencer.

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