Top 12 Applications de la Data Science Façonnant 2021

La data science est un domaine multidisciplinaire qui utilise des techniques scientifiques et des algorithmes computationnels pour collecter des insights précieux et des connaissances à partir de données structurées et non structurées.

Elle implique les mathématiques, les statistiques, la modélisation statistique, l'informatique, les technologies de bases de données, la programmation, l'analytique prédictive, le traitement du signal, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, le traitement du signal, et bien d'autres processus avancés.

La data science est devenue l'un des domaines à la croissance la plus rapide du 21e siècle. Ses domaines d'application sont très vastes et complets.

Aujourd'hui, plus de 1000 organisations et installations privées travaillent individuellement et en collaboration pour résoudre certains des problèmes les plus difficiles de la société. Les bénéfices de leurs recherches sont incommensurables.

Creusons plus profondément et découvrons certaines des applications les plus courantes de la data science.

12. Gestion des Opérations Aériennes

Évaluer la demande des passagers sur différentes routes et augmenter le profit par siège

Des entreprises comme EasyJet et Southwest Airlines ont transformé des défis opérationnels en cas d'usage réussis de la data science.

Les bénéfices ultimes de l'intégration de la data science dans l'industrie aérienne incluent des réponses précises aux demandes de marché actuelles et futures, une meilleure planification des routes, une meilleure gestion des revenus, et l'implémentation de stratégies marketing rentables telles que les programmes de fidélité client.

Avec la data science, les compagnies aériennes peuvent améliorer leur stratégie de tarification et gérer leur inventaire. Beaucoup ont réussi à augmenter les profits par siège de plus de 20 %. Certains transporteurs analysent également des milliards de recherches sur leur site web chaque année pour déterminer les routes et horaires de vol optimaux.

11. Analyse d'Intention (Intent Analysis)

Permet aux entreprises d'être plus centrées sur le client

Vous connaissez peut-être le terme « analyse de sentiment ». C'est une méthode d'analyse d'un message pour décider si le sentiment sous-jacent est négatif, positif ou neutre. L'analyse d'intention va plus loin en analysant l'intention de l'utilisateur derrière un message et en déterminant si elle concerne une plainte, une suggestion, une requête, un avis ou une actualité.

Les systèmes d'analyse d'intention combinent l'apprentissage automatique avec diverses fonctions analytiques, allant de la tokenisation et l'analyse syntaxique de bas niveau à l'analyse de sentiment de haut niveau.

Considérez l'exemple de publications sociales montrant différentes intentions pour un smartphone :

• « Est-ce qu'il a un écran OLED ? » — une requête
• « Il aurait pu utiliser une batterie 5000 mAh au lieu de 4200 mAh » — une suggestion
• « La qualité de la caméra n'est pas bonne » — un retour d'information

La data science peut identifier le schéma des intentions. Elle permet aux entreprises d'être plus centrées sur le client, en particulier dans des domaines comme les ventes et le support client. De la prise en compte des retours à la gestion d'un grand nombre de requêtes et l'offre d'un service personnalisé, l'analyse d'intention peut être un outil clé. Elle peut également être utilisée pour détecter le spam comme les emails, messages et appels invalides.

10. Détection de Fraude Financière

Repérer les incohérences dans les transactions

Les fraudes impliquant les transactions par carte de crédit, les déclarations de revenus, les réclamations d'assurance, etc., sont des préoccupations majeures pour les entreprises et les gouvernements. Il n'existe pas de logiciel ou d'algorithme unique qui fonctionne pour tous types de fraudes dans tous les secteurs. Les caractéristiques du problème varient dans chaque situation.

Ainsi, chaque outil de data science est conçu différemment pour détecter les incohérences dans le domaine de chaque industrie. Certains de ces outils traitent la détection de fraude comme un problème de classification supervisée, et d'autres ont leur propre façon d'aborder le problème, comme l'analyse de clusters, l'analyse de séries temporelles, l'analyse de points de rupture, la surveillance en temps réel des transactions, etc.

Différentes méthodes pour détecter différents types de fraude :

• Les réseaux de neurones sont utilisés pour détecter la fraude aux états financiers.
• Les réseaux de neurones d'apprentissage bayésien peuvent détecter efficacement la fraude à l'assurance médicale, la fraude aux télécommunications et les transactions frauduleuses par carte de crédit.
• La technique d'analyse de liens utilise l'appariement d'enregistrements et les méthodes de réseau social pour trouver des relations entre fraudeurs connus et d'autres individus.
• Les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés sont utilisés pour identifier de nouveaux types de fraude.

9. Optimisation d'Itinéraires en Temps Réel

Minimiser la distance et les coûts de déplacement

En utilisant la puissance de la data science et de l'ingénierie appliquée, nous pouvons prévoir avec précision les temps de trajet entre deux emplacements.

Imaginons qu'une entreprise de livraison a 1 000 routes de vente, 50 magasins et une base clients solide de 50 000. L'objectif est de livrer des colis à tous les clients le plus vite possible tout en parcourant moins de distance. C'est un problème NP-difficile.

L'entreprise peut utiliser une approche tridimensionnelle et des algorithmes sophistiqués de cartographie d'itinéraires pour résoudre le défi avec une grande précision. Ces algorithmes de data science cartographient les emplacements en proximité et créent des sous-ensembles pour les points de livraison qui sont plus proches les uns des autres.

La plupart des entreprises utilisent la programmation par branch-and-bound ou dynamique et les algorithmes génétiques pour obtenir des solutions de pointe. Cela les aide à économiser des dépenses opérationnelles significatives en réduisant le nombre de véhicules de livraison sans retarder les colis.

8. Analyse Criminelle (Crime Analysis)

Carte et analyse de la criminalité en Espagne

Résoudre les affaires criminelles plus vite et prédire les futures activités criminelles à des emplacements spécifiques

L'analyse criminelle peut être vue comme une branche de l'analytique qui implique l'utilisation d'outils et techniques statistiques pour examiner diverses données afin de résoudre les crimes plus rapidement et prédire les crimes qui pourraient se produire à l'avenir basés sur les événements passés.

Cela inclut l'analyse des opérations policières internes, des victimes de crimes, des troubles et des problèmes de qualité de vie. Les insights (extraits avec la data science) peuvent être utilisés pour les activités de patrouille, la prévention du crime, l'enquête criminelle et les poursuites, et l'évaluation des efforts policiers.

Les outils modernes fournissent un cadre pour visualiser les réseaux criminels et les examiner par différentes techniques d'apprentissage automatique en utilisant Google Maps et divers packages R.

7. Publicité Ciblée (Target Advertising)

Afficher des publicités au bon public pour réduire les coûts d'acquisition client

La bonne publicité a toujours été l'une des principales raisons du succès d'une entreprise. Mais il ne s'agit pas seulement de promouvoir le produit avec une phrase accrocheuse ; il s'agit aussi de délivrer le message aux bonnes personnes, au bon moment et dans le bon contexte.

La data science est devenue critique pour les annonceurs et marketeurs, qui doivent analyser des milliers de signaux en temps réel et diffuser des publicités au bon public aux bons moments. L'apprentissage automatique est également essentiel pour analyser le comportement passé de l'utilisateur (visites de site, recherches, achats).

Plus vous avez de données, meilleurs seront les résultats de ciblage. Voici les cas d'usage de la publicité ciblée :

• Merchandising visuel : est une pratique marketing dans l'industrie du retail qui implique l'optimisation de la présentation des produits et services. Il implique l'éclairage, les combinaisons de couleurs, les présentations visuelles créatives et d'autres éléments pour attirer l'attention du client.
• Publicité programmatique : est définie comme l'achat et la vente automatisés d'espace publicitaire en ligne. Elle permet aux marques ou agences d'acheter des impressions publicitaires sur des sites web ou applications d'éditeurs en quelques millisecondes via un écosystème sophistiqué.
• Enchères intelligentes (Smart bidding) : est un sous-ensemble de stratégies d'enchères automatisées qui utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser les annonces pour une valeur de conversion plus élevée à chaque fois que le processus d'enchères se produit.

6. Reconnaissance d'Images Avancée

Reconnaître des motifs et distinguer entre plusieurs ensembles d'images

Les logiciels modernes de data science peuvent reconnaître avec précision les visages humains et les faire correspondre à toutes les images disponibles dans leur base de données. Ils sont assez intelligents pour reconnaître n'importe quel motif spécial, qu'il s'agisse d'expressions faciales ou de texture. Certains programmes sont conçus pour collecter des données à partir de diagrammes complexes et/ou reconnaître du texte manuscrit.

En plus de la reconnaissance faciale, les outils de data science peuvent utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour détecter des objets capturés dans un cadre de caméra. Ils peuvent détecter des formes, des couleurs, et même mesurer les dimensions de tous les objets en temps réel, fournissant aux utilisateurs des insights détaillés sur le contenu de l'image.

La reconnaissance d'image et la détection d'objets sont utilisées dans divers domaines, allant des bibliothèques photos intelligentes et la publicité ciblée à l'accessibilité pour les malvoyants et les capacités de recherche améliorées. Les géants de la tech, comme Microsoft et Google, investissent massivement dans la recherche sur la reconnaissance d'image et les applications connexes.

5. Développement de Jeux Vidéo

Améliorer l'expérience des joueurs, la stratégie d'engagement et les revenus

Il y a deux éléments majeurs qui font le succès d'un jeu : l'intrigue et les graphismes. Ils maintiennent les joueurs engagés et intéressés à jouer.

Les données collectées dans un jeu peuvent être utilisées de nombreuses façons différentes. Par exemple, de nombreuses entreprises utilisent l'analytique de jeu pour obtenir des connaissances spécifiques sur ce que veulent les joueurs, combien de temps ils passent à chaque étape, et quelle partie ils ont le plus appréciée.

La data science est utilisée pour créer des modèles, alimenter des algorithmes d'apprentissage automatique, et identifier les points d'optimisation et les tendances pour améliorer l'expérience de jeu. Elle permet aux développeurs de proposer de nouveaux concepts de jeu, intrigues, et de construire des scénarios interactifs en utilisant les données acquises précédemment.

4. Fabrication (Manufacturing)

Crédit image : intellipaat

Facilite la maintenance préventive et la prédiction de pannes

La façon dont la data science est utilisée dans la fabrication est unique à certains égards. C'est parce qu'il existe de nombreux types d'unités de fabrication, et chacune a des exigences différentes.

La data science est principalement utilisée pour extraire des informations précieuses des processus de fabrication. Cette information peut aider les entreprises à maximiser les profits, minimiser les risques et analyser la productivité.

Par exemple, Raytheon Technologies Corporation utilise une solution logicielle appelée Manufacturing Execution Systems qui collecte et évalue les données du terrain d'usine. En analysant leurs données, l'entreprise a découvert qu'une vis dans l'un des modules doit être tournée 13 fois. Si elle n'était tournée que 10 ou 12 fois, le système signalait une erreur et arrêtait l'installation.

Lorsqu'elle est correctement analysée, l'information peut être utilisée pour :

• Estimer les taux de défaillance des machines
• Identifier les composants énergivores inefficaces
• Rationaliser la gestion des stocks
• Optimiser l'espace au sol de l'usine

Des entreprises comme GM et Ford évaluent d'énormes quantités de données — incluant toutes les sources internes et externes, des capteurs et processeurs à la qualité des matériaux et la performance — pour améliorer les temps de production, minimiser les coûts énergétiques et maximiser le profit.

3. Recherche en Génomique

Nous aide à mieux comprendre la santé humaine et les maladies

Au cours de la dernière décennie, les projets de recherche biomédicale et la collaboration à grande échelle ont connu une croissance rapide. En conséquence, d'énormes quantités de données génomiques (2 000 à 40 000 pétaoctets) sont générées chaque année.

La data science permet aux bioinformaticiens et généticiens d'extraire des insights pratiques de tels ensembles de données énormes et complexes pour comprendre comment les différences dans l'ADN affectent la santé humaine et les maladies.

Ils utilisent des outils de data science, tels que les aligneurs, pour analyser la localisation des composants individuels de la séquence d'ADN. Le programme logiciel identifie les emplacements où une séquence de génome humain spécifique diffère d'autres séquences de génome humain.

Ces différences génomiques peuvent varier. Elles peuvent être aussi petites qu'une seule lettre d'ADN ou aussi grandes que des anomalies chromosomiques. En analysant de telles différences, les chercheurs peuvent déterminer ce qui cause exactement les maladies courantes, les cancers et les troubles rares.

2. Éducation

Améliorer les performances des étudiants et les méthodes d'enseignement

La data science a la capacité de révolutionner le secteur de l'éducation. Elle peut aider les enseignants à employer des techniques d'apprentissage adaptatif qui visent à fournir des parcours d'apprentissage efficaces et personnalisés pour engager chaque étudiant.

Plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les arbres de décision, la régression logistique et la forêt aléatoire, sont déjà utilisés à cette fin.

La data science permet également aux administrateurs d'analyser les activités et méthodes d'enseignement des professeurs. Elle fournit des informations précieuses montrant les forces et faiblesses des facultés. Cela pourrait aider les enseignants à s'améliorer en conséquence et à identifier les méthodologies d'enseignement les plus efficaces.

L'Université du Nevada a adapté les méthodes de data science pour analyser les données des étudiants et prédire leurs performances. Un autre exemple est l'Université de Floride, qui utilise diverses techniques pour identifier des motifs et tendances afin de fournir une expérience étudiante personnalisée.

1. Découverte et Développement de Médicaments

La data science augmente l'efficacité de l'ensemble du processus R&D

La combinaison d'analytique avancée et de puissance de calcul fait de la data science une discipline centrale critique dans la recherche pharmaceutique.

L'intégration des techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique dans la découverte de médicaments a considérablement réduit le temps et augmenté l'efficacité de l'ensemble du processus R&D.

Des outils avancés, tels que la boîte à outils DeepPurpose, ont été utilisés pour débloquer plus de 50 modèles pour la prédiction d'interaction Médicament-Cible (DTI), une tâche de base dans la découverte de médicaments. DeepPurpose facilite également une interface simple pour le criblage virtuel et le repositionnement de médicaments.

Les solutions de data science développées par Cognizant ont aidé plusieurs entreprises pharmaceutiques à améliorer le processus laborieux de référence croisée des essais cliniques de recherche sur les médicaments contre le cancer.

Questions Fréquemment Posées

Quelle est la différence entre l'analytique de données et la data science ?

Alors que l'analytique de données se concentre sur la visualisation des enregistrements historiques dans leur contexte, la data science se concentre sur la création de modèles prédictifs qui peuvent prédire ou analyser ce qui vient ensuite.

Par exemple, un analyste de données peut synthétiser le big data pour répondre à des questions comme « quel(s) produit(s) a généré le plus de profit l'automne dernier ? » Le data scientist, de son côté, peut utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour analyser les retours et le comportement des clients et prédire quels produits et services vont performer mieux cette année.

Combien sont payés les data scientists ?

Selon le Bureau of Labor Statistics américain, le salaire moyen des data scientists est de 111 000 $ par an. Les data scientists expérimentés (professionnels niveau manager) gagnent jusqu'à 250 000 $ par an.

La Californie, le Texas, New York, l'Illinois et Washington sont les États avec le plus haut niveau d'emploi en data scientists et occupations en sciences mathématiques.

Quel est l'avenir des plateformes de data science ?

L'adoption des plateformes de data science augmente significativement. Elle offre de la flexibilité aux programmes open source et de la scalabilité des ressources informatiques. De plus, elle peut être facilement alignée avec de nombreuses architectures de données.

Selon le rapport Grand View Research, la taille du marché mondial des plateformes de data science atteindra 26 milliards de dollars d'ici 2027, avec un TCAC de 26,9 %. Les avancées en intelligence artificielle et réseaux de neurones seront le facteur clé derrière cette croissance phénoménale.