Comment le Big Data transforme lintelligence artificielle ?

Récemment, "The Economists" a souligné le fait que les données sont devenues le bien le plus précieux détenu par les gens. Lorsque de petits morceaux de données sont combinés à grande échelle, cela s'appelle Big Data. Alors que nous sommes occupés à protéger le Big Data des attaques, il contribue discrètement à la croissance de l'intelligence artificielle. Vous demandez comment ? Eh bien, Machine Learning, une section de l'IA apporte des améliorations exponentielles et peut être qualifiée de "stratégie d'escalade de l'information". En termes simples, d'énormes quantités de données sont nécessaires pour créer, tester et préparer l'IA.

Il est indéniable que l'IA a un immense potentiel pour stimuler divers secteurs. Il est exploité par des sociétés financières, l'industrie automobile, des cabinets juridiques, etc. Ainsi, la possession de données et leur analyse à l'aide de l'IA sont devenues essentielles pour les entreprises qui ont hâte de se concurrencer. Si l'on se fie aux rapports du ' Center for Artificial Intelligence and Robotics' alors l'IA n'est pas quelque chose qui a été découvert récemment ! Il existe depuis 1986. Les capacités de l'IA et de l'apprentissage automatique sont restées un mystère pendant assez longtemps car nous manquions de gros volumes de données collectées à partir de sources multiples. Comme ils étaient cruciaux pour faire apprendre nos machines à IA, aucun développement significatif n'a pu être fait. Mais maintenant, le scénario a changé et nous avons non seulement de grands volumes de données, mais aussi la capacité d'analyser des ensembles de données. Et ainsi, les développements du « Big Data » ont considérablement modifié et transformé la portée et l'avenir de l'IA. Vous n'êtes pas d'accord ? Lisez la suite pour connaître les raisons de la conclusion !

Source : betanews.com

1. Puissance de calcul

La capacité de calcul peut transformer le Big Data d'un fardeau en un atout commercial et la même chose a été lancée. Auparavant, cela prenait beaucoup de temps et d'investissement, mais aujourd'hui, nous n'avons besoin que de nanosecondes pour traiter des millions d'ensembles de données ou de Big Data. Le mérite en revient à l'augmentation exponentielle de la vitesse de calcul. Les avancées du calcul séquentiel et parallèle aident désormais au traitement des données en temps réel. En outre, il dérive un ensemble de directives pour les applications basées sur l'IA.

 2. Approche adéquate

La disponibilité et la récupération rapide des Big Data ou des gros volumes de données sont à la tête d'une révolution. Si l'on considère le scénario d'une décennie en arrière, les data scientists et les statisticiens ont dû limiter leur travail à des « échantillons d'ensembles de données ». Cela a radicalement changé maintenant, car ils peuvent désormais également travailler sans crainte avec les données réelles. De plus, des données basées sur l'itération et des outils d'analyse prédictive sont désormais disponibles, et donc de plus en plus d'organisations s'orientent vers une approche basée sur les données d'abord à une approche basée sur des hypothèses, donnant finalement un coup de pouce à l'IA.

Source : martechtoday.com

 3. Traitement du langage naturel

Les technologies de traitement du langage naturel (NLP) sont exploitées dans plusieurs applications interactives. Quelques exemples incluent Siri, les robots des services bancaires en ligne, Alexa et d'autres. De plus, l'apprentissage de l'interaction humaine est un élément crucial de l'IA et de la PNL, car le Big Data a la capacité de trouver des informations pertinentes dans de grands volumes de données afin d'obtenir des informations collectives. En outre, le Big Data peut aider à identifier et à révéler des modèles parmi les sources de données qui s'avéreront fructueux pour l'IA.

4. Coût et performances

Il y a une bataille sans fin entre le coût et la performance. Les dispositifs de mémoire permettent désormais de stocker et de récupérer efficacement le Big Data et nous en avons besoin en abondance ! Gardant cela à l'esprit, Upmem, une organisation française populaire, a introduit une méthode pour décharger le traitement sur la DRAM pour les charges de travail d'IA. Il a été découvert qu'en connectant des milliers de ces unités à un processeur traditionnel, la charge de travail s'exécutera vingt fois plus rapidement. Cependant, sa mise en œuvre nécessite beaucoup d'investissements. Et donc on ne peut pas faire rimer coût et performance ; nous devrons faire des compromis sur un à coup sûr.

Source : codekul.com

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Il est indéniable que l'influence du Big Data ira au-delà de nos attentes. Les vagues d'innovation devraient s'intensifier grâce à la combinaison de l'IA et du Big Data. Nous pouvons le dire parce que ces deux sont les voies technologiques les plus prometteuses sur lesquelles les entreprises s'appuieront à l'avenir. N'oublions pas que la première vague de Big Data s'est concentrée sur l'augmentation de la flexibilité et de la vitesse de chargement et de téléchargement des données, et cela a été réalisé. Cependant, nous pourrions prendre suffisamment de temps pour atteindre la deuxième vague qui tirera parti de l'IA en comprenant la convergence et l'interdépendance par rapport au Big Data. Nous espérons que vous avez aimé lire cet article de blog, faites-nous part de votre opinion dans la section commentaires ci-dessous !