Le développement technologique est un cercle vertueux. L’émergence d’une nouvelle technologie et son développement impliquent de créer de nouvelles solutions pour en optimiser l’impact ou les bénéfices. Et cela vaut tout particulièrement pour la data. À mesure que la quantité et la complexité des données croît, notre capacité (humaine) à en tirer parti semble décroître. D’où l’importance de s’appuyer sur l’analyse de données pour faciliter leur exploitation.
Parmi les outils qui sont les plus à même d’améliorer la pratique de l’analyse de données (et donc de simplifier le travail des Data Analysts), on retrouve l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML). Deux technologies de plus en plus prédominantes dans la sphère professionnelle en général et l’écosystème de la data en particulier.
Elles sont d’autant plus symptomatiques de ce fameux cercle vertueux qu’elles sont elles-mêmes alimentées par de grands volumes de données. Mais en quoi peuvent-elles réellement simplifier ou optimiser l’analyse de la data ? C’est le sujet que nous allons creuser dans cet article…
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse de données est le processus qui consiste à étudier des volumes plus ou moins importants de données et à en tirer des modèles analytiques. Ce domaine de la Data Science comprend à la fois :
- l’analyse descriptive : soit le fait d’analyser les données et de décrire ce qu’elles racontent à un instant T ;
- l’analyse prédictive : prédire un potentiel résultat à partir des données que l’on a extraites d’activités passées ou actuelles.
La collecte de données est de moins en moins un défi pour les entreprises. Les canaux par lesquels les organisations peuvent créer et récupérer de la data sur leur activité ou leur public cible (pour ne citer que ces deux domaines d’application de la Data Science) sont de plus en plus divers et accessibles.
Néanmoins, l’analyse de volumes de données toujours plus importants est la nouvelle bête noire des entreprises. En effet, le Big Data n’est d’aucune utilité s’il n’est pas traduit en des termes compréhensibles par tous les collaborateurs. Et surtout, si les données ne sont pas utilisables sous la forme d’une stratégie commerciale.
Les défis actuels posés par l’analyse du Big Data sont nombreux. De la rationalisation de données dispersées à leur conversion en modèles prédictifs, puis en décisions opérationnelles, les Data Analysts ont du pain sur la planche… Heureusement, l’IA et le machine learning ont le potentiel de faire avancer les choses à toute vitesse !
En quoi l’IA peut-elle faciliter l’analyse de données ?
Comme on l’a déjà observé dans des secteurs comme le marketing ou même les ressources humaines, l’intelligence artificielle a provoqué un véritable bouleversement dans la manière dont de nombreux secteurs opèrent. Celui de l’analyse de données (et du Big Data en général) ne fait pas exception.
La raison de ce potentiel transformateur de l’IA est sa capacité à accélérer n’importe quel processus de traitement ou d’analyse. Prenons par exemple le secteur du marketing. L’intelligence artificielle offre aux marketeux la possibilité d’exploiter de grands volumes de données, afin de personnaliser leur contenu. Ou encore, de mieux prédire le comportement et les attentes des consommateurs.
L’IA et l’analyse de données sont d’autant plus intimement liées que l’intelligence artificielle nécessite de grandes quantités de données pour s’entraîner. C’est-à-dire, pour apprendre à réfléchir et prédire des résultats comme le ferait une intelligence humaine.
Dans le domaine de l’analyse de données, l’objectif de l’IA est de mâcher le travail aux humains. En effet, lorsqu’elles sont réalisées par un être humain, la collecte, le tri ou encore l’uniformisation de données venant de sources disparates nécessitent un travail considérable.
L’IA supprime en grande partie cette contrainte, car elle peut effectuer la grande majorité de ces tâches de manière autonome. Mais aussi, beaucoup plus rapidement…
Quelles sont les différences entre l’analyse de données s’appuyant sur l’IA et l’analyse des données traditionnelle ?
Les principales différences entre l’analyse de données facilitée par l’IA et l’analyse de données traditionnelle s’expriment ainsi en termes de capacités et d’autonomie informatique. Le cerveau humain a en effet des limites en termes de quantité de données qu’il peut traiter efficacement ! Il est possible de pousser ses limites avec une formation et beaucoup de pratique, mais seulement jusqu’à un certain point. Et généralement, pour un ratio investissement/rentabilité peu intéressant pour les entreprises.
Les systèmes de data analyse s’appuyant sur l’IA peuvent traiter des volumes de données beaucoup plus importants. Ils peuvent également obtenir des résultats bien plus précis et réduire le risque d’erreurs.
L’IA explicable (ou XAI)
De manière générale, c’est en matière d’analyse prédictive des données que l’IA se révèle la plus intéressante. L’intelligence artificielle et le Big Data vont en effet combiner leurs forces pour aider les entreprises à utiliser la data de manière plus précise et pertinente. Grâce à leurs prédictions, alimentées par de larges volumes de données, les organisations peuvent identifier les actions stratégiques à mener… Et prendre de meilleures décisions.
Un très bon exemple de ces interactions entre IA et analyse de données est l’IA explicable (ou XAI). Ce concept fait référence à l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle pour développer des modèles qui sont plus précis et efficaces pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Et – cerise sur le gâteau – ces derniers sont également compréhensibles et interprétables par les êtres humains (peu importe leur formation et connaissances en informatique).
Concrètement, l’IA explicable permet de sortir le Big Data et l’IA de leur “boîte noire”, en démocratisant les outils. Dans le domaine de l’analyse des données, le XAI peut offrir plusieurs avantages. Il aide notamment les Data Analysts à mieux comprendre comment et pourquoi un modèle d’IA particulier effectue certaines prédictions ou prend certaines décisions. Cela conduit à une plus grande confiance dans les résultats du modèle en particulier (et de l’IA en général).
Le XAI peut également faciliter la validation, l’interprétation et la comparaison des modèles. Cela permet aux analyses de données de mieux apprécier les performances d’un modèle, d’identifier certains biais ou limites… Et donc de prendre des décisions plus pertinentes non pas sur la base d’un modèle obscur, mais d’un modèle dont on comprend tous les tenants et aboutissants.
Comment l’apprentissage automatique peut-il contribuer à améliorer l’analyse des données ?
On retrouve le même cercle vertueux entre machine learning et analyse de données. À bien des égards, les analystes de données et les ingénieurs en apprentissage automatique se nourrissent les uns les autres pour approfondir la compréhension de données.
Comme l’IA, le machine learning permet de créer des modèles et des systèmes d’apprentissage automatique, qui mettent à l’échelle de gros volumes de données, testent des hypothèses. Et pour finir, qui extraient des informations plus approfondies à partir de données jusque-là inexploitables.
En substance, l’apprentissage automatique va donc compléter et optimiser le processus d’analyse de données des manières suivantes :
Identifier des modèles à partir du Big Data
Grâce à l’exploration des données et à la visualisation du Big Data, les analystes peuvent identifier des modèles explicatifs ou prédictifs plus pertinents. L’application d’algorithmes d’apprentissage automatique garantit en effet une compréhension plus complète et précise des modèles et tendances sous-jacents d’un gros volume de données.
Améliorer l’analyse prédictive
Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être entraînés de telle sorte qu’ils produisent des prédictions plus fines et pertinentes. Les entreprises peuvent ainsi limiter leur prise de risque, prévoir le comportement d’acteurs ou de marchés. Et surtout, prendre de meilleures décisions en conséquence.
Automatiser l’analyse de données
Le machine learning permet aussi d’automatiser les tâches à faible valeur humaine ajoutée de la Data Analyse. On pense par exemple au nettoyage de données, à leur prétraitement ou encore à leur manipulation manuelle. Les Data Scientists peuvent en retour dédier plus de temps à l’interprétation et à la compréhension du Big Data.
Renforcer la détection des anomalies
Les Data Analysts peuvent confier la détection et la correction des erreurs aux algorithmes d’apprentissage automatique. On le voit déjà dans le secteur financier ou celui de la cybersécurité, avec la détection des fraudes et virus.
Mieux communiquer les résultats de l’analyse de données
Le machine learning améliore également la data visualisation. Intégré aux outils de visualisation, il offre des représentations plus dynamiques et interactives (en fonction de l’audience ou des besoins exprimés).
Les défis à relever pour améliorer l’analyse des données grâce à l’IA et le machine learning
L’usage de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la science des données a considérablement amélioré et optimisé son impact et ses résultats. Néanmoins, ce secteur d’activité présente encore de nombreux défis auxquels il faudra répondre, et notamment :
- Le manque de données de formation. Il est en effet particulièrement coûteux et fastidieux d’obtenir des données étiquetées pour former les modèles d’IA et de ML. L’apprentissage par transfert est l’une des méthodes les plus intéressantes pour résoudre ce problème. Il permet au modèle d’apprentissage automatique d’utiliser les informations utilisées pour réaliser les tâches ou créer les algorithmes précédents. Idem pour l’’apprentissage auto-supervisé qui ouvre de nouvelles opportunités en matière d’usage de Big Data non étiquetée ;
- L’évolutivité du modèle. Les Data Scientists doivent en effet s’assurer que leurs algorithmes d’analyse soient suffisamment agiles et légers pour résister à l’épreuve du temps. Mais aussi, pour éviter qu’ils ne coûtent trop cher en maintenance.
