Top 10 des tendances de la science des données en 2023

Un blog sur les 10 principales tendances de la science des données pour 2022 avec de nouveaux développements passionnants dans le monde entier en science des données.

Le Big Data n’est plus un nouveau concept pour les entreprises. C’est devenu un rouage intégral dans la roue des affaires, en particulier pour les entreprises qui ne jurent que par la façon dont ces données peuvent être exploitées pour recueillir des informations. La science des données est l’endroit où la science rencontre l’IA. Malgré la pandémie, le domaine n’a fait que grandir. Devinez quoi? Nous avons également inclus les nouvelles tendances du rapport Gartner 2023 axé sur les tendances de la science des données.  

La science des données est l’un des domaines à la croissance la plus rapide au sein de l’industrie technologique. C’est aussi une évolution qui change la façon dont nous abordons les données et l’analyse à la fois sur le lieu de travail et dans notre vie quotidienne. Que vous vous considériez comme un expert ou un novice complet, ces 10 tendances de la science des données en 2023 vous aideront à développer votre entreprise à l’avenir.

Commençons.

5 tendances émergentes en science des données en 2023

1. Auto-ML : les plates-formes d’apprentissage automatique automatique (Auto-ML) gagnent en popularité et prennent en charge divers aspects du cycle de vie de la science des données. Ces plates-formes automatisent des tâches telles que l’approvisionnement en données, l’ingénierie des fonctionnalités, la réalisation d’expériences d’apprentissage automatique, l’évaluation et le choix des modèles les plus efficaces, et leur déploiement dans des environnements de production.
2. IA générative – Avec les progrès continus des systèmes d’IA générative, l’importance de l'”ingénierie rapide” est en augmentation. Cette pratique consiste à tirer parti des invites en langage naturel pour produire les résultats souhaités à partir des modèles AI/ML. L’introduction récente par OpenAI de modèles tels que ChatGPT et DALLE-2 met en évidence le rôle crucial que jouent des invites bien conçues dans l’optimisation des performances de ces systèmes d’IA.
3. MLops- MLOps, abréviation d’opérations d’apprentissage automatique, englobe une gamme de pratiques et d’outils utilisés pour gérer les aspects opérationnels des cycles de vie des modèles d’apprentissage automatique. Celles-ci incluent des tâches telles que le recyclage automatique, l’apprentissage dynamique, le conditionnement et la conteneurisation, ainsi que le déploiement de modèles dans des environnements de production. À mesure que les pratiques MLOps continuent de s’améliorer en termes d’efficience et d’efficacité, elles soulageront les scientifiques des données des activités de déploiement banales, leur permettant de se concentrer davantage sur des tâches telles que le recyclage et l’étalonnage des modèles.
4. LLM- Les couches de base telles que BERT et GPT-3, qui sont de puissants modèles de langage, devraient être adoptées plus largement dans divers modèles d’apprentissage automatique. Cela permet aux scientifiques des données de tirer parti de l’apprentissage par transfert, en affinant ces modèles pour résoudre leur problème spécifique, plutôt que d’entreprendre la tâche ardue de construire et de former de tels modèles à partir de zéro.
5. Cloud- L’utilisation du cloud computing est sur le point de se développer davantage dans le domaine de la science des données en raison de ses avantages de puissance de calcul pratiquement illimitée, d’accessibilité et de rentabilité. Les solutions cloud deviennent de plus en plus accessibles, éliminant le besoin d’équipes d’ingénierie d’infrastructure étendues ou d’une maintenance d’infrastructure dédiée. Les data scientists peuvent désormais configurer leur environnement en toute simplicité, en quelques clics seulement, et profiter de la flexibilité d’augmenter ou de réduire leurs ressources à leur guise.

Top 10 des tendances de la science des données en 2023 :

Chez Zuci Systems, nous recherchons et analysons constamment les derniers développements et innovations dans ce domaine. Nous croyons fermement que la science des données de flux de données et de bonnes analyses ont besoin de bonnes données. Découvrez les 10 principales tendances de la science des données en 2023.

1. Boom de la migration vers le cloud 

68 % des DSIont classé “la migration vers le cloud public/l’expansion du cloud privé” comme le principal moteur de dépenses informatiques en 2020. Les entreprises commenceront bientôt à se préparer à la migration des applications en conteneurisant leurs applications sur site. Cela sera dû à des considérations de coût, à des pénuries de puces et au besoin d’évolutivité. Les entreprises migreront leurs systèmes de traitement des transactions en ligne, leurs entrepôts de données, leurs applications Web, leurs analyses et leur ETL vers le cloud.  

Les entreprises qui ont déjà des déploiements hybrides ou multi-cloud se concentreront sur le portage de leur traitement et analyse de données. Ce faisant, ils pourront passer d’un fournisseur de services cloud à un autre sans se soucier des périodes de verrouillage ou avoir à tirer parti de solutions ponctuelles spécifiques.  

2. Croissance de l’analyse prédictive 

En analysant les données de plus de 100 millions d’abonnés, Netflix a pu influencer plus de 80 % du contenu regardé par ses utilisateurs< /span>, grâce à des informations précises sur les données.  

L’analyse prédictive consiste à prédire les tendances et les prévisions futures à l’aide d’outils et de techniques statistiques tirant parti des données passées et existantes. Grâce à l’analyse prédictive, les organisations peuvent prendre des décisions commerciales éclairées qui les aideront à se développer. Ils peuvent réfléchir à la manière dont ils souhaitent élaborer des stratégies et revoir leurs objectifs, grâce aux informations basées sur les données générées à l’aide d’analyses prédictives. 

Le marché mondial de l’analyse prédictive devrait s’élever à 21,5 milliards USD d’ici 2025, en croissance à un TCAC de 24,5 %. La croissance incroyable qui est prévue ici est due à l’adoption de la transformation numérique dans un certain nombre d’organisations. En fait, Satya Nadella, PDG de Microsoft, aurait déclaré : “Nous avons vu deux ans de transformation numérique en deux mois.”  

Consultez notre étude de cas sur la façon dont nous avons mis en œuvre Analyse prédictive pour optimiser le coût d’acquisition pour l’entreprise de Singapour.

 

3. AutoML 

Le machine learning automatisé, ou AutoML, est l’une des dernières tendances qui stimulent la démocratisation de la science des données. Une grande partie du travail d’un scientifique des données est consacrée au nettoyage et à la préparation des données, et chacune de ces tâches est répétitive et prend du temps. AutoML garantit l’automatisation de ces tâches et implique la création de modèles, la création d’algorithmes et de réseaux de neurones.  

AutoML est essentiellement le processus d’application de modèles ML à des problèmes réels en tirant parti de l’automatisation. Les frameworks AutoML aident les data scientists dans la visualisation des données, l’intelligibilité des modèles et le déploiement des modèles. La principale innovation est la recherche d’hyperparamètres, utilisée pour le prétraitement des composants, la sélection du type de modèle et l’optimisation de leurs hyperparamètres.

4. TinyML

TinyML est un type de ML qui réduit les réseaux d’apprentissage en profondeur afin qu’il puisse être adapté à n’importe quel matériel. Sa polyvalence, son facteur de forme minuscule et sa rentabilité en font l’une des tendances les plus intéressantes dans le domaine de la science des données, avec laquelle un certain nombre d’applications peuvent être créées. Il intègre l’IA sur de petits éléments matériels et résout le problème lié à l’IA intégrée, à savoir la puissance et l’espace.

L’apprentissage automatique sur appareil a vu des cas d’utilisation dans divers endroits. De l’automatisation des bâtiments au développement et aux tests de médicaments, il permet des cycles d’itération rapides, un retour d’information accru et vous offre la possibilité d’expérimenter davantage. La reconnaissance de formes, l’analyse audio et les interfaces homme-machine vocales sont les domaines dans lesquels TinyML est largement appliqué.

L’analyse audio aide aux soins aux enfants et aux personnes âgées, à la surveillance de l’équipement et à la sécurité. Outre l’audio, TinyML peut également être utilisé pour la reconnaissance de la vision, des mouvements et des gestes. Pour l’instant, il y a plus de 250 milliards d’appareils embarqués qui sont actifs dans le monde, selon McKinsey. TinyML peut combler le fossé entre le matériel de pointe et l’intelligence de l’appareil. Avec l’émergence de nouvelles interfaces homme-machine, TinyML doit intégrer l’IA et l’informatique de manière moins chère, évolutive et plus prévisible. Les expéditions d’appareils TinyML devraient atteindre 2,5 milliards en 2030, contre seulement 15 millions en 2020.

5. Les solutions cloud natives deviendront incontournables

Cloud-native est généralement utilisé pour décrire des environnements basés sur des conteneurs. Ils sont utilisés pour développer des applications qui sont construites avec des services emballés dans des conteneurs. Les conteneurs sont déployés en tant que microservices et gérés sur une infrastructure élastique via des processus DevOps agiles et des workflows de livraison continue. Une infrastructure cloud native comprend des logiciels et du matériel qui sont utilisés pour exécuter efficacement les applications. L’infrastructure comprendrait également des systèmes d’exploitation, des centres de données, des pipelines de déploiement et un ensemble d’applications pour les prendre en charge.

Grâce à une large adoption de la transformation numérique, la plupart des entreprises travaillent aujourd’hui dans un environnement basé sur le cloud. Construire une infrastructure sur site coûtera cher, c’est une raison de plus pour laquelle le cloud est l’option incontournable pour les entreprises de nos jours. Cela implique également l’adoption de solutions d’analyse cloud natives qui créent une analyse détaillée sur le cloud.

6. Interfaces client augmentées

Un avenir proche pourrait avoir un agent IA sous la forme d’une interface pour vous aider dans vos achats. Vous achetez peut-être vos produits en réalité virtuelle, vous vous faites une idée du produit via l’audio ou via une interface consommateur augmentée. Les interfaces consommateur d’augmentation peuvent prendre plusieurs formes, il peut s’agir d’AR sur mobile ou d’une interface de communication telle qu’une interface cerveau-ordinateur (BCI). Ces technologies ont des implications concrètes dans la façon dont nous achetons. Même vos réunions Zoom pourraient être remplacées par de nouvelles interfaces grand public augmentées. Le métaverse créé par Facebook, Microsoft et d’autres entreprises fera partie de cette interface utilisateur augmentée.

Les technologies qui donneront un coup de fouet aux interfaces grand public augmentées sont l’IoT, la réalité virtuelle, la réalité augmentée, la BCI, les haut-parleurs IA, les agents IA, etc. Tous ces éléments évolueront vers un nouveau paradigme où l’intelligence artificielle sera l’intermédiaire.

7. Une meilleure réglementation des données

2 000 000 000 000 000 000 octets de données est généré chaque jour dans tous les secteurs, selon G2. C’est 18 zéros. Cela attire-t-il votre attention sur l’importance de la réglementation des données ? Ça devrait sérieusement.

L’optimisation du Big Data ne peut pas être une réflexion après coup. Avec des données régissant tous les aspects de l’IA, de l’analyse prédictive, etc., les organisations doivent gérer leurs données avec soin. La confidentialité des données n’est plus un mot à la mode. Un rapport de Cisco Consumer Privacy Survey 2019 indique que 97 % des entreprises ont réalisé qu’elles voyaient des avantages tels qu’un avantage concurrentiel et un attrait pour les investisseurs lorsqu’elles investissaient dans la confidentialité des données.

Avec l’avancée de l’IA dans des secteurs tels que les soins de santé, les données sensibles des DME et des patients ne peuvent être compromises. La confidentialité des données dès la conception aidera à créer une approche plus sûre de la collecte et de la gestion des données des utilisateurs tandis que la machine apprendra à le faire par elle-même.

Ce que nous faisons, comment nous nous déplaçons et construisons dans le cloud doit également être examiné du point de vue de la réglementation politique. La vitesse à laquelle la science des données et ses technologies se développent est extrêmement rapide. Il n’y a pratiquement aucune mesure pour réglementer la confidentialité des données ou assurer la sécurité et le caractère sacré des données des clients. Les systèmes d’IA pourraient entraîner une chute énorme s’il n’y a pas d’organisme de réglementation qui assure sa maintenance.

8. IA en tant que service (AIaaS)

Il fait référence aux entreprises qui proposent des solutions d’IA prêtes à l’emploi qui permettent aux clients de mettre en œuvre et de faire évoluer les techniques d’IA à faible coût. Récemment, OpenAI annoncéqu’il rendrait GPT-3, son modèle de langage de transformateur, disponible en tant qu’API au public. AIaaS est l’une des dernières tendances où des modèles de pointe sont fournis en tant que services.

L’avenir de cette technologie sera caractérisé par une fonction bien définie et autonome. Par exemple, une entreprise manufacturière utilisera un service pour créer un chatbot pour la conversation interne et un service différent pour prédire l’inventaire. Grâce à une augmentation du nombre de modèles d’IA experts dans le domaine, des algorithmes complexes fournissant des solutions spécifiques peuvent être créés à la demande.

L’un des plus grands défis en matière d’AIaaS est de répondre aux exigences de conformité. Si votre entreprise est en mesure de respecter ses obligations réglementaires et de conformité, l’AIaaS est un excellent moyen de créer des solutions d’IA rapidement et à grande échelle.

Le marché de l’AIaaS devrait atteindre 43,298 milliards de dollars d’ici 2026, en croissance à un taux de TCAC incroyable de 48,9 % au cours de la période 2021-2026. AIaaS semble extrêmement prometteur pour 2022 et au-delà, nous verrons probablement un certain nombre d’entreprises tirer parti de l’IA à l’aide de cette technologie.

9. Complexité des données de formation

Malgré toutes les discussions sur le fait que les données sont le nouveau pétrole et sur leur importance pour les organisations, la plupart de ces données collectées ne sont pas utilisées. Aussi appelées données obscures, elles sont principalement collectées, traitées et stockées uniquement à des fins de conformité. En plus de cela, 80 à 90% des données que les entreprises génèrent aujourd’hui sont non structurées, il devient d’autant plus difficile de les analyser.

Pour créer des modèles d’apprentissage automatique crédibles, vous avez besoin d’énormes quantités de données de formation. Malheureusement, c’est l’une des principales raisons qui agit comme un inhibiteur pour les applications d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Il existe certains domaines où un grand référentiel de données n’est pas disponible, et cela peut sérieusement entraver les activités de science des données.

L’apprentissage par transfert, le réseau antagoniste génératif (GAN) et l’apprentissage par renforcement résolvent ce problème en réduisant la quantité de données de formation requises ou en générant suffisamment de données à l’aide des modèles pouvant être enseignés.

Pour qu’une machine apprenne ce que vous essayez de lui apprendre, au moins des centaines de milliers d’exemples sont nécessaires. L’apprentissage par transfert garantit qu’il réduit ce nombre à quelques centaines. Les GAN sont parfaits pour créer des données pour lesquelles les apprenants de renforcement peuvent interagir dans un environnement hautement simulé. GAN est la technologie derrière le deep-fake qui crée des images et des vidéos réalistes

10. Les emplois humains resteront sûrs

Les gens pensaient que l’IA allait reprendre leur travail. Rien ne pourrait être plus éloigné de la vérité, l’IA a agi comme un catalyseur en garantissant que les emplois humains sont beaucoup plus optimisés que jamais. Alors que les outils fournis par l’IA font avancer les choses plus rapidement et sont moins sujets aux erreurs, vos travaux ne vont pas s’arrêter de si tôt.

Les organisations qui tirent parti de l’intelligence artificielle pour l’analyse des données se trouvent dans une position où elles peuvent obtenir beaucoup de succès en prenant des décisions commerciales basées sur les données. La meilleure chose à propos de l’IA est qu’elle parcourt d’énormes quantités de données, trouve des modèles, les analyse et les convertit en informations pertinentes.

Bien que les gens soient remplacés dans quelques emplois, cela n’entraînera pas de pénurie d’emplois, et personne n’a à paniquer non plus. Le facteur humain sera toujours important, et cela ne fait aucun doute. La science des données n’a pas atteint le stade où son IA peut remplacer l’esprit humain. Les scientifiques des données interpréteront les données à l’aide d’algorithmes d’IA et aideront les entreprises à faire évoluer leurs opérations à un rythme plus rapide et plus efficace.

Tendances émergentes de la science des données – Au-delà de 2023

1) Mégadonnées sur le cloud

La convergence des technologies Big Data et Cloud change la donne pour la science des données. Le stockage et le traitement de vastes volumes de données dans le cloud offrent évolutivité, flexibilité et rentabilité. Les solutions basées sur le cloud permettent aux scientifiques des données de s’attaquer à des tâches analytiques complexes sans avoir besoin d’une infrastructure sur site étendue.

2) Utilisation de l’analyse augmentée

Les entreprises connaissent une réduction significative du temps de traitement des données, ce qui conduit à des informations plus précises et à une meilleure prise de décision. Le pouvoir de transformation de l’IA, du ML et du NLP est évident dans la rationalisation de la préparation, du traitement, de l’analyse et de la visualisation des données. Ces technologies avancées permettent aux experts d’approfondir les données, en générant des rapports complets et des prévisions précises.

L’analyse augmentée fusionne de manière transparente les données provenant de sources internes et externes, facilitant une compréhension holistique des informations et améliorant les capacités de l’organisation axées sur les données.

3) Concentrez-vous sur Edge Intelligence

Gartner a fait des prédictions importantes, prévoyant l’informatique de périphérie comme un processus courant en 2023. L’informatique de périphérie, également connue sous le nom d’intelligence de périphérie, implique la réalisation d’analyses et d’agrégations de données à proximité du réseau. Adopter l’edge computing est devenu une priorité pour les industries qui souhaitent exploiter le potentiel de l’Internet des objets (IoT) et des services de transformation des données, en intégrant de manière transparente l’edge computing dans leurs systèmes d’entreprise.

Le résultat est remarquable, car il apporte une flexibilité, une évolutivité et une fiabilité accrues, améliorant ainsi les performances globales de l’entreprise. La latence est considérablement réduite, tandis que la vitesse de traitement augmente, ce qui améliore la productivité.

4) Automatisation du nettoyage des données

Un nombre croissant de chercheurs et d’entreprises recherchent activement des solutions pour automatiser les processus de nettoyage ou de nettoyage des données, dans le but d’accélérer l’analyse des données et d’obtenir des informations précises à partir de vastes ensembles de données. Le rôle central dans cette entreprise sera joué par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, poussant l’automatisation du nettoyage des données vers de nouveaux sommets.

5) IA responsable

L’IA responsable se présente comme une force critique, transformant l’IA d’une menace perçue en un contributeur positif à la société et à son propre développement. Il englobe de multiples dimensions, guidant les organisations à prendre des décisions éthiquement judicieuses lors de l’adoption de l’IA, y compris des considérations de valeur commerciale et sociétale, de gestion des risques, de confiance, de transparence et de responsabilité.

La prédiction de Gartner concernant la concentration de modèles d’IA pré-entraînés parmi 1 % de fournisseurs sélectionnés d’ici 2025 souligne l’importance sociétale d’une IA responsable.

6) IA centrée sur les données

L’IA centrée sur les données signifie un changement notable par rapport à un modèle conventionnel et à une approche centrée sur le code, donnant la priorité à une stratégie axée sur les données pour construire des systèmes d’IA plus robustes. L’essor des solutions centrées sur les données, telles que la gestion des données spécifiques à l’IA, les données synthétiques et les technologies d’étiquetage des données, relève de nombreux défis liés aux données, englobant l’accessibilité, le volume, la confidentialité, la sécurité, la complexité et la portée.

Selon les projections de Gartner, d’ici 2024, 60 % des données pour les applications d’IA seront synthétiques, simulant la réalité, envisageant des scénarios futurs et atténuant les risques liés à l’IA. Cette croissance substantielle est une progression notable par rapport au simple 1 % de données synthétiques utilisées en 2021, renforçant encore l’importance des approches centrées sur les données dans le paysage de l’IA.

7) Augmentation de l’utilisation du traitement du langage naturel

L’essor du traitement du langage naturel (TAL) transforme la façon dont les humains interagissent avec les machines. Le NLP active les chatbots, les assistants vocaux et l’analyse des sentiments, ouvrant de nouvelles voies pour les informations basées sur les données et l’engagement des clients.

8) IA générative pour Deepfake et données synthétiques

Bien que l’IA générative recèle un immense potentiel pour créer un contenu deepfake réaliste et des données synthétiques, elle soulève également des inquiétudes concernant la désinformation et la confidentialité des données. Trouver un équilibre entre l’innovation et l’utilisation responsable de l’IA générative est primordial dans la communauté des sciences des données.

Tendances de la science des données – Cas d’utilisation – Au-delà de 2023

1. Prédire le comportement des clients dans le commerce de détail

Des analyses avancées et des algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux détaillants de traiter et de déchiffrer de vastes ensembles de données, prédisant le comportement futur des clients avec une précision étonnante. En identifiant les tendances et les modèles, les détaillants peuvent segmenter leur clientèle, personnaliser les stratégies marketing et proposer des promotions ciblées, améliorant ainsi considérablement l’engagement et la fidélité des clients.

Les moteurs de recommandation basés sur l’IA anticipent les préférences des clients, suggérant des produits et services pertinents, entraînant des taux de conversion et une satisfaction client plus élevés. L’analyse des sentiments par le traitement du langage naturel permet d’évaluer les commentaires et les sentiments des clientst, permettant aux détaillants de répondre rapidement aux préoccupations et d’améliorer le sentiment de marque. De plus, la modélisation prédictive aide à la gestion des stocks, en optimisant les niveaux de stock et en réduisant les ruptures de stock, garantissant une expérience d’achat transparente pour les clients.

2. Détection des fraudes dans le secteur financier

En appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques de détection d’anomalies, ces institutions peuvent rapidement identifier les modèles suspects et signaler les activités frauduleuses potentielles. Au fur et à mesure que les fraudeurs deviennent plus sophistiqués, les techniques de science des données évoluent, permettant aux professionnels de la finance de garder une longueur d’avance dans la bataille en cours contre les menaces frauduleuses.

Grâce à une analyse efficace des données historiques et à l’identification de schémas récurrents, les modèles prédictifs peuvent alerter les institutions financières des menaces potentielles avant qu’elles ne se matérialisent. De plus, les tendances avancées de la science des données facilitent l’intégration de données provenant de plusieurs sources, telles que les médias sociaux et les bases de données externes, offrant une vue complète du comportement des clients et améliorant les capacités de détection des fraudes.

3. Prédire les pannes d’équipement dans la fabrication

En exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique et des analyses avancées, les fabricants peuvent analyser les données des capteurs en temps réel, les enregistrements de performances historiques et les facteurs environnementaux pour prédire avec précision les défaillances potentielles de l’équipement. Cette approche proactive permet aux fabricants de planifier les activités de maintenance de manière stratégique, en maximisant la durée de vie des équipements et en minimisant les interruptions de fonctionnement.

En surveillant en permanence les performances des équipements et en introduisant des données dans des modèles prédictifs, les fabricants obtiennent des informations précieuses sur les modèles de défaillance et les facteurs sous-jacents. La maintenance prédictive réduit non seulement les temps d’arrêt, mais optimise également le stock de pièces de rechange et prolonge la longévité de l’équipement, améliorant ainsi considérablement les résultats des opérations de fabrication.

4. Prédire les résultats des patients dans le domaine de la santé

Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, des modèles prédictifs sont formés pour identifier les modèles et les facteurs de risque associés à divers résultats pour les patients, permettant aux prestataires de soins de santé d’offrir des interventions personnalisées pour de meilleurs résultats de santé. En explorant de vastes volumes de données de patients et de dossiers cliniques, les modèles de science des données peuvent identifier les corrélations cachées et les facteurs de risque qui influencent les résultats des patients. De l’identification des patients à haut risque à la recommandation d’approches de traitement optimales, l’analyse prédictive permet aux prestataires de soins de santé de prendre des décisions éclairées, d’améliorer la sécurité des patients et d’optimiser l’allocation des ressources.

Conclusion :

La science des données comprend à la fois des applications pratiques et théoriques d’idées et exploite des technologies telles que les mégadonnées, l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle. Dans cet article, nous avons discuté des 10 principales tendances de la science des données en 2023 et au-delà. Le marché du Big Data et de l’analyse de données devrait atteindre plus de 421 milliards de dollars d’ici 2027. Le domaine de la science des données se développe extrêmement rapidement et les organisations les adoptent de tout cœur afin de ne pas être laissées pour compte.

Si vous cherchez de l’aide avec de gros solutions de données, contactez-nous. L’équipe de Zuci sera ravie de vous montrer comment nous pouvons convertir vos données en intelligence d’affaires.