Qu’est-ce que le Machine Learning et le Big Data ?

Depuis quelques années, on entend souvent parler de Machine Learning et de Big Data. Ce duo de choc constituerait un secteur d’avenir pour l’emploi car il est indispensable pour les entreprises. Or, ces deux notions sont utilisées à tort et à travers. Beaucoup ne saisissent d’ailleurs même pas en quoi elles consistent réellement ni ce qu’elles ont à offrir pour les entreprises.

Définition du Machine Learning

La définition du Machine Learning a toujours prêté à confusion. Même s’il ne date pas d’hier, plusieurs personnes n’arrivent pas à en saisir le véritable sens. En réalité, il s’agit d’une science moderne qui permet de faire des prédictions et de découvrir des patterns en se basant sur des analyses prédictives, des statistiques, la reconnaissance de patterns et le forage de données.

Le Machine Learning est le moyen le plus efficace pour analyser de diverses données, en l’occurrence le Big Data. Comparé aux méthodes de traitement traditionnelles, il offre beaucoup plus de précision tout en étant très rapide.

Plus concrètement, le « Machine Learning » est traduit « apprentissage automatique ». C’est un domaine de l’informatique qui utilise des algorithmes pour déterminer des caractéristiques de nouvelles données en se basant sur la connaissance de données d’apprentissage. L’algorithme apprend des règles à partir des données d’apprentissage pour ensuite les appliquer sur de nouvelles données. Ce processus se fait grâce à des régressions, des statistiques et des probabilités.

Définition du Big Data

Le Big Data est né suite à l’explosion quantitative des données numériques. Ce concept permet de stocker un grand nombre d’informations sur une base numérique. Le Big Data est traduit « Grosses Données » ou « Données Massives ». C’est un ensemble de données très volumineuses qu’il est difficile d’exploiter avec un outil classique de gestion de l’information ou de gestion de base de données.

Les internautes produisent plusieurs trillions d’octets de données par jour et les informations proviennent de partout (messages, vidéos, signaux GPS…). Ce sont les géants du Web comme Facebook et Google qui ont été les premiers à exploiter cette technologie. Par contre, on ne peut donner de réelle définition au Big Data. Son sens varie selon les organisations qui s’en servent.

Le Big Data permet à tout le monde d’accéder à des bases de données géantes en temps réel. Il constitue une alternative aux solutions classiques d’analyse et de bases de données. Or, pour pouvoir travailler une telle quantité de données, il faut également se servir de moyens plus efficaces, comme le Machine Learning.

Deux concepts indissociables

Certes, le Big Data représente une solution d’avenir pour les entreprises. Or, on ne peut en tirer un maximum de profits si l’on ne peut exploiter les données massives. Voilà pourquoi le Machine Learning représente la meilleure solution pour tirer parti du Big Data. Il peut traiter des données volumineuses et provenant de plusieurs sources en ne comptant que sur sa propre intelligence et non sur l’aide d’un humain.

De même, le Machine Learning n’a aucune raison d’être sans le Big Data. En effet, cette technologie ne peut apprendre à analyser des données que si elle en reçoit effectivement. D’ailleurs, plus il traite des données, plus il se précise. Dans tous les cas, ces deux notions permettent aux entreprises de créer de la valeur ajoutée à partir de leurs données.

Si une entreprise sait les exploiter, elle aura un avantage certain sur ses concurrents, étant donné qu’elle pourra proposer des produits et des services en parfaite adéquation avec ce que recherchent ses clients. C’est pourquoi des professionnels proposent les solutions Big Data pour accompagner les entreprises.

SEANumerique Auteur

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