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Big Data et intelligence artificielle : où en est-on ?

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Alors que les gouvernements européens, et même les géants de la tech, commencent à rétropédaler en matière d’IA (en particulier générative), il est plus que jamais important de garder un œil sur ce qu’il se passe – et pourrait se passer dans les prochains mois dans l’arène de la Big Data et de l’intelligence artificielle.

Et ce qu’on peut dire, c’est que les opinions ne manquent pas sur ces deux sujets ! Il peut donc être difficile de démêler les prédictions sérieuses de celles qui ont peu de chances de se réaliser.  

Dans cet article, nous vous proposons de creuser ce sujet brûlant et de faire le point une bonne fois pour toutes sur le Big Data ! 

Récession économique : moins de coûts, plus d’efficacité dans le traitement des données 

Ces derniers temps, la majorité des experts observant les évolutions du Big Data et de l’Intelligence Artificielle se concentrent sur l’impact de la récession économique (réelle ou anticipée) dans le monde des données et de leur analyse.   

Verdict : force est de constater que les entreprises ont considérablement freiné leurs dépenses en la matière. Non pas qu’elles ne s’intéressent plus à leurs données. Mais elles se concentrent désormais sur des cas d’usage plus précis ! Et surtout, elles veillent à ce que les projets mis en œuvre en 2023 favorisent réellement l’amélioration de leur efficacité opérationnelle.   

L’émergence de nouvelles technologies…

C’est dans ce contexte de réduction des coûts que l’on va voir émerger de nouvelles technologies d’automatisation, d’intelligence artificielle et de machine learning de pointe. Les êtres humains seront ainsi moins impliqués dans l’analyse de gros ensembles de données. Cela permettra une identification et une extraction plus rapide et fiable de métadonnées stratégiques.  

Ces nouvelles technologies augmenteront également la précision de l’identification des défaillances. Ce dernier est en effet crucial dans des écosystèmes de données de plus en plus complexes. Et les principaux experts du Big Data et de l’Intelligence Artificielle semblent être tous d’accord à ce sujet. Les équipes de Dremio (un moteur de requête SQL) ont déjà entrepris d’automatiser l’automatisation de leur data warehouses. Une stratégie qui leur permettra de réduire les coûts liés à leur architecture de données.   

Anmol Bhasin, CTO chez ServiceTitan, déclare quant à lui que « l’automatisation via l’IA va être un facteur majeur pour rester compétitif ». Dans ce contexte, on verra une attention accrue portée sur les métadonnées pour faciliter l’automatisation de l’ensemble du cycle de vie de la data.  

Le Big Data et l’Intelligence Artificielle s’apprêtent bel et bien à transformer le monde du travail…

… Mais pas nécessairement comme on nous l’avait prédit ! 

Le Big Data et l’Intelligence Artificielle vont évidemment entraîner des gains d’efficacité et de productivité au sein des organisations. De fait, nombreux sont ceux qui s’inquiètent du potentiel remplacement des êtres humains par ces nouvelles technologies. Leurs performances dépassent en effet aujourd’hui largement celles du cerveau humain.  

On voit déjà de nouveaux outils (comme ChatGPT, pour n’en citer qu’un) transformer la manière dont est réalisé et encadré le travail. Si nous sommes encore loin du ‘grand remplacement’ tant appréhendé, il est indéniable que nous verrons de plus en plus le travail et les performances humaines transformés par ces nouvelles technologies. ChatGPT ne prendra probablement pas la place des métiers de l’écrit. Néanmoins, l’outil jouera certainement un rôle clé dans l’efficacité et la productivité à court et moyen terme de ces derniers.

L’impact du Big data et de l’IA sur l’acquisition et la rétention des talents

L’automatisation permise par le Big Data et l’IA affecte également la capacité des organisations à acquérir et retenir les talents. En 2023, les entreprises qui ne donnent pas à leurs employés les moyens de monter en compétences et de gagner en efficacité grâce à ces nouvelles technologies risquent de les voir partir chez leurs concurrents.  

C’est d’autant plus vrai pour les postes techniques et très spécialisés (comme l’analyse et l’IA). Pour ces derniers, de nombreux employés sont surchargés de tâches qui n’apparaissaient même pas dans leur fiche de poste initiale. La formation et l’upskilling seront donc des enjeux majeurs à prendre en compte pour éviter la fuite des cerveaux.  

L’explosion de l’intelligence artificielle augmentée 

Les personnes à la recherche d’un emploi seront principalement attirées par les organisations qui adoptent déjà l’automatisation intelligente. En effet, ces outils les libèrent des tâches à faible valeur ajoutée. Ils permettent ainsi aux humains de se dédier à des activités plus stratégiques (et épanouissantes) aussi bien pour leur carrière que pour le développement de l’entreprise.   

C’est ce que l’on appelle l’intelligence artificielle augmentée. Soit, la capacité à combiner l’intelligence humaine et artificielle pour améliorer la productivité cognitive des travailleurs. Selon Gartner, d’ici fin 2023, 40 % des travailleurs commenceront à utiliser l’automatisation adossée à l’IA pour augmenter leur productivité informatique. En conséquence, la moitié des tâches complexes sera effectuée par des machines !

Cette tendance de l’IA devrait commencer par toucher les secteurs des services financiers. Mais aussi ceux de la santé, des voyages et du commerce. 

 

Pour aller plus loin : 

Un maillage de données toujours plus sophistiqué

En 2023, la tendance est également au maillage des données (ou Data Mesh). De plus en plus d’organisations vont en effet adopter cette approche pour l’architecture de leurs données. Elle leur permettra notamment de répondre aux défis concernant leur propriété, leur qualité, leur accès et gouvernance.

Plus globalement, le Data Mesh permet aux organisations de faciliter l’accès de l’ensemble de leurs parties prenantes aux données pertinentes. C’est donc une progression vers une plus grande démocratisation des données et des architectures en libre-service adossées à une API. 

Néanmoins, cette démocratisation implique également que les entreprises devront monter en compétences et responsabiliser leurs équipes. C’est seulement à ce prix (via notamment la formation des employés concernés) qu’elles pourront optimiser leur maillage. Elles pourront également mettre en place une stratégie de gestion des données plus cohérente.

Pour aller plus loin : 

Un plus grand partage des données 

Plus largement, le partage des données semble être une priorité pour de nombreux acteurs du Big Data et de l’Intelligence Artificielle en 2023. Pour des acteurs comme Databricks, cet enjeu s’inscrit dans la lignée directe du Data Mesh, ainsi que de l’explosion des technologies open source. 

La nouvelle norme sera celle des normes ouvertes. Les progrès en matière de partage et de gouvernance sécurisés des données, adossés à l’open source et au cloud, s’apprêtent à changer la donne pour les entreprises. Ces dernières pourront notamment partager leurs données de manière plus fiable au sein de leurs effectifs et partenaires stratégiques.  

La blockchain devrait également entrer dans la danse. Des technologies comme Talentica Software commencent dès aujourd’hui à l’intégrer à leur architecture de partage des données. Elles peuvent ainsi permettre aux utilisateurs de prendre pleinement le contrôle et la propriété de leur data. 

 

Des données de plus en plus qualitatives, et donc de plus en plus actionnables   

En se concentrant de plus en plus sur leur capacité à assurer la qualité de leurs données, les organisations pourront non seulement les intégrer de manière beaucoup plus libre à leurs processus (notamment leur processus décisionnel). Elles seront également mieux équipées pour se conformer aux réglementations en matière de gestion de la data. C’est une étape indispensable pour améliorer leur efficacité tout en réduisant leurs coûts de conformité.  

En 2023, on observe ainsi une attention toujours plus forte accordée à ce que l’on appelle l’observabilité des données. Concrètement, il s’agit d’une approche qui permet aux organisations de superviser de bout en bout l’ensemble de leurs pipelines de données. 

Elle répond aux enjeux de qualité et d’exploitation de la data et se révèle aussi intéressante en matière de sécurité. Une observabilité approfondie des pipelines de données aidera en effet les entreprises et institutions à détecter plus facilement les activités malveillantes. On peut citer comme exemple l’exécution d’applications de P2P, de serveurs de cryptomining, etc. 

L’IA : alimentée, orientée et pensée pour la Data 

L’IA inquiète de nombreux experts comme des novices, notamment pour ses capacités à générer des textes en langage naturel (ou même du code de programmation conventionnel). 

Mais au-delà du scénario catastrophe, elle peut avoir un impact nettement plus positif dans la gestion des données. Elle permet notamment de générer du SQL, un langage de programmation pour manipuler les données et les systèmes de bases de données relationnelles.   

Or, les charges de travail SQL s’apprêtent à exploser. C’est d’autant plus vrai à mesure que de plus en plus de NLP (Natural Language Processing) et d’autres applications d’apprentissage automatique génèrent de nouvelles requêtes. Des outils comme PowerBi, Tableau, mais aussi Thought Spot prennent déjà en charge ce type d’intelligence artificielle.   

Se former aux outils d’intelligence artificielle

Là encore, l’idée est de rendre la culture des données beaucoup plus accessible. L’IA permettra en effet de comprendre des requêtes exprimées non pas en langage SQL mais en français (ou n’importe quelle autre langue d’ailleurs). D’après Kari Briski, vice-présidente de Nvidia (leader en la matière), « l’essor des applications LLM (pour Large Language Model) permet de dépasser les cas d’utilisation actuels de l’IA ». 

On devrait ainsi observer des avancées massives dans le service client personnalisé. Gardons également un œil sur la poursuite de nouveaux modèles commerciaux. Ou encore sur les percées de l’IA dans le domaine de la santé.

Le Big Data et l’Intelligence Artificielle n’en sont encore qu’à leurs prémisses. Raison de plus pour les entreprises de dépasser les aprioris qu’elles peuvent avoir sur ces nouvelles technologies. Celles qui participeront à façonner le futur seront aussi celles qui tireront le mieux leur épingle du jeu. Elles pourront notamment en édicter plus facilement les règles. 

Se former aux outils data et IA

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