La science des données est un sujet brûlant intéressant les professionnels qualifiés et les organisations qui se concentrent sur la collecte des données et la schématisation de connaissances significatives aidant la croissance des activités.
Un nombre accru de données représente un capital important pour une entreprise lorsque ce volume de données est traité de manière efficiente.
Par ailleurs, l’ère du big data est marquée par un besoin en stockage complexe.
Jusqu’il y a 10 ans, toute l’attention était concentrée sur l’établissement d’un état de l’art en termes d’infrastructure vouée au stockage de données importantes afin d’y avoir accès et de les traiter pour pouvoir produire des connaissances pertinentes.
Aujourd’hui, avec des frameworks comme Hadoop prennent en charge la partie stockage des données, il s’agit de traiter ces données et c’est là que la science des données entre en jeu.
Les mécanismes de la science des données
De manière générale, la data science peut être définie comme étant une étude des données, de leur provenance et des manières dont elles peuvent être transformées en des inputs utiles et des ressources en vue de créer des stratégies IT et d’affaires.
La science des données s’articule autour de 5 grands mécanismes.
La capture de données
Ce mécanisme consiste en :
- L’acquisition de données
- La saisie de données
- La réception de signal
- L’extraction de données.
La conservation des données
Ce mécanisme consiste à :
- Stocker les données
- Affiner les données
- Organiser les données
- Traiter les données
- Concevoir l’architecture des données.
Le traitement des données
Ce mécanisme consiste à :
- Extraire et à explorer les données
- Organiser et classifier les données
- Modéliser les données
- Synthétiser les données.
L’analyse des données
Ce mécanisme consiste en :
- L’exploration et la confirmation des données
- L’analyse prédictive des données
- L’analyse régressive des données
- L’extraction de texte
- L’analyse qualitative
La communication des données
Ce mécanisme consiste à :
- Rapporter les données
- Visualiser les données
- Assurer la veille économique
- Prendre des décisions
Les bénéfices de la science des données pour les entreprises
Un long chemin a été parcouru depuis l’utilisation de groupes restreints de données structurées à des mines de données non structurées ou semi structurées venant de différentes sources.
Les outils d’intelligence et de veille économique traditionnels échouent à traiter ce pool massif de données non structurées.
Par conséquent, la science des données vient offrir des outils plus avancés permettant de travailler sur de larges volumes de données provenant de différentes sources telles que :
- Les entrées et les fichiers financiers
- Les fichiers multimédias
- Les modèles marketing
- Les capteurs et les instruments
- Les fichiers textes.
Voici des cas d’utilisation pertinents qui représentent également les raisons pour lesquelles les entreprises et les organisations optent pour la science des données.
Les analyses prédictives
La science des données offre de multiples applications en analyses prédictives.
Dans le cas spécifique des prévisions météorologiques, les données sont collectées à partir des satellites, des radars, des bateaux et des avions afin de :
- Construire des modèles de prévisions
- Prédire de manière précise les apparitions imminentes de catastrophes naturelles.
La prise de décision
La data science aide à la prise de décisions effectives. Le cas des voitures autonomes en est un exemple classique.
Un véhicule intelligent collecte des données en temps réel à partir de son environnement immédiat via différents capteurs tels que les radars et les caméras afin de produire des cartes visuelles de leur environnement.
En se basant sur ces données et sur les algorithmes de l’apprentissage automatique, ce genre de véhicule est alors en mesure de prendre des décisions de conduite telles que marquer un stop, changer de vitesse ou encore prendre un tournant.
La recommandation de produits
La recommandation de produits a gagné en précision grâce aux modèles traditionnels de structuration des connaissances provenant de :
- L’historique de navigation
- L’historique d’achat
- L’ensemble des facteurs démographiques de base.
Avec la science des données, de vastes volumes de données variées peuvent produire des modèles plus performants et plus efficients afin d’offrir des recommandations encore plus pertinentes.
Les différences entre la science des données et l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle et la data science représentent les technologies actuelles les plus importantes.
Tandis que la science des données utilise l’intelligence artificielle pour ses opérations, elle ne constitue pas une représentation complète de l’IA.
Voici les différences majeures entre la science des données et l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle actuelle est restreinte
L’intelligence artificielle utilisée actuellement est une intelligence artificielle dite étroite.
En effet, sous cette forme d’intelligence les ordinateurs ne disposent pas d’assez d’autonomie et de conscience humaine et ils ne peuvent reproduire que des tâches pour lesquelles ils ont été entraînés.
La science des données est une procédure exhaustive
La data science consiste en l’analyse et en l’étude des données.
Un spécialiste en science des données est responsable des prises de décisions bénéfiques à l’entreprise.
Toutefois, le rôle du scientifique des données varie d’une industrie à l’autre.
Dans ses rôles et ses responsabilités quotidiennes, le scientifique des données est amené à assurer l’affinage et la transformation des données.
Il analyse ensuite les schémas et les modèles de données tout en utilisant des techniques de visualisation afin de tracer des graphiques soulignant les procédures analytiques.
Par la suite, le data scientist développe des modèles de prédiction qui identifient des éventualités d’occurrence d’événements futurs.
Droit et science des données
Il existe différentes manières d’utiliser la data science dans le domaine juridique dont :
- L’estimation d’une décision juridique grâce au traitement de données jurisprudentielles et c’est ce qu’on appelle la justice prédictive
- La normalisation de certains domaines juridiques via l’analyse contractuelle basée sur les données de la jurisprudence permettant ainsi d’éviter d’éventuels litiges
- La structuration de cas de jurisprudence dans le cadre d’une recherche juridique en vue d’identifier des statistique servant une argumentation efficace
- La prise de décision juridique grâce à des analyses de données de jurisprudence et de textes juridiques afin d’anticiper sur d’éventuels problèmes et proposer des solutions efficaces au sein des organisations.
La science des données revêt une importance capitale dans un contexte où les entreprises et les organisations disposent de grands volumes de données issues de différentes sources.
La science des données vient ici donner de la valeur aux données en les transformant en capital pour les entreprises de tous les secteurs.