Big Data : Devenez AI Ready
avec AI Builders

L’IA structure les besoins en Big Data

l’IA se nourrie des data que nous lui fournissons. On parle beaucoup de biais car c’est le principal défaut de ces algorithmes qui n’en font qu’à votre tête, car le biais vient souvent de votre réalité. Cependant se posent les problématiques de biais uniquement quand on a effectivement la « bonne » donnée.

En effet, de nombreux cas d’usage de l’IA dans l’entreprise sont maintenant répertoriés et pour chacun d’eux, on connait la bonne classe d’algorithme, les performances moyennes déjà obtenues dans le même contexte mais surtout les data et leur qualité dont l’algorithme a besoin pour donner les meilleurs résultats.

L’approche Top-Down

L’IA est un outil d’optimisation des coûts opérationnels, d’augmentation de la qualité des produits ou du service, de baisse de la pénibilité, d’augmentation des revenus ou encore de génération de nouveaux revenus, nouveaux business models. Son utilisation est donc dictée uniquement par des besoins rationnels prioritisés par le ROI qu’ils génèrent.

En aucun cas, la donnée présente sera le fait générateur d’une utilisation de l’IA.

C’est la nature des besoins en IA qui va structurer le besoin en termes de données, dicter le choix des capteurs, le bon usage de l’IOT (Internet Of Thing), le choix de la ou des plateformes et finalement les choix de toute l’architecture data.

La stratégie data

L’architecture et l’infrastructure data ne se décrètent pas. Elles découlent de la mise en perspective de nombreuses contraintes propres à chaque entreprise, d’une chaîne de captation et de traitements spécifiques qui viendront abreuver les algorithmes implantés aux bons endroits et créer de la valeur.