Depuis leur apparition, l’Intelligence Artificielle (IA) et le big data ont complètement révolutionné le domaine de l’informatique. L’avancée de l’un influe inéluctablement sur celle de l’autre au point où en vient même à parler du Big Data Intelligence. En réalité, l’intelligence artificielle n’aurait jamais pu évoluer autant sans l’énorme ressource que met à sa disposition le big data. Cependant, l’exploitation de ces données requiert une certaine quantité d’énergie qui peut représenter un frein pour l’apprentissage profond (deep learning).
La révolution de l’intelligence artificielle et du big data
Grâce à ce duo, le monde a connu d’énormes avancées dans tous les domaines où la prise de décision rapide est souhaitée. Le domaine de l’automobile n’est pas resté en dehors de l’impact de cette avancée. De nombreuses marques de voiture de luxe ont choisi en 2009 d’incorporer des logiciels de changement automatique de voie et des systèmes de navigation assistée.
Le fonctionnement de ces logiciels autonomes repose entièrement sur le big data qui fournit une quantité gigantesque de données et sur l’IA qui possède les neurones pour analyser ces données et prendre des décisions. Ces deux technologies sont réutilisées par la marque Tesla pour créer une fonctionnalité Autopilot pour le pilotage automatique.
Alors que la réalité semble rattraper l’imaginaire des sciences fictions, une autre révolution de l’intelligence artificielle assistée par le big data concerne les chabots. Ces algorithmes capables de tenir une conversion cohérente avec un humain se retrouvent dans une grande majorité des entreprises aujourd’hui. Cette capacité est rendue possible par le deep learning ou machine learning.
Grâce à cette technologie, l’intelligence artificielle est capable d’apprendre plus rapidement et de façon autonome, comprendre et même faire des commentaires sur les données analysées. Pour cela, elle a besoin d’une quantité colossale de données.
Dans ce contexte, l’apprentissage en Data Science devient essentiel pour maîtriser l’IA et le Big Data, ainsi que pour comprendre leurs applications pratiques. Ces formations permettent aux professionnels d’exploiter pleinement ces technologies, s’ouvrant ainsi les portes d’un monde où les données sont au cœur de toutes les innovations.
Les limites du deep learning
Alors que le big data est à son apogée, quelques limites se dessinent obligeant les chercheurs à se tourner vers d’autres technologies plus prometteuses. En effet, le modèle actuel de l’intelligence artificielle basée sur le deep learning nécessite une grande quantité de données pour l’entrainement de l’IA.
D’un côté, cet outil est capable de tenir une conversation avec un docteur en aéronautique ou de guider une voiture autonome. D’un autre côté, l’intelligence artificielle a la bouche large pour consommer de l’énergie. Les besoins en calculs liés au deep learning entre 2012 et 2018 ont été multipliés par 300 000, un nombre qui laisse sans mot.
Conçue pour imiter le cerveau humain, l’intelligence artificielle s’est avéré 20 000 fois plus gourmande. De plus, le manque de données oblige bon nombre d’entreprises qui souhaitent déployer une technologie de deep learning à faire recours à des sources moins spécifiques rendant les résultats moins satisfaisants.
Cependant, une brèche semble s’ouvrir ces dernières années pour lever ce frein et révolutionner l’univers de l’apprentissage de l’intelligence artificielle : l’intelligence artificielle frugale. Contrairement au modèle du deep learning, l’IA frugale tend à rendre l’apprentissage possible avec de faibles volumes de données et à offrir un numérique plus vertueux en réduisant la consommation d’énergie.
