Étant deux notions intrinsèquement liées, Big data et intelligence artificielle doivent être abordées simultanément lors d’une formation sur ces disciplines. L’intelligence artificielle s’immisce dans notre quotidien en étant mise en œuvre dans un grand nombre de secteurs stratégiques. Le Big Data quant à lui n’a de cesse de propulser le monde numérique vers une évolution certaine. Les potentiels respectifs de ces technologies interagissent ainsi tout en accélérant les progrès numériques.
Découvrez nos explications sur le rapport entre Big data et intelligence artificielle. Dans la foulée, découvrez un exemple de programme de formation alliant l’apprentissage de ces 2 disciplines à travers tous les détails de la formation Bachelor IA et Big Data.
Formation en Big data : définition du concept et celle de l’intelligence artificielle
Le Machine Learning, s’appuyant sur la technologie de l’IA ou intelligence artificielle, est une science moderne ayant pour finalité de transférer un mode d’apprentissage à une machine ou à un ordinateur. Cet apprentissage relève souvent d’une application bien précise pouvant faire ou non l’objet d’une supervision. Ce qui signifie que l’apprentissage de l’ordinateur est, soit accompagné par l’homme et vérifié, soit réalisé de manière autonome par la machine.
À cet effet, la machine est à programmer via des algorithmes et cela demande le recours une qualité réellement massive de données ainsi que des statistiques. La déduction des modèles ou patterns s’effectue à partir de ces éléments. De même, la machine va aussi pouvoir s’entraîner. Les Big data ont ainsi besoin de cette quantité massive de data pour aboutir à des analyses prédictives précises. C’est également un moyen qu’ils utilisent pour résoudre en peu de temps des problèmes complexes.
Quels liens entre Big Data et Machine Learning ?
En permettant l’identification des modèles, les spécialistes de la data peuvent exploiter au mieux le machine learning et l’IA. Cela est permis par le forage de données ou ce qu’on appelle le data mining, par lequel ils réalisent l’extraction d’informations exploitables et identifient les corrélations existant entre celles-ci. Ces informations et leur interdépendance étaient inconnues avant.
Cette science moderne qu’est le machine learning s’annonce redoutablement efficace pour détecter et tirer parti des informations recueillies. Elle concilie des bases de données issues de diverses sources et de natures différentes. Un autre de ses atouts est aussi de permettre d’extraire de la valeur à partir de données brutes plus ou moins structurées avec une rapidité remarquable et une précision inégalée sans aucune intervention humaine.
En finance, on se sert du Machine Learning pour détecter en un très court laps de temps des fraudes ou des anomalies notamment, en travaillant des données transactionnelles et sociales.
Dans le marketing, il est possible d’anticiper des tendances du marché en faisant adopter les offres aux fluctuations grâce à l’IA et aux analyses prédictives.
Big data et machine learning confèrent réactivité et gain en performances
Les entreprises font ainsi appel au Machine Learning en vue d’être beaucoup plus réactives. Utilisée à bon escient, cette science leur fait gagner en performance grâce à l’automatisation des tâches dont on sait que celles-ci accaparaient le temps de l’ensemble des services des organisations. S’agissant du machine learning, la capacité et la vitesse de traitement des algorithmes favorisent l’apprentissage rapide.
Néanmoins, durant l’étape de l’apprentissage, il convient d’être en mesure de garantir la fiabilité et la qualité des datas soumises à une machine ou à un ordinateur en amont sans quoi, on ne peut être sûr que l’algorithme de l’application soit fiable. Ce qui nous amène à affirmer qu’il y a un double lien Big Data et Machine Learning puisque le Big Data est indispensable au Machine Learning et que le Machine Learning est fondamental pour exploiter au mieux le Big Data.
L’analyse de données basée sur l’IA et l’analyse des données de façon traditionnelle : est-ce la même chose ?
L’IA facilite l’analyse des données. La différence entre cette méthode moderne et l’analyse des données classique se traduit ainsi en termes d’autonomie informatique et de capacités. Le seuil est, pour le cerveau humain, la quantité de données traitables possible. S’il est envisageable de pousser cette limite au moyen de pratiques ou d’une formation, ce n’est en réalité viable que jusqu’à un point restreint.
Du point de vue ratio rentabilité/investissement, cela ne représente qu’un intérêt minime pour les entreprises. Alors que quand ils sont implémentés par l’intelligence artificielle, les systèmes de data analyse sont aptes à traiter des volumes considérables de données. En même temps, ils peuvent donner des résultats beaucoup plus précis, minimisant ainsi les risques d’erreurs.
L’IA explicable (ou XAI)
L’IA explicable illustre l’exemple le plus pertinent des interactions entre analyse de données et IA. Celle-ci se réfère à l’utilisation de techniques servant à développer des modèles de prédiction d’une précision et d’une efficacité accrues permettant aux entreprises de prendre des décisions stratégiques. Ces modèles peuvent être compris et interprétés par l’Homme indépendamment de ses connaissances en informatique.
En quoi l’IA peut-elle faciliter l’analyse de données ?
Ce qui distingue l’IA est le fait qu’il agit comme un transformateur doté d’une capacité à activer n’importe quel processus d’analyse et de traitement. C’est cette particularité qui lui permet d’offrir aux acteurs du marketing, entre autres, la facilité d’exploiter des volumes importants de données dans une optique de personnalisation de leur contenu.
Grâce à l’IA, il leur est facile de prédire aussi bien le comportement que les attentes de leurs clients. La mobilisation d’importantes quantités de données induite par l’entrainement des deux, dans le but d’apprendre à réfléchir et de prédire des résultats, suppose que la data analyse et l’IA sont d’autant plus intrinsèquement liées.
L’impact du machine learning dans l’analyse de données
Dans ce contexte, l’IA vise à mâcher le travail aux humains. Lorsque la collecte et le tri des datas sont réalisées par un être humain, la tâche devient chronophage. De même que l’uniformisation de données émanant de sources disparates. L’intelligence artificielle palie à ce désagrément en supprimant ce travail considérable. Elle évite cette contrainte en effectuant la majeure partie ces tâches de manière autonome et de manière accélérée…
À ce sujet, le XAI combine plusieurs atouts. Il assiste les Data Analysts en leur conférant une meilleure compréhension sur les manières et les raisons pour lesquelles un modèle donné d’IA génère telles ou telles prédictions ou prend des décisions spécifiques. Ce fait amène à une plus grande confiance dans les résultats du modèle d’IA en particulier.
L’interprétation comme la comparaison ou la validation d’un modèle sont également simplifiées par l’IA explicable. Il en résulte qu’on peut mieux apprécier les performances d’un modèle, déceler certains biais et en l’occurrence, les limites… Les prises de décisions se font ainsi de manière plus pertinente. Non pas en se fiant sur un modèle obscur, mais un dont on appréhende tous les tenants et les aboutissants.
En matière de formation, quels avantages offre un Bachelor Intelligence artificielle et Big Data ?
Si vous avez une appétence pour les nouvelles technologies et aimez relever les challenges technologiques, le Bachelor Intelligence artificielle et Big Data peut vous convenir. Notamment si vous êtes encore dans l’étape recherche de cursus Bac+3 à suivre. S’étalant sur une année, ce programme de formation intègre des modules conçus pour développer vos compétences en traitements de données massives et complexes.
À l’issue du programme, vous aurez acquis une parfaite maîtrise de tous les concepts d’AI s’articulant autour de la mise en place de base de données relative au projet web ou mobile, aux APIs, à la création d’algorithmes de machine learning dont le rôle est incontestable en matière de Big data… Les différentes parties de cette formation gravitent en premier lieu autour du Big data et du machine learning. À part l’introduction au Big Data, on y aborde ainsi l’environnement Machine Learning, les Mathématiques utilisées en Big Data et on y approfondit aussi le Système Hadoop et l’Algorithmique avancée.
Systèmes
Vous aurez à traiter notamment sur les réseaux informatiques et Machine Learning et aurez à approfondir l’administration Linux avec les systèmes Fedora, Debian, et d’autres.
Analyse et conception
Cette partie du cours explore la conception Merise et UML ainsi que les bases de données MongoDB – NoSQL.
Les langages de programmation
Les langages de programmation étudiés sont le Scripting en Python, le Langage C avancé et Java avancé.
Des enseignements transversaux
Le big data étant un domaine requérant des compétences interdisciplinaires, les transverses vous permettront d’étoffer vos connaissances annexes à travers l’apprentissage du droit informatique, de l’organisation des entreprises, de la veille technologique, mais également de la Gestion de projet. Ce cursus prépare les apprenants à l’obtention d’un TOEIC par l’apprentissage des méthodes Agile/SCRUM et de l’anglais informatique…
Les débouchés de cette formation alliant intelligence artificielle et Big data
Les compétences nouvellement acquises vous confrontent à deux possibilités : poursuivre vos études à travers une autre formation dans le domaine de l’IA et Big Data ou entrer directement dans le milieu professionnel, sachant que ce diplôme vous ouvre la porte de plusieurs choix de carrière. Ce peut être Analyste de données, concepteur de données, Consultant IA ou Consultant en informatique décisionnelle, ou encore CDO ou Chief Data Officer. Vous pouvez aussi choisir de devenir Architecte d’études ou encore administrateur de base de données…
Permettant d’approfondir les méthodes d’apprentissage statistique avancées ou la gestion de projet IT, etc. le Master Data Scientist et IA est un choix pertinent de poursuite d’études. Notamment, si vous visez des postes de Data Scientist, d’ingénieur d’étude ou Ingénieur R&D, de Chef de projet IA et Big Data ou de Data engineer.
