8 juillet 2013 | Québec
Quand les données deviennent trop volumineuses pour les outils traditionnels
Les organisations génèrent aujourd’hui des données provenant d’une multitude de sources : transactions, applications, plateformes numériques, appareils connectés, systèmes informatiques ou interactions avec les utilisateurs. Lorsque leur volume, leur diversité ou leur vitesse de production deviennent particulièrement importants, leur stockage et leur traitement peuvent nécessiter des technologies différentes de celles utilisées pour des ensembles de données plus modestes.
C’est dans ce contexte qu’intervient le domaine des mégadonnées, ou big data.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI, les mégadonnées font l’objet d’un apprentissage consacré aux technologies permettant de stocker, de traiter et d’analyser de grands volumes de données.
Qu’entend-on exactement par mégadonnées?
Le terme big data ne désigne pas simplement une très grande quantité de fichiers.
Les mégadonnées se caractérisent généralement par plusieurs dimensions, notamment le volume des données, la vitesse de production et de traitement, ainsi que leur variété.
Une organisation peut, par exemple, devoir combiner des données structurées issues de bases de données avec des fichiers, des journaux informatiques ou d’autres formes d’information moins structurées.
Le défi consiste alors à disposer d’une infrastructure capable de stocker ces données et de les traiter de manière suffisamment efficace pour qu’elles puissent être exploitées.
👉 Découvrez également : SQL et NoSQL : pourquoi les bases de données sont-elles essentielles en IA?
Pourquoi les mégadonnées sont-elles liées à l’intelligence artificielle?
Les modèles d’intelligence artificielle reposent sur des données. Dans certains projets, les volumes nécessaires ou disponibles peuvent devenir considérables.
Il faut alors être capable non seulement de développer un modèle, mais aussi de gérer toute l’infrastructure de données qui l’alimente.
Cette réalité crée un lien direct entre le big data et l’intelligence artificielle : plus les données deviennent nombreuses et complexes, plus les méthodes utilisées pour les stocker, les préparer et les traiter prennent de l’importance.
Le travail effectué en amont peut ainsi être tout aussi déterminant que le choix de l’algorithme à utiliser par la suite.
Pourquoi un seul ordinateur ne suffit-il pas toujours?
Lorsqu’un ensemble de données devient particulièrement volumineux, son traitement sur une seule machine peut s’avérer trop lent ou être limité par les ressources disponibles.
Une solution consiste à répartir le stockage ou les calculs entre plusieurs machines. C’est ce qu’on appelle le traitement distribué.
Plutôt que de demander à un seul ordinateur d’effectuer l’ensemble du travail, différentes parties d’une tâche peuvent être distribuées à plusieurs systèmes, puis réunies pour produire le résultat final.
Cette logique est au cœur de plusieurs technologies utilisées dans l’univers des mégadonnées.
👉 Découvrez également : Python en intelligence artificielle : pourquoi ce langage est-il si utilisé?
Hadoop : répartir le stockage et le traitement
Hadoop est l’une des technologies associées au traitement distribué de grandes quantités de données.
Son écosystème permet notamment de répartir des données entre plusieurs machines et d’effectuer des traitements distribués. Cette approche permet de travailler avec des volumes plus difficiles à gérer sur une seule machine.
Le cours consacré aux mégadonnées dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 permet notamment aux étudiants de se familiariser avec les technologies et les principes utilisés pour traiter des données à grande échelle.
L’objectif n’est donc plus uniquement de savoir interroger une base de données, mais de comprendre comment l’architecture utilisée doit évoluer lorsque la quantité de données change d’échelle.
Apache Spark : traiter les données à grande échelle
Apache Spark est une autre technologie importante dans le domaine des mégadonnées.
Spark permet d’effectuer des traitements distribués et peut être utilisé pour diverses tâches d’analyse de données. Il permet de répartir les calculs sur plusieurs ressources afin de traiter plus efficacement de grands ensembles de données.
Dans un parcours consacré à l’intelligence artificielle, cette capacité est particulièrement pertinente, puisque la préparation et l’analyse des données peuvent représenter une part importante du travail préalable à l’entraînement d’un modèle.
Le plan de cours du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 intègre justement des technologies de traitement des mégadonnées dans cette progression vers des applications plus avancées de l’IA.
Des bases de données aux mégadonnées
Le travail avec les mégadonnées ne constitue pas un univers complètement séparé de celui des bases de données.
Les notions de SQL, de NoSQL, d’entrepôts de données, de lacs de données et de processus ETL ou ELT abordées dans la formation permettent déjà de comprendre comment l’information peut être organisée, déplacée et préparée.
Les technologies de mégadonnées prolongent cette logique lorsque les volumes, la variété ou les besoins de traitement exigent des infrastructures capables de fonctionner à plus grande échelle.
👉 Découvrez également : Analyse de données en intelligence artificielle : comprendre, structurer et interpréter l’information
Faut-il toujours utiliser des technologies de mégadonnées?
Non. Utiliser une infrastructure conçue pour le big data n’est pas automatiquement avantageux.
Pour un ensemble de données relativement limité, une base de données traditionnelle et des outils d’analyse courants peuvent parfaitement répondre aux besoins. Une infrastructure distribuée ajoute elle-même de la complexité.
Le choix dépend donc du problème à résoudre, de la quantité et de la nature des données, de la rapidité de traitement recherchée et des ressources disponibles.
Le véritable enjeu consiste à choisir une architecture proportionnée aux besoins du projet, plutôt que d’adopter systématiquement les technologies les plus complexes.
Du big data à l’apprentissage automatique
Les mégadonnées deviennent particulièrement intéressantes lorsqu’elles peuvent être transformées en informations exploitables.
Après leur stockage et leur préparation, les données peuvent notamment servir à des analyses statistiques, à la visualisation ou à l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, l’étude des mégadonnées s’inscrit dans une formation qui comprend également les bases de données, R, Python, les statistiques, l’analyse prédictive, la visualisation, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
Cette progression montre que l’intelligence artificielle ne commence pas par l’entraînement d’un modèle : elle dépend également d’une infrastructure permettant de rendre les données accessibles et exploitables.
Foire aux questions
1. Qu’est-ce que le big data?
Le big data, ou mégadonnées, désigne des ensembles de données dont le volume, la vitesse de production, la variété ou les besoins de traitement peuvent nécessiter des technologies adaptées. L’enjeu consiste notamment à pouvoir stocker, préparer et traiter efficacement ces données.
2. Quel est le lien entre les mégadonnées et l’intelligence artificielle?
Les systèmes d’intelligence artificielle reposent sur des données. Lorsque celles-ci deviennent particulièrement volumineuses ou complexes, des technologies de mégadonnées peuvent être utilisées pour les stocker et les traiter avant leur analyse ou leur utilisation dans des modèles.
3. Pourquoi utilise-t-on le traitement distribué avec les mégadonnées?
Le traitement distribué permet de répartir le stockage ou les calculs entre plusieurs machines. Cette approche peut faciliter le traitement de volumes de données qui seraient plus difficiles ou plus longs à gérer sur un seul système.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Power BI : transformer les données en outils d’aide à la décision
👉 Tableau : comment la visualisation aide-t-elle à comprendre les données?
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI
