Les entreprises disposent aujourd’hui d’une base de données colossale, qu’elles doivent prendre en compte dans leurs décisions stratégiques pour rester compétitives. La collecte des données, principalement les données web, a été généralisé dans toutes les structures, des grandes entreprises cotées en bourse jusqu’aux TPE. Ce n’est donc plus la possession d’une base de données importante qui fait la différence, mais la capacité à récolter de la donnée qualitative et à la traiter. C’est également la maîtrise de ces deux points clés qui va permettre le déploiement de l’intelligence artificielle dans les entreprises. La maîtrise du Big Data et de l’intellige artificielle sont donc complémentaires, et dépendent d’une ressource clé : des employés bien formés.

Le Big Data : l’or noir de l’IA

Le Big Data représente l’ensemble des techniques de collecte, de stockage et d’analyse des données. Chaque jour, 2.5 trillions d’octets de données sont générés dans le monde, et ce chiffre tend à doubler tous les 12 ans. Le marché mondial du Big Data est estimé à 48.6 milliards de dollars en 2019. La mise en place de trackers web comme les cookies permettant de récupérer les données personnelles et de navigation des utilisateurs. Ce sont les GAFAM qui ont démocratisé le Big Data dans la vie des entreprises. Toutes les entreprises ont accès à ces ressources, par l’utilisation d’outils simples, et pour beaucoup gratuits. Cependant, la différence se fait aujourd’hui sur le traitement de cette donnée. Il existe des professions très qualifiées qui collecte et traite ces données de manière à ce que les bases crées soient qualitatives et utiles à l’entreprise, on peut citer les Data analyst, Data Scientist et Data Engineer. La principale difficulté des entreprises est d’arriver à collecter de la donnée qualitative, qu’elle soit web ou non, en utilisant les outils les plus adaptés à nos besoins, et respectant les réglementations en vigueur concernant la protection des données, comme le RGPD. En effet, l’usage des technologies dérivées de l’intelligence artificielle nécessite des données de qualité.

L’IA et le Big Data dans les entreprises aujourd’hui

L’intelligence artificielle peut être définie comme « un ensemble de technologies visant à réaliser informatiquement des tâches cognitives traditionnellement réalisées par l’humain ». L’IA développée par les entreprises aujourd’hui est dite « faible » car elle ne vise pas à reproduire ou dépasser les capacités cérébrales de l’humain. Pour prendre des décisions, les algorithmes issus des technologies de l’IA, comme de deep learning ou le machine learning, tournent dans un environnement précis qui leur est exposé par les données. C’est à partir d’un nombre important d’exemples et d’entrainements que ces algorithmes auront la capacité de prendre des décisions de façon automatisée. Cependant, pour que ces décisions soient rationnelles, l’environnement et les exemples qui leur sont transmis doivent être représentatifs de la réalité, et non biaisés, d’où l’importance d’avoir des données très qualitatives. La grande faculté du Big Data est également d’offre des données en temps réel, permettant le développement de nouvelles pratiques. Parmi les exemples les plus courants de déploiement d’IA dans les entreprises, on peut citer le marketing prédictif, la logistique prédictive, la fidélisation client, et la détection de la fraude.

Un meilleur traitement de la donnée par la formation

Malheureusement, l’usage de ces technologies est très individualisé. Elles se basent sur les données propres à l’entreprise et à ses clients, et peuvent donc difficilement être redéployées. C’est pourquoi de nouveaux métiers ont vu le jour ces dernières années, comme ceux cités plus haut, spécialisés dans le traitement de la donnée, mais aussi ceux en charge du respect de celle-ci, comme les Chief Analytics Officer ou les Data Protection Officer. Mais ce sont surtout les grandes entreprises ou celles spécialisées dans ce secteur qui ont la possibilité d’embaucher ces profils. Les plus petites se retrouvent désavantager, elles doivent donc permettre à leurs salariés de suivre des formations sur ce sujet pour rester compétitives. Il existe de nombreuses formations spécialisées dans le les langages comme le Big Data, le machine learning, ou d’autres langages de programmation. Aujourd’hui, 47% des employés pensent que leur entreprise n’est pas ou peu mature en matière de collecte des données.

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