Comment l’innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle modifie la science des données

Alors que la technologie continue de se développer, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des outils les plus déterminants du monde moderne, en particulier dans le domaine de la science des données. L’intégration de l’intelligence artificielle et de la science des données a non seulement transformé la manière dont les données sont analysées, mais elle a également modifié les possibilités de nouvelles analyses.

Vous trouverez ci-dessous la liste des changements qui ont été apportés au secteur de la science des données par la mise en œuvre des avancées de l’intelligence artificielle.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (AutoML) peut être décrit comme mettant la fonctionnalité d’application de l’apprentissage automatique aux données entre les mains du consommateur ordinaire en raison de sa capacité à automatiser le processus. Cela signifie que des fonctions telles qu’un calcul informatique avancé construit avec divers algorithmes et prévisions plus distincts, qui nécessitaient auparavant des compétences spécifiques, peuvent désormais être utilisées par une population plus large.

Les outils d’apprentissage automatique automatisés peuvent effectuer la transformation des données, la sélection des algorithmes, le réglage des paramètres et parfois même l’explication des résultats, ce qui réduit le temps nécessaire à l’analyse des données et augmente l’accessibilité des nouveaux venus dans le domaine de la science des données.

Analyse prédictive avancée

À l’inverse, l’apprentissage automatique a amélioré l’analyse prédictive en incluant des techniques telles que l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Ces technologies sont capables de s’adapter et de s’améliorer au fil du temps, d’où la précision accrue de leurs prédictions. Par exemple, dans le système de santé, l’utilisation de l’intelligence artificielle pour analyser les big data permet de prédire les tendances de l’incidence des maladies avec un haut niveau de précision, ce qui favorise les mesures préventives et d’autres interventions uniques pour chaque patient.

Traitement du langage naturel

L’intelligence artificielle associe l’informatique au traitement du langage naturel (NLP) et, avec son aide, les scientifiques des données ont modifié la manière dont ils interagissent avec les données. Ils peuvent être utilisés pour traduire le langage humain ou naturel en structures compréhensibles par les ordinateurs, ce qui permet d’extraire de grandes quantités de données des messages sur les médias sociaux, des courriels et d’autres textes. Ces applications ont débouché sur des options telles que l’analyse des sentiments, qui permet de mesurer l’opinion de la population en général, ou les chatbots, qui peuvent gérer les questions d’assistance à la clientèle en fonction des demandes des utilisateurs.

Amélioration de la visualisation des données

L’intelligence artificielle a également contribué de manière significative à améliorer les techniques de visualisation des données et à les rendre plus perspicaces et interactives. Ce que l’intelligence artificielle a apporté aux plateformes de visualisation des données, c’est que les données volumineuses collectées précédemment peuvent désormais être analysées pour en dégager des schémas et des corrélations, puis être présentées de manière claire. Elle aide également les scientifiques des données à exprimer les résultats d’une manière facile à comprendre, même pour les dirigeants d’entreprise, et permet en même temps à ces derniers de prendre des décisions sur la base d’informations complexes.

Intelligence artificielle éthique et atténuation des préjugés

Le domaine le plus important dans lequel l’intelligence artificielle modifie la gestion de la science des données est sans doute l’attention croissante portée à l’intelligence artificielle éthique et à la réduction des biais. L’intelligence artificielle n’est pas intrinsèquement biaisée et les algorithmes ne peuvent l’être que dans la mesure où les données qui leur sont fournies le sont. C’est très important, surtout lorsqu’il s’agit d’utiliser l’intelligence artificielle dans des processus décisionnels qui affectent directement la vie des gens, par exemple dans les domaines de l’emploi, de l’octroi de crédits et du maintien de l’ordre.

Conclusion

Il convient d’admettre que le renforcement de l’intelligence artificielle en tant qu’outil de la science des données a été tout simplement révolutionnaire. Non seulement elle a considérablement facilité le traitement et l’analyse des données, mais elle a également repoussé les limites de ce qu’il est possible de découvrir avec les données.