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« Entre l'aube de la civilisation et 2003, 5 exaoctets d'informations ont été créés, mais aujourd'hui, la même quantité est produite tous les deux jours. » Cette citation d'Eric Schmidt, alors Executive Chairman chez Google, date de 2011. Aujourd'hui, on parle d'environ 0,33 zettaoctet par jour (328,77 millions de téraoctets). Dans notre monde, tout tourne autour de la donnée : chaque clic, balayage, appui et vue peut orienter les décisions business. Le vrai défi, toutefois, est de gérer le volume et la vélocité à laquelle ces données sont générées.
La gestion des données a évolué au rythme de cette accélération. Nous sommes partis de simples bases de données relationnelles et de l'ETL, puis sont arrivées le big data et les données non structurées, ouvrant la voie aux pipelines de données automatisés et aux data lakes. Pourtant, l'avalanche de données ne faiblit pas. Les données modernes sont complexes, largement non structurées, issues d'une multitude de sources, et dépassent les capacités des technologies traditionnelles. Heureusement, l'IA vient aujourd'hui répondre à ces défis.
L'IA fait parler d'elle depuis un moment. Avec l'essor de l'IA générative, la technologie pénètre rapidement tous les aspects de notre quotidien. Il est donc logique de l'exploiter aussi pour la gestion des données.
Mais comment l'IA transforme-t-elle la gestion des données ? Dans cet article, nous examinons de près son impact sur l'extraction, la cartographie, la qualité et l'analyse des données.
La convergence de l'IA et de la gestion des données
L'année 2023 a accéléré l'adoption de l'IA avec l'arrivée de l'IA générative. D'après la dernière enquête de McKinsey, un répondant sur trois déclare que l'IA générative est utilisée dans au moins une fonction métier. 40 % des organisations indiquent avoir adopté l'IA et s'attendent à augmenter leurs investissements.
Concernant l'adoption de l'IA en gestion des données, il faut comprendre que les besoins ont eux aussi évolué. Le partage de données devient la norme. Les organisations cherchent à décentraliser la donnée et à la proposer comme un produit à leurs clients internes et externes. Par ailleurs, avec la montée en puissance des architectures de data fabric, le marché attend des solutions qui automatisent et augmentent l'intégration des données.
L'IA est particulièrement bien armée pour suivre ces évolutions. De l'ingestion à l'analyse, elle peut abstraire les complexités de la gestion des données et ainsi en accélérer chaque étape.
Amazon illustre parfaitement comment l'adoption de l'IA en gestion des données peut doper les revenus. Le géant du e-commerce s'appuie sur des points de données tels que l'historique d'achat, le montant dépensé, les listes d'envies ou la localisation, et mobilise l'IA et l'analytique prédictive pour anticiper les besoins des clients avant même qu'ils ne se manifestent.
Que se passe-t-il en coulisses ? Comment fonctionne l'IA ? Des technologies comme l'apprentissage automatique accélèrent des tâches routinières telles que le nettoyage, la classification, le clustering ou la détection d'anomalies. S'y ajoutent le traitement automatique du langage naturel et l'apprentissage profond, qui simplifient l'analyse de texte, l'analyse de sentiment, l'analyse d'images, et bien plus encore.
Décomposons chaque étape de la gestion des données pour mesurer l'apport de l'IA.
IA et extraction de données
La première étape de tout cycle de gestion des données est l'extraction. Face à des sources non structurées comme le texte, les PDF ou les images, les outils traditionnels atteignent leurs limites. Historiquement, on utilisait des outils à base de modèles, capables d'extraire automatiquement des documents suivant un même gabarit. L'IA a supprimé cette contrainte d'uniformité. Les outils d'extraction dopés à l'IA utilisent le traitement automatique du langage naturel pour comprendre les champs qu'une entreprise souhaite récupérer. Par exemple, pour extraire des informations clients depuis des factures ou des bons de commande, il suffit de préciser les champs : l'outil les retrouvera quel que soit le format.
IA et cartographie des données
Une fois extraites, les données sont mappées de la source vers la destination cible. Autrefois, ce processus manuel impliquait des équipes IT qui écrivaient du code. Sont ensuite apparus des outils de cartographie sans code permettant aux professionnels des données de visualiser et réaliser la cartographie en glisser-déposer. Désormais, l'IA a complètement changé l'approche.
L'intelligence artificielle permet la découverte automatique des sources, attributs et relations. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données existantes pour repérer motifs et connexions, réduisant ainsi le temps et l'effort nécessaires. De plus, l'IA simplifie la correspondance de schémas : grâce à la reconnaissance de formes et à l'analyse sémantique, les algorithmes identifient les similitudes entre des schémas hétérogènes.
IA et qualité des données
Si les entreprises excellent à générer des volumes massifs de données, elles peinent encore sur la qualité. Selon IBM, le coût annuel de la mauvaise qualité des données s'élève à 3,1 billions de dollars aux États-Unis seulement, preuve que l'évolution des logiciels de gestion n'a pas suffi. L'IA peut changer la donne.
Les algorithmes d'IA peuvent passer au crible les jeux de données pour détecter erreurs, incohérences et anomalies, puis les corriger immédiatement. Leur atout majeur : la gestion du manque de données. Ils identifient les valeurs manquantes et les imputent avec des estimations fiables, sans sacrifier la précision globale.
IA et analyse des données
L'IA apporte sans doute le plus de valeur à l'analyse, dernière étape de tout processus de gestion des données. Avec l'arrivée de GPT, les intégrations légères de TALN dans l'analytique se sont multipliées. Les techniques de TALN analysent les données textuelles issues des réseaux sociaux, des retours clients ou de documents. L'IA peut aussi regrouper des données similaires via des algorithmes de clustering.
Les arbres de décision et l'analyse de régression sont des techniques fondamentales de l'analyse de données. Des modèles d'apprentissage automatique propulsés par l'IA génèrent aisément des arbres de décision complexes, y compris sur des jeux de données multidimensionnels.
Conclusion
Le rôle de l'IA dans la gestion des données est indéniable. Ce n'est pas qu'une manière sophistiquée de faire de l'analyse : c'est une nécessité. Les entreprises ont besoin d'insights en temps réel, et l'IA sait les fournir. Son importance ne fera que croître.
Des progrès sont attendus vers l'Edge AI, où l'analyse et le calcul s'effectuent au plus près de la collecte. Cette approche éliminera de nombreuses tâches manuelles et simplifiera la gestion des données.
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