Les nouvelles technologies : des technologies SMAC à l’intelligence artificielle
La transformation digitale est avant tout basée sur de nouvelles technologies, dites SMAC, s’appuyant sur quatre leviers : les réseaux sociaux, la mobilité, l’analytique et le cloud.
BIG DATA
Les nouvelles technologies
L’analytique ou le « Data Analytics » qui correspond à l’analyse des données dans le but de tirer des conclusions, a été bouleversé par l’essor des données massives, dites mégadonnées. Le Big Data regroupe ainsi un ensemble très volumineux de données structurées (faciles à exploiter dans des tableurs et bases de données) et non structurées. Ces dernières existent sous de nombreuses formes (texte, images, photos, audios, vidéos) et sont publiées sur de nombreux supports (réseaux sociaux, sites web). Pour permettre de stocker et d’exploiter ces données massives, les nouveaux outils d’analyse émergents doivent par conséquent répondre à la problématique des trois « V » caractérisés par :
• le Volume des données à traiter
• la Variété des informations (nombreux formats et supports)
• la Vélocité à atteindre en termes de collecte, de transformation et de restitution des données
Concomitamment, des études d’analyse comportementales sont explorées grâce à des techniques de « Web Analytics ». Quatre étapes d’analyse en découlent et débouchent ainsi sur des solutions d’analytique :
• Descriptif (constat de ce qui s’est passé)
• Diagnostique (compréhension de ce qui s’est passé)
• Prédictif (prédire ce qui va se passer)
• Prescriptif (donner des solutions pour réagir à ce qui va se passer)
Avec l’arrivée du Big Data, un intérêt croissant émerge également autour des technologies de base de données pour aboutir à des prises de décisions efficientes. Des bases de données de nouvelle génération de type NoSQL et NewSQL/In-Memory intègrent les trois « V » du Big Data.
Enfin, le domaine de l’intelligence artificielle (IA) se développe fortement avec notamment la technique du data mining ou extraction de données en français. C’est « une technique qui consiste à extraire et analyser les informations big data dans le but d’en tirer des conclusions pertinentes ». Les logiciels de datamining traitent ces données pour en faire ressortir des tendances, des modèles, des corrélations grâce à des algorithmes.
