Science des données : les dernières tendances du marché

Petit rappel avant de commencer cet article, la science des données ou la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise les mathématiques, le développement, l'approche métier et les différentes connaissances d'un domaine d'activité pour résoudre des problèmes de données complexes.

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

La grande quantité de données que ces technologies collectent et stockent peut apporter des avantages cruciaux aux organisations et aux sociétés du monde entier, mais uniquement si nous savons comment les interpréter. Dans cet article, nous passerons en revue les dernières tendances en matière de science des données, qui sont en plein essor grâce au fort développement numérique de ces deux dernières années, notamment en raison de la COVID-19.

Quatre tendances en science des données

L'importance que prend également la science des données dans le monde des affaires et du commerce signifie que la science qui sous-tend ce domaine devient de plus en plus accessible. Cela s'est traduit par une démocratisation généralisée de la science des données et cela, sans aucun doute, nous le verrons parmi les tendances d'apprentissage des années à venir. Mais dans le domaine en question, quatre tendances principales se dégagent :

TinyML avec Petites données

Alors que le développement de l'apprentissage automatique se concentre plutôt sur des solutions nécessitant de fortes ressources technologiques, un nouveau sous-domaine de l'apprentissage automatique est en train d'émerger : le minuscule ML. Son objectif : intégrer l'apprentissage automatique 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 ne nécessitent pas nécessairement un centre de données ou une plateforme dédiée pour les résoudre. En bref, il s'agit d'une méthodologie qui vise à améliorer les solutions et à repousser les limites pour lesquelles une informatique plus puissante est réellement nécessaire.

Nous commençons donc à le voir apparaître dans de plus en plus de systèmes embarqués : des appareils portables à l'IoT (technologie portable) en passant par les appareils ménagers, les voitures ou les équipements industriels, les rendant tous plus intelligents et plus utiles pour les consommateurs.

AutoML ou apprentissage automatique

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

Une expérience client basée sur les données

La science des données 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 entraîne une capacité accrue de ces derniers à mesurer et à 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 proposer à leurs clients des expériences plus personnalisées, enrichissantes et agréables.

Formes hybrides d'automatisation

L'automatisation est une constante dans les articles répertoriant 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 complexes de Big Data. Mais cette automatisation peut être optimisée en utilisant des modèles hybrides avec participation humaine, car il offre aux entreprises la possibilité de traiter des données structurées et non structurées et d'intégrer l'abstraction humaine aux points de décision critiques. En identifiant les principaux candidats pour les solutions d'automatisation hybrides et en utilisant une approche de mise en œuvre des meilleures pratiques, les entreprises peuvent accroître l'efficacité de leurs projets et rester compétitives à mesure que la technologie d'automatisation évolue.