L’intelligence artificielle (IA) a attiré l’attention de presque tout le monde, des cadres supérieurs d’une organisation à une personne lambda marchant dans la rue. Il est difficile de croire qu’une simple idée ait pu changer la donne pour les particuliers comme pour les entreprises. Ce qui était considéré comme du battage médiatique est devenu une sensation mondiale en très peu de temps. Aujourd’hui, nous sommes au cœur de l’évolution de l’ère numérique, où presque tout le monde dispose d’une énorme quantité de puissance de calcul et de données. Les données sont l’actif le plus important de nos jours. Aujourd’hui, nous avons la possibilité de consommer et de traiter des volumes de données qui n’étaient pas possibles auparavant. Les organisations adoptent la prise de décision fondée sur les données et les entreprises se tournent vers l’IA pour vanter les mérites de leurs produits. Malheureusement, les communautés de l’analyse et de l’IA ne font rien pour collaborer et communiquer entre elles, ce qui permet de combler le fossé entre les deux domaines.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Selon Schalkoff, l’intelligence artificielle (ou simplement appelée IA) est un domaine d’étude qui cherche à expliquer et à émuler un comportement intelligent en termes de processus informatiques. Dans un sens plus général, l’IA est une technologie qui aide à faciliter divers processus de manière plus autonome et automatique, avec peu ou pas d’intervention de la part d’un utilisateur humain. L’IA est la création de machines intelligentes qui fonctionnent, pensent et réagissent comme des humains. Il s’agit d’une technologie remarquablement réussie qui vise à mettre en œuvre une intelligence de type humain dans les machines et à créer des systèmes qui recueillent des données, les traitent, prédisent les résultats et, en fin de compte, améliorent la vie humaine. L’IA se compose d’un ensemble d’algorithmes qui utilisent des informations sous forme de données pour prendre des décisions et effectuer des tâches comme le ferait un être humain. Presque tous les programmes d’IA sont développés pour résoudre une sorte de problème, qu’il s’agisse d’interpréter une scène visuelle, d’analyser une phrase ou de planifier une séquence d’actions pour un robot.
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse des données est la science de l’analyse des données brutes dans le but de tirer des conclusions et de soutenir la prise de décision à partir de ces informations afin d’améliorer la productivité et les gains de l’entreprise. Tout tourne autour des données ; plus de données ont été créées au cours des deux dernières années que dans toute l’histoire de l’humanité. Auparavant, la plupart des ensembles de données électroniques étaient structurés et s’inséraient dans des bases de données. Mais aujourd’hui, notre vie numérique rend les données encore plus volumineuses, grâce au monde connecté, et la plupart des données générées ne sont pas dans un format structuré, par exemple les images, les vidéos et les fichiers de données vocales. C’est là que l’analyse des données entre en jeu. Ces énormes volumes de données doivent être analysés afin d’en tirer des informations exploitables. L’analyse de données fait référence à l’analyse de grands ensembles de données pour faciliter la prise de décision. En règle générale, l’analyse des données peut être divisée en plusieurs phases. Les données sont évaluées, nettoyées et filtrées, visualisées et analysées, et les résultats sont finalement interprétés et évalués.
Différence entre l’IA et l’analyse des données
Définition de l’analyse de données
– L’IA est la simulation d’une intelligence et d’un comportement humains dans des machines, en particulier des systèmes informatiques. L’IA est une branche de l’informatique qui s’intéresse à la création de machines intelligentes pouvant être programmées pour penser et réagir comme des humains et imiter leurs actions. L’analyse des données, quant à elle, fait référence aux techniques d’analyse des données brutes afin d’en tirer des informations précieuses. Il s’agit de l’analyse de grands ensembles de données, à l’aide de systèmes informatiques spécialisés, afin de tirer des conclusions à partir des informations qu’ils contiennent pour faciliter la prise de décision.
Objectif
– L’objectif de l’IA est de créer des systèmes experts qui présentent un comportement intelligent – des systèmes qui comprennent, pensent, apprennent, répondent, réagissent et se comportent comme les humains. L’idée est de créer des machines qui peuvent fonctionner avec peu ou pas de supervision humaine afin de trouver des solutions à des problèmes complexes d’une manière plus humaine. L’objectif de l’analyse des données est de donner un sens aux données brutes pour faire des prédictions, prendre des décisions et bien d’autres choses encore. Les données brutes sont arrangées et organisées, interprétées et évaluées afin d’en extraire des informations pertinentes ou utiles.
Applications
– Les applications d’analyse de données peuvent être classées en trois grandes catégories : descriptives, prédictives et prescriptives. L’analyse descriptive exploite des référentiels de données massives pour en extraire des modèles potentiels ; l’analyse prédictive combine des données massives provenant de différentes sources pour prédire des tendances ou des événements futurs ; et l’analyse prescriptive aide à évaluer l’impact de différentes décisions possibles. Les industries d’exploration pétrolière et gazière utilisent l’analyse prescriptive pour optimiser le processus d’exploration. Les industries utilisent l’analyse prédictive pour prévoir les défaillances des machines.
Les IA sont conçues pour être utilisées dans des robots, tels que ceux conçus pour des applications industrielles, tandis que d’autres sont utilisés pour des missions de sauvetage, capables de naviguer sur différents terrains. D’autres IA sont utiles pour traiter des données et faciliter diverses tâches d’analyse de données. L’IA est un élément essentiel de la vie quotidienne de l’homme et elle est presque partout – de l’assistance clientèle automatisée et de l’assistant vocal numérique à l’industrie des soins de santé et aux secteurs financiers, en passant par les voitures autonomes et les appareils domestiques intelligents, partout.
Résumé de l’IA par rapport à l’analyse des données
En résumé, l’IA est un ensemble de technologies qui visent à extraire des idées et des modèles de grands ensembles de données et à prendre des décisions éclairées sur la base de ces informations. Pour ce faire, l’IA a besoin de données de qualité et sans outils d’analyse de données de qualité, l’IA ne peut pas évaluer les données et faire des prédictions, et ne peut donc pas fournir d’informations précieuses. L’analyse de données et l’IA sont donc étroitement liées l’une à l’autre et pour comprendre la différence entre les deux, il s’agit de choisir les bons outils pour le bon travail.