Big Data vs Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle et le Big Data sont deux des forces motrices derrière une variété d'innovations technologiques qui ont façonné l'environnement numérique d'aujourd'hui et l'industrie 4.0. Ces deux tendances ont pour objectif commun de tirer le meilleur parti de la grande quantité de données générées aujourd'hui.

Mégadonnées fait référence au stockage et au traitement de quantités massives de données structurées, semi-structurées et non structurées avec un grand potentiel d'extraction et d'organisation pour fournir des informations précieuses aux organisations et aux entreprises.

D'autre part, l'Intelligence Artificielle consiste en une combinaison d'algorithmes dans le but de créer des machines qui imitent les fonctions humaines (telles que l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision).

Quelle est la relation entre l'Intelligence Artificielle et le Big Data ?

Bien que les deux concepts tournent autour des données, ils ont des fonctionnalités très différentes. Il existe une relation réciproque entre le Big Data et l'Intelligence Artificielle.

Fonctionnalités du Big Data

Le Big Data agit comme une entrée qui reçoit un ensemble massif de données. Ces données doivent être traitées et standardisées pour devenir utiles.

Fonctionnalités de l'Intelligence Artificielle

L'Intelligence Artificielle est la conséquence de ce processus. Il se compose d'un ensemble de logiciels qui tirent parti de la sortie générée par ces résultats pour créer une série d'algorithmes qui permettent aux programmes et aux mécanismes de montrer des comportements intelligents et de raisonner comme le font les humains, ce qui entraîne de multiples avantages pour les entreprises.

Le Big Data est donc le carburant de l'Intelligence Artificielle. Cette seconde se nourrit et apprend des données traitées, créant et reconnaissant des modèles et développant des solutions d'analyse sophistiquées pour tous les types d'industries.

L'augmentation de la vitesse des données et du traitement a permis de développer l'Intelligence Artificielle, qui utilise ces informations pour analyser et agir avec l'environnement en conséquence. Ce serait une erreur naturelle de comparer ces deux termes car ce sont deux concepts qui se renvoient et vont de pair.

Le rôle du Big Data dans l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle a besoin de données pour construire son intelligence, à la fois initialement, ultérieurement et en continu. Plus la quantité de données auxquelles les systèmes d'intelligence artificielle peuvent accéder est grande, plus les machines peuvent apprendre et donc plus leurs résultats seront précis et efficaces.

À mesure que l'IA devient plus intelligente, moins d'interventions humaines sont nécessaires en matière de contrôle des processus et de surveillance des machines. L'Intelligence Artificielle vit dans une phase d'apprentissage continu dans laquelle elle se nourrit de données en continu.

Tout comme le Big Data est nécessaire à l'Intelligence Artificielle, il en va de même dans l'autre sens. De telles quantités de données n'auraient pas la valeur qu'elles ont sans les modèles d'intelligence artificielle, capables de libérer le potentiel de ces magasins de données et de les transformer en intelligence.

 L'intelligence artificielle appliquée au Big Data offre les avantages suivants :

• Détection des écarts :IA peut analyser les données fournies par le Big Data pour y détecter des occurrences inhabituelles. Par exemple, grâce à des capteurs, en marquant des plages prédéfinies et en identifiant toute anomalie qui sort de la plage.
• Probabilité de résultat futur : L'IA peut utiliser une condition connue avec une probabilité X d'influencer le résultat futur pour déterminer la probabilité de ce résultat.
• Reconnaissance de formes : Détectez les modèles de grandes structures de données que les humains seraient incapables de reconnaître.

Ces avantages ne seraient pas possibles sans le Machine Learning (ML); force motrice de l'intelligence artificielle. C'est une technique, appartenant au domaine de l'IA, qui alimente les machines de données afin qu'elles soient capables d'imiter avec précision les processus humains et d'apprendre à prendre des décisions de manière autonome, sur la base d'algorithmes. A travers des modèles tels que le machine learning, l'IA appuyée par le Big Data vise les objectifs suivants :

• Raisonnement
• Apprentissage automatique
• Renseignement général
• Robotique
• Traitement du langage naturel
• Vision par ordinateur
• Programmation et apprentissage automatique

Afin d'affiner les systèmes d'IA afin qu'ils deviennent capables de généraliser les comportements de la même manière qu'un cerveau humain le peut, des millions d'échantillons de données décomposés dans un format que les systèmes peuvent comprendre sont nécessaires.

Intelligence Artificielle :l'avenir du Big Data ?

Bien que le concept d'Intelligence Artificielle remonte à des siècles, c'est avec l'essor du Big Data au cours de la dernière décennie qu'il a connu une résurgence. L'IA et le Big Data sont étroitement liés et la disponibilité accrue des données améliore les initiatives cognitives et d'IA au sein de leurs organisations.

L'Intelligence Artificielle crée de nouveaux modèles d'analyse de données qui ne sont plus fastidieux et manuels. Ce qui était autrefois des modèles statistiques comme SQL, guidés par des ingénieurs, a maintenant convergé avec l'informatique pour devenir l'IA et l'apprentissage automatique. L'IA améliore ce monde analytique avec des capacités entièrement nouvelles pour prendre des décisions semi-automatiques.

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