Le Big Data et le Machine Learning (ML) sont de plus en plus utilisés par les entreprises pour développer des programmes et des systèmes aidant à la prise de décision et à l’amélioration de la productivité.

Le Big Data fait désormais partie du quotidien des grand groupes pour optimiser leur efficacité opérationnelle et notamment commerciale. Le Machine Learning, lui, permet de résoudre des problèmes complexes et apporte des solutions intelligentes dans des cas particuliers.

Ces deux solutions technologiques ont connu un essor fulgurant ces dernières années et vont se démocratiser davantage durant les prochaines années au point de devenir des incontournables pour toutes les organisations.

Lisez notre guide pour tout savoir sur le Machine Learning, le Big Data et le lien entre ces deux concepts.

Définitions des deux concepts

Le Machine Learning est une science moderne basée sur la technologie de l’intelligence artificielle (IA) qui a pour objectif, comme son nom l’indique, de transmettre un apprentissage à un ordinateur. L’apprentissage concerne généralement une application bien précise et peut être supervisé (accompagné et vérifié par l’homme) ou non supervisé (effectué en autonomie).

Pour développer son apprentissage la machine doit être programmée à l’aide d’algorithmes et a besoin d’une quantité de données massive et de statistiques à partir desquelles elle va pouvoir déduire des modèles (patterns) et s’entraîner. En se basant sur ces ensembles volumineux de données, les fameux Big Data, la machine va pouvoir réaliser des analyses prédictives de plus en plus précises et résoudre des problèmes complexes en un minimum de temps.

Liens entre Big Data et Machine Learning

Le lien entre Big Data et Machine Learning est donc double puisque le Big Data sert au Machine Learning et que le Machine Learning permet d’exploiter au mieux le Big Data. Voici plus de détails ci-dessous.

Les Big Data pour conduire le Machine Learning

Cette technologie d’apprentissage a besoin d’ensembles de données volumineux pour développer son intelligence, sa précision et sa fiabilité et ainsi être performant dans son domaine d’application.

Par exemple, dans le domaine de la médecine, le CNRS, Polytechnique et l’INRIA ont travaillé ensemble et soumis leurs bases de données pour apprendre à un ordinateur à reconnaître les cellules cancéreuses chez les patients. C’est en soumettant d’innombrables quantités de data et d’images que la machine va être capable de réaliser un diagnostic encore plus fiable et précis qu’un médecin.

La capacité et la vitesse de traitement des algorithmes de Machine Learning permettent un apprentissage rapide. Cependant, pour s’assurer une fiabilité de l’algorithme de l’application, il faut auparavant être en capacité d’assurer la fiabilité et la qualité des données soumises à l’ordinateur durant la phase d’apprentissage.

Le Machine Learning et l’IA pour exploiter au mieux ses Big Data

Le Machine Learning permet d’exploiter au mieux les Big Data en identifiant des modèles et, grâce au forage de données (data mining), d’extraire des informations exploitables et d’identifier des corrélations entre elles, informations et corrélations auparavant inconnues.

Cette solution technologique est d’une efficacité redoutable pour déceler et exploiter des informations en croisant des bases de données de sources et de natures diverses.  D’ailleurs, son principal atout est le fait qu’elle permette d’extraire de la valeur des données brutes, structurées et non structurées avec une précision et une rapidité inégalable, sans avoir besoin de compter sur un humain.

Dans la finance, le Machine Learning peut notamment permettre de détecter des fraudes ou des anomalies en se basant sur des données transactionnelles et sociales en un très court lapse de temps. Dans le secteur marketing, les analyses prédictives et l’intelligence artificielle peuvent permettre d’anticiper des tendances de marché et d’adapter les offres à ces fluctuations.

Le Machine Learning permet donc d’être beaucoup plus réactif et de gagner en performance en automatisant des tâches qui monopolisaient le temps de divers services des entreprises.

Le Machine Learning au service du Big Data avec Talend

Notre plateforme Talend Real-Time Big Data propose une boîte à outils intégrant des modules de Machine Learning prêts à l’emploi, simples à appréhender et personnalisable.

Notre logiciel a été conçu pour que les différentes personnes en lien avec les données dans l’entreprise puissent utiliser les algorithmes, sans avoir besoin de savoir comment ils fonctionnent ou comment ils ont été créés. Et pour qu’il s’adapte aux besoins de chaque organisation, nous avons fait en sorte que les algorithmes soient modifiables afin de préciser les applications en fonction des spécificités de tous les domaines.

Consultez notre article dédié aux modules ML de notre plateforme Real-Time Big Data pour découvrir toutes les possibilités de notre logiciel d’intégration.