Découvrez les tendances les plus populaires de la science des données transformant les industries

Un rappel rapide avant de commencer cet article, la Data Science ou science des données est undomaine interdisciplinairequi utilise les mathématiques, le développement, l'approche business et les différentes connaissances d'un domaine d'activité pour résoudre des problèmes complexes liés aux données.

Son émergence en tant que domaine d'étude et d'application pratique ces dernières années a permis le développement de diverses technologies, notamment lemachine learning(apprentissage automatique), que nous pouvons considérer comme un tremplin vers ce que nous appelons l'Intelligence Artificielle(IA), un domaine technologique qui transforme rapidement notre façon de travailler et de vivre.

La quantité considérable de données que ces technologies collectent et stockent peut apporter des avantages cruciaux aux organisations et aux sociétés du monde entier, maisseulement si nous savons comment les interpréter. Dans cet article, nous passerons en revue les dernières tendances en Data Science, qui connaissent un essor fulgurant grâce au fort développement numérique de ces deux dernières années, notamment en raison de la COVID-19.

Quatre tendances en Data Science

L'importance que gagne également la Data Science dans le monde des affaires et du commerce fait que la science derrière ce domaine devient de plus en plus accessible. Cela a entraîné une démocratisation généralisée de la science des données et que, sans aucun doute, nous verrons parmi les tendances d'apprentissage dans les années à venir. Mais au sein du domaine en question, il existe quatre tendances principales :

TinyML avec le Small Data

Alors que le développement du Machine Learning se concentre plutôt sur des solutions qui nécessitent de fortes ressources technologiques, un nouveau sous-domaine du machine learning émerge : le TinyML. Son objectif :intégrer le Machine Learning dans des systèmes aux ressources très limitées. Cette idée a pris de l'ampleur ces dernières années et est motivée par le fait que certains problèmes rencontrés n'ont pas nécessairement besoin d'un centre de données ou d'une plateforme dédiée pour les résoudre. En bref, il s'agit d'une méthodologie qui cherche à améliorer les solutions et à repousser les limites pour lesquelles une puissance de calcul plus importante est réellement nécessaire.

Nous commençons donc à le voir émerger dans de plus en plus de systèmes embarqués : des wearables et IoT (technologie portable) aux appareils électroménagers, voitures ou équipements industriels, les rendant tous plus intelligents et plus utiles pour les consommateurs.

AutoML ou machine learning automatique

Comme nous l'avons déjà mentionné dans un article précédent, une grande partie du temps d'un Data Scientist est consacrée au nettoyage et à la préparation des données, des tâches qui prennent du temps et sont souvent répétitives. L'AutoML (Auto Machine Learning) permet l'automatisation de ces tâches. Son objectif à court terme est que toute personne ayant un problème à résoudre ou une idée à tester puisse appliquer le Machine Learning automatiquement, pour gagner du temps et se concentrer sur la planification des solutions. Cette tendance est l'un des moteurs de la démocratisation de la Data Science que nous avons mentionnée au début de l'article et que nous verrons dans les années à venir.

Expérience client basée sur les données

La Data Science prend de plus en plus d'importance dans les domaines du marketing et du commerce. Les interactions entre les consommateurs et les entreprises sont de plus en plus numérisées, ce qui entraîneune capacité accrue de ces dernières à mesurer et analyser le comportement de leurs clients. Pour toutes ces raisons, nous devrions voir dans les années à venir comment les entreprises utiliseront les données des utilisateurs pour offrir aux clients des expériences plus personnalisées, enrichissantes et agréables.

Formes hybrides d'automatisation

L'automatisation est une constante dans les articles énumérant les prochaines tendances numériques, notamment grâce à la progression exponentielle de technologies telles que le Robotic Automation Process (RPA), qui offrent des résultats très intéressants grâce à une analyse approfondie de données Big Data complexes. Mais cette automatisation peut être optimisée en utilisant des modèles hybrides avec participation humaine, carelle offre aux entreprises la capacité de traiter des données structurées et non structurées et d'intégrer l'abstraction humaine aux points de décision critiques.En identifiant les candidats clés pour des solutions d'automatisation hybride et en utilisant une approche de mise en œuvre basée sur les meilleures pratiques, les entreprises peuvent multiplier l'efficacité de leurs projets et rester compétitives à mesure que la technologie d'automatisation évolue.