Lorsqu’il est question d’intelligence artificielle (IA), on entend souvent parler de Big Data, sans vraiment en saisir le sens. C’est un phénomène qui touche les entreprises, et tout le monde veut s’en servir. Or, pour pouvoir l’appréhender, il faut premièrement comprendre de quoi il s’agit réellement ainsi que l’opportunité qu’il crée pour les entreprises. Cela permettra aussi d’éviter d’utiliser des termes incohérents comme « faire du Big Data » qui n’a absolument aucun sens, alors qu’on l’entend souvent durant les salons professionnels.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est traduit littéralement Grosses Données ou Méga données. C’est justement là que commence l’ambiguïté, car à quel moment définir des données de volumineuses ? Tout dépend du contexte. Par exemple, si vous devez traiter un gros volume de données (10Go) sur un PC dont la mémoire vive n’est que de 4Go, on peut parler de Big Data, pour la simple raison que vous allez devoir élaborer une stratégie technique pour les traiter. Pour plus de détails, vous pouvez visiter le site https://octopeek.com/.
Plus spécifiquement, le Big Data est un ensemble d’outils utilisés pour répondre aux trois problématiques suivants :
- Le volume de données, qui constitue la base même de la notion Big Data. Il faut que les données à traiter soient effectivement massives.
- La variété des données : les données dans le fichier doivent être diverses pour pouvoir parler de Big Data, car même si un fichier est volumineux mais qu’il ne contient par exemple que des noms et prénoms, cela ne prendra pas beaucoup de temps pour le traiter.
- La vélocité de traitement, qui constitue la vitesse de traitement des données. Par exemple, lorsque vous visionnez des vidéos sur YouTube, l’application vous propose déjà d’autres vidéos à regarder ensuite, en se basant sur celles que vous avez déjà visionnées auparavant. Il s’agit donc d’une analyse spécifique instantanée. Pour pouvoir mettre en place cette vélocité, vous devrez établir des solutions techniques précises.
On peut rajouter deux autres éléments à ces trois variétés :
- La véracité des données : les données récoltées doivent provenir d’une source fiable pour pouvoir être traitées.
- La valeur : une donnée doit avoir une valeur stratégique ou économique pour l’entreprise.
Le Big Data pour proposer un meilleur service aux clients
Vous l’aurez compris, aucune institution n’investirait autant de temps et d’argent pour développer ces stratégies et ces techniques ainsi qu’en traitement de données si celles-ci ne présentaient aucun atout spécifique. Premièrement, le Big Data permet de proposer un meilleur service aux clients.
Grâce aux informations récoltées sur le comportement d’achat d’un client, il sera plus facile de lui proposer des offres intéressantes dans la limite de son budget. Par exemple, dans un magasin, c’est grâce aux cartes de fidélité qu’il est possible d’associer un comportement d’achat à chaque client.
Le Big Data permet une meilleure prise de décision
Les entreprises font toujours face à de nombreux problèmes à cause d’une mauvaise décision (tout savoir sur la méthode cqqcoqp ), qui découle souvent d’une incertitude. Le Big Data va permettre de réduire cette incertitude en aidant les entreprises à avoir une meilleure perception de la réalité des choses. Prenons par exemple une société de location de vélos.
Pour savoir si elle doit investir beaucoup d’argent en achetant de nouveaux vélos, elle peut utiliser le Big Data pour estimer le comportement des usagers. Elle pourra ensuite définir plus facilement le budget à investir dans ce projet et éviter de gaspiller des ressources inutilement.
Le Big Data permet de réduire les risques
Le Big Data est aussi un outil utilisé pour diminuer les risques. Prenons l’exemple d’une usine de production. Si les machines tombent en panne, l’interruption risque de faire perdre beaucoup d’argent à l’entreprise. Or, grâce à l’utilisation du Big Data, notamment d’un outil de traitement spécifique qu’on appelle Deep Learning, il sera possible de prédire cette panne en se basant sur les informations fournies par les capteurs de la machine en question.
Ainsi, si le pourcentage indiquant la probabilité de panne dans les semaines qui viennent est assez élevé, les dépanneurs pourront agir rapidement et ainsi l’éviter. Le Big Data joue d’ailleurs un rôle plus important dans les industries où il faut constamment innover, tout en baissant les coûts de production.
Le Big Data dans le domaine de la santé
On a de plus en plus recours au Big Data dans l’industrie de la santé comme dans le monde de la finance. Pour pouvoir estimer les coûts futurs liés à la santé et aux nouvelles maladies, les spécialistes de la santé sont amenées chaque jour à traiter des données volumineuses. De même, en pharmacie, on a recours au Big Data pour découvrir de nouvelles molécules et faire des essais cliniques.
Le Big Data, un phénomène universel
Toutes les entreprises traitent des données volumineuses, sans vraiment le savoir, même dans les TPE et les PME. Les fichiers clients, les listes de factures et tout autre document contenant des informations renferment des données exploitables. D’ailleurs, toutes les entreprises qui se servent du Big Data prennent de l’avance et un grand avantage par rapport à ses concurrents.
Certes, la mise en place d’une telle technologie a un coût certain au début, mais rapidement, elle devient plus abordable car le retour sur investissement est presque instantané. Par exemple, dans le domaine de l’industrie, les économies faites sur les opérations de maintenance sont de l’ordre de 20%. Le Big Data va aussi permettre à l’entreprise de s’introduire sur d’autres marchés grâce à de nouveaux produits et services.
Toutefois, il faut comprendre que toutes les données en masse ne sont pas forcément utiles à l’entreprise. En réalité, elle n’en utilise qu’une infime partie, mais cela ne signifie pas que les autres données ne sont pas exploitables. Elles peuvent être essentielles pour des types d’algorithme de modélisation prédictive fonctionnant sur la base des données massives étiquetées (vidéos, images). Par contre, cet étiquetage de données ne peut être réalisé que par les géants du secteur comme Google, car cela nécessite un grand investissement (en milliards d’euros).
