Technologie IA : comment l’exploiter dans vos projets data ?
- 21 juin 2021
Transformation numérique, Big Data, Automatisation… Dans un monde où le numérique occupe une place prépondérante, les entreprises collectent et stockent d’astronomiques quantités de données. Toutefois, les exploiter correctement constitue un défi de taille.
Actuellement, les technologies IA sont considérées comme l’étoile montante de l’analyse des données, du fait de leur potentiel quasi illimité. Mais comme dit l’adage, “Sans maîtrise, la puissance n’est rien”. Exploiter des données pour en tirer du sens opérationnel relève à la fois d’une démarche structurée et de choix technologiques éclairés.
En quoi la préparation des données est-elle primordiale ? Quelle technologie IA est à privilégier ? Pourquoi est-il aujourd’hui indispensable de recourir à des plateformes d’intelligence artificielle dédiées ?
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Technologie IA : l’importance de la préparation des données
Si l’IA est aujourd’hui utilisée dans de nombreux domaines applicatifs, il est primordial de garder en tête que le terme “Intelligence Artificielle” ne rime pas (encore) avec “Automatisation totale”, et ce, quelle que soit la technologie utilisée.
Pour chaque projet data que vous avez en tête, une large portion sera consacrée à la préparation des données, un procès qui s’effectue – tout du moins en partie – manuellement. Une récente étude de Cognilytica a montré que la préparation des données représente en moyenne 80 % du temps consacré aux projets IA.
La raison à cela tient en trois points :
1/ Des standards qualitatifs et quantitatifs à respecter
Il est impératif d’avoir à disposition un volume de données suffisant pour alimenter convenablement la technologie IA.
De la même manière, la qualité des informations doit elle aussi être auditée pour éviter le démarrage d’un projet sur de mauvaises bases.
Il n’est pas rare que le volume et la qualité des données exploitables soient surévalués par les parties prenantes au projet. La phase de préparation se révèle donc d’autant plus cruciale, puisqu’elle fait office de garde-fou.
2/ De forts enjeux de cohérence
Avec la multiplication des formats et l’accroissement permanent des systèmes de stockage dématérialisés, il est fréquent que des données se voient altérées au cours de leur existence, voire même dès leurs création.
Au-delà de la qualité, c’est donc bel et bien la cohérence générale des informations qui doit être contrôlée : les données de la même nature sont-elles toutes au bon format ? Des doublons ont-ils été identifiés ? Est-il possible de normaliser des informations du même type en provenance de sources différentes ?
3/ La nécessaire visualisation des données
Entamer la vérification des deux points abordés précédemment nécessite de pouvoir visualiser les données sous une forme concrète et synthétique à l’aide de dataviz.
Elles permettent à un œil averti de rapidement repérer les informations et irrégularités grâce aux représentations graphiques, là où l’analyse de données brutes se révélerait bien plus complexe et chronophage.
Nous l’avons vu, la préparation des données n’est pas une simple opération de routine, et demande du temps pour être menée à bien. Mais une fois que tout est prêt, quelle technologie d’intelligence artificielle privilégier pour l’analyse ?
Le machine learning, la technologie IA à privilégier pour vos projets data
Aujourd’hui, l’Intelligence artificielle au sens large regroupe plusieurs sous-domaines applicatifs : Machine Learning, Deep Learning, Réseau Neuronal, Natural Language Processing (NLP)…
Pourtant, dans le cadre d’un projet data, une technologie IA se démarque : le Machine Learning.
Cette approche a fait ses preuves pour l’analyse prédictive, et continue de gagner en puissance avec l’explosion de la quantité de données dans le monde (plus d’occurrences et donc meilleure courbe d’apprentissage).
Mais quels sont les principaux atouts de cette technologie d’intelligence artificielle ?
- En premier lieu, c’est la capacité d’apprentissage presque infinie du Machine Learning qui le distingue des autres modèles d’IA. Au fil du temps et des données qui lui sont présentées, le système gagne en expérience et en connaissances. Il peut ensuite utiliser cette valeur ajoutée (et engrangée) pour prendre de meilleures décisions ou présenter des prédictions / tendances plus précises, qu’il n’aurait pas forcément pu identifier auparavant.
- L’autre grande force du Machine Learning est son aptitude à rapidement pouvoir analyser de larges volumes d’informations, puis à identifier des tendances et des modèles récurrents difficilement repérables par un être humain.
- Notons également que le Machine Learning est une technologie IA capable d’évoluer par elle-même, sans intervention humaine (avec à la clé des gains de temps considérables). Une fois que des données lui sont fournies, l’algorithme est en mesure de fonctionner de façon autonome, mais aussi et surtout de s’adapter aux nouveautés et imprévus en une durée record (un excellent exemple étant les logiciels anti-virus qui l’utilisent pour détecter de nouveaux risques d’infection).
- Enfin, c’est un système d’intelligence artificielle capable de traiter efficacement de nombreuses données à structures multidimensionnelles.
Pourquoi opter pour une plateforme d’intelligence artificielle ?
L’utilisation du “Big Data” au cours de cette dernière décennie n’a cessé de se développer : désormais, des entreprises du monde entier ont le matériau nécessaire pour recourir à l’intelligence artificielle et ainsi optimiser leurs prises de décisions.
Pourtant, l’emploi d’une technologie IA au sein d’un projet data constitue un exercice souvent complexe mais surtout chronophage, y compris pour les métiers de la Data Science. En exploiter le plein potentiel peut donc se révéler particulièrement difficile.
C’est dans ce contexte délicat que les solutions d’intelligence artificielle peuvent faire toute la différence. Elles offrent en effet une vision partagée des données, de puissants outils de préparation et de nombreux algorithmes dédiés “sur étagère” capables de fournir des résultats à court terme.
Mieux encore, les plateformes d’IA sont généralement présentées sous la forme de “boîtes à outils” : de nombreuses briques individuelles peuvent être sélectionnées, assemblées mais aussi modifiées à volonté par les utilisateurs pour créer des workflows personnalisés.
Chez Datategy, notre plateforme papAI rend également accessible l’intelligence artificielle au plus grand nombre, grâce à une approche low-code et des interfaces visuelles facilement compréhensibles. Elles facilitent l’appropriation et la démocratisation de l’IA pour les métiers.
Par ailleurs, le modèle SaaS se révèle aujourd’hui particulièrement pertinent pour faciliter la connexion d’une plateforme d’IA aux différentes sources de données possédées par l’organisation.
Enfin, les solutions dédiées à l’intelligence artificielle telles que papAI donnent la possibilité aux entreprises d’industrialiser le pilotage de leurs projets data à des cas d’usage spécifiques : duplication d’assets, repurposing de workflows sans code… les possibilités sont nombreuses.
Savant mélange de méthodologie et d’outillage, l’exploitation des technologies IA dans vos projets data exige rigueur et patience.
Heureusement, les plateformes d’intelligence artificielle constituent un excellent support pour les data scientists, en leur évitant d’avoir à développer des solutions spécifiques pour chaque nouveau projet. Ainsi, ils peuvent passer plus de temps à “faire parler les données qu’à créer l’infrastructure requise : l’industrialisation est en marche !
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