Qu'est-ce que l'analytique de données ?
Même si le savoir représente le pouvoir, la valeur de l'information se limite à ce que vous pouvez en faire. L'analytique se sert de techniques d'IA, notamment le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) pour transformer des données structurées, semi-structurées et non structurées en informatique décisionnelle (BI).
En définitive, l'analytique améliorée par l'IA permet aux dirigeants d'entreprise de prendre de bonnes décisions afin d'atteindre leurs objectifs organisationnels.
L'analytique a évolué ces dernières années
La croissance exponentielle des données, du gigaoctet au pétaoctet et au-delà, demeure un défi pour les entreprises, même celles qui disposent d'une infrastructure robuste pour l'analytique. Le nombre et les types croissants de sources de données entraînent également la création de systèmes plus hétérogènes (appelés silos de données) pour la collecte et le traitement des données. Pour suivre le rythme, les entreprises doivent analyser les données plus rapidement, et les analystes de données doivent faire évoluer en permanence leurs compétences sous peine de perdre des informations. Le ML, l'IA et les calculs puissants permettent de collecter, d'analyser et d'extraire des informations à partir de ces grands ensembles de données.
L'impact de l'IA sur l'analytique de données
L'IA automatise les principales étapes de l'analytique, permettant ainsi de progresser plus rapidement et d'obtenir de meilleurs résultats à chaque étape.
Comme l'IA est capable de fonctionner efficacement à grande échelle, elle peut également aider les analystes à obtenir des informations plus approfondies et à déterminer des schémas plus complexes dans les données que les opérateurs humains seuls. Le potentiel de l'analytique accélérée par IA est extrêmement précieux, mais les compromis impliquent plus de temps de développement pour créer et entraîner des modèles d'IA utilisés pour automatiser l'analyse et trouver des développeurs disposant des compétences nécessaires pour garantir la réussite.
Le pipeline de données
L'analytique accélérée par l'IA repose sur une approche appelée pipeline de données. Bien que le processus puisse varier d'une entreprise à l'autre, une solution d'analytique fonctionne à peu près aux mêmes étapes du pipeline de données :
- Entrée, exploration et prétraitement des données
- Sélection et entraînement des modèles
- Déploiement en production
Entrée, prétraitement et exploration des données
Pour commencer, différents types de données sont collectées à partir de sources différentes, telles que les interactions avec les clients, les publications sur les réseaux sociaux et les contenus multimédias, dont l'audio et la vidéo. Ces données peuvent être structurées ou non structurées. Les données structurées sont des informations précises qui correspondent à un schéma prédéfini, comme les données numériques d'une feuille de calcul. Parmi les données non structurées, on trouve aussi bien des gribouillages sur une note autocollante qu'un fichier audio.
Une fois toutes les données collectées, l'étape sensible du prétraitement commence. Cette étape permet de préparer les données pour l'analyse et la modélisation, soit par l'IA, soit par des scientifiques des données humains. Elle suit des processus d'extraction, de chargement, de transformation (ELT), au cours desquels le propriétaire des données les structure selon les besoins, ou des processus d'extraction, de transformation, de chargement (ETL) caractérisés par le nettoyage des données avant leur utilisation.
Une fois les données organisées dans un format exploitable, l'exploration des données peut commencer. À ce stade, les scientifiques des données tentent de comprendre les données et d'en développer une vue complète à l'aide de statistiques, de calculs de probabilité et de visualisations de données comme des graphiques et des diagrammes. Pour révéler des tendances et des points d'intérêt, divers outils analytiques, notamment l'IA, aident les scientifiques des données à identifier les relations entre différentes caractéristiques, comme la structure de l'ensemble de données, la présence de valeurs aberrantes et la distribution des valeurs de données.
Sélection et entraînement des modèles
Au cours de cette étape, les scientifiques des données s'appuient sur un modèle ou un algorithme d'IA pour donner un sens aux données par le biais de l'analytique descriptive ou calculer un résultat futur par le biais de la modélisation prédictive. La modélisation prédictive est une approche mathématique utilisée pour créer un modèle statistique afin de prévoir un comportement futur à partir des données de test d'entrée.
Un scientifique des données pourrait utiliser une ou plusieurs approches mathématiques (appelées algorithmes) pour obtenir un modèle aussi précis que nécessaire permettant de résoudre un problème donné. Parmi ces algorithmes figurent des exemples tels que la régression, le clustering, les arbres/règles de décision, les séries/séquences chronologiques, les k plus proches voisins et les forêts aléatoires. En définitive, le scientifique des données choisira les modèles et les algorithmes qui, selon lui, produiront les meilleurs résultats en utilisant la capacité de calcul dont il dispose.
Une fois l'algorithme choisi, les scientifiques des données passent à l'entraînement. L'entraînement automatise essentiellement le réglage de divers paramètres de l'algorithme qui sont ensuite utilisés sur les données de test pour faire une prédiction. Ce réglage vise à être aussi précis que possible pour les données dont les résultats sont connus dans le cadre du Machine Learning supervisé. Une technique différente, appelée Machine Learning non supervisé, repose sur l'algorithme pour regrouper et comprendre les données de manière indépendante.
Pour accélérer la sélection et le réglage des modèles, les scientifiques des données peuvent utiliser comme point de départ des modèles de base prêts à l'emploi. Ces modèles peuvent être personnalisés et ajustés de manière à répondre à des besoins spécifiques de cas d'utilisation. Dans l'ensemble, le processus d'ajustement (fine-tuning) d'un modèle est plus simple et plus rapide que la création à partir de zéro, ce qui en fait un moyen efficace de rationaliser et d'accélérer le déploiement.
Déploiement en production
À la dernière étape du pipeline de données, la phase de déploiement en production, le scientifique des données exécute l'algorithme entraîné sur de nouvelles données pour obtenir de nouveaux résultats. Le modèle entraîné peut mettre ses classifications et ses prédictions à la disposition des utilisateurs ou d'autres systèmes. Lorsque le modèle traite de nouvelles données, le scientifique des données peut toujours décider de l'optimiser pour s'assurer que les résultats sont aussi précis et génèrent autant d'informations que possible.
Comment l'IA transforme-t-elle le pipeline de données ?
L'introduction de l'IA ne change pas le pipeline traditionnel de l'analytique, mais elle a un impact sur les exigences de préparation. Concrètement, les données doivent être préparées pour les algorithmes de ML et de DL qui automatisent le processus complexe et long de traitement de grandes quantités de données. L'IA présente de nombreux avantages pour l'analytique, notamment la vitesse, la constance et la capacité à travailler à des échelles extrêmes de complexité et de volume de données au-delà de celles des experts humains.
Les quatre types d'analytique
Commençons par deux méthodes traditionnelles qui mettent l'accent sur la compréhension de la réalité actuelle et historique à travers les données : l'analytique descriptive et diagnostique. Les méthodes d'analytique avancée comprennent l'analytique prédictive et prescriptive, qui visent à aller au-delà de la réalité documentée pour prévoir les événements et les tendances futurs et harmoniser les plans d'action possibles avec les objectifs de l'entreprise.
- Analytique descriptive : Que s'est-il produit dans le passé ?
- Analytique diagnostique : Pourquoi les événements passés se sont-ils produits ?
- Analytique prédictive : Que se passera-t-il à l'avenir ?
- Analytique prescriptive : Quelle est la procédure suivre ?
Le domaine de l'analytique évolue sans cesse, car l'impact et l'adoption de l'IA ne cessent de croître. L'IA offre des possibilités pour de nouveaux types d'analytique avancée, notamment :
- Analytique cognitive : tire parti des technologies sémantiques et des algorithmes de ML, DL et IA pour appliquer à l'analytique une intelligence semblable à celle de l'humain.
- Analytique accélérée par l'IA : combine des algorithmes de ML, le traitement du langage naturel (NLP) et d'autres applications d'IA avec des outils analytiques pour extraire plus d'informations et mieux comprendre une situation à partir de données complexes. L'analytique accélérée par l'IA peut également servir à automatiser les tâches d'analyse, ce qui permet d'accélérer les flux de travail et d'élargir l'accès aux données à plus de personnes dans une organisation.
- Analytique en temps réel : permet d'analyser les données entrantes dès leur arrivée afin de fournir les informations nécessaires pour une prise de décisions instantanée. De nombreux cas d'utilisation, tels que la détection des fraudes, les opportunités de vente croisée, la tarification variable, la détection d'anomalies et la gestion des données des capteurs, utilisent l'analytique en temps réel.
- Analytique en mémoire : utilise les données en mémoire plutôt que sur disque pour réduire les latences afin d'accélérer l'analyse d'ensembles de données beaucoup plus importants. Disposer de données en mémoire est également important dans l'analytique en temps réel.
Solutions d'analytique avancée et Big Data
Le terme « Big Data » décrit de très grands ensembles de données qui comprennent généralement plus d'un téraoctet d'informations. Le Big Data n'est pas structuré, son volume et sa vitesse sont élevés. Il est utilisé en temps réel et comporte de nombreux formats et types de données. En raison de sa taille et de ses caractéristiques, le Big Data nécessite le ML, l'IA et de puissants calculs pour le faire passer dans le pipeline de données.
Les solutions d'analytique avancée accélèrent le traitement de plus grands volumes de données non structurées provenant de sources plus diverses, notamment les appareils et capteurs IoT à l'edge. Les entreprises déploient des solutions d'analytique avancée pour s'attaquer à ces charges de travail Big Data plus difficiles pour des cas d'utilisation tels que la détection des fraudes, l'analyse des sentiments et la maintenance prédictive des équipements industriels.
Cas d'utilisation de l'analytique
L'analytique peut être appliquée à presque tous les secteurs, partout dans le monde. L'utilisation des données dans le but de comprendre les situations et les événements à petite ou grande échelle permet à chaque entreprise de trouver de la valeur dans les données qu'elle crée. Les façons courantes d'utiliser l'analytique de données comprennent :
- Analyse des clients : les données du comportement des clients sont utilisées pour prendre d'importantes décisions commerciales via la segmentation du marché et l'analytique prédictive.
- Prévision de la demande : utilisation de l'analyse prédictive des données historiques pour estimer et prévoir la demande future des clients en ce qui concerne un produit ou un service. En un mot, elle permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées en matière d'approvisionnement.
- Détection d'anomalies : identification d'éléments rares, d'événements ou d'observations qui s'écartent de manière considérable de la majorité des données et ne correspondent pas à un comportement typique.
- Analyse des flux de personnes : montre le mouvement des personnes sous forme de données et permet de révéler les modèles cachés derrière les comportements.
- Analyse chronologique : permet de comprendre les données observées afin que les entreprises puissent créer un modèle pour la prévision, la surveillance, voire le contrôle de rétroaction et prédictif.
- Analyse des réseaux sociaux : trouve un sens dans les données recueillies sur les réseaux sociaux pour soutenir les décisions et mesurer les performances des actions basées sur ces décisions.
- Recommandations pour les clients : fournit des recommandations personnalisées qui répondent aux goûts et aux préférences de chaque client dans tous leurs points de contact avec une entreprise.
Les organisations appliquent ces cas d'utilisation de l'analytique dans divers secteurs, notamment :
- Vente au détail : les détaillants peuvent utiliser l'analytique pour prévoir la demande, analyser des lignes de mouvement dans les magasins physiques et envoyer des recommandations personnalisées via les e-mails, la publicité en magasin et les réseaux sociaux.
- Fabrication : les fabricants peuvent utiliser l'analytique pour analyser les clients et détecter les anomalies grâce à des inspections par vision par ordinateur sur une chaîne de fabrication.
- Télécommunications : les fournisseurs de services de communications peuvent utiliser l'analytique pour détecter les anomalies du trafic réseau et l'analyse chronologique afin de prévoir l'encombrement du réseau.
- Recherche médicale : les chercheurs peuvent utiliser la détection d'anomalies pour améliorer la précision de l'imagerie médicale ou l'analyse des données des patients afin d'identifier des facteurs de risque pour la santé qui, autrement, auraient pu passer inaperçus.
Grâce à l'analytique de données et à Intel, prenez des décisions plus stratégiques
L'analytique accélérée par l'IA est une exigence pour les organisations qui veulent se démarquer de la concurrence et favoriser l'innovation. Les entreprises qui utilisent leurs données de manière plus active auront plus de succès que celles qui traînent le pas.
Intel facilite le déploiement de puissantes solutions analytiques avec du matériel hautes performances conçu pour l'IA et des solutions logicielles optimisées.
Renseignez-vous sur les technologies Intel® conçues pour l'analytique avancée accélérée par l'IA.