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.

Big data is not a new concept for businesses anymore. It has become an integral cog in the business wheel, especially for enterprises as they swear by how these data can be leveraged to gather insights. Data science is where science meets AI. Despite the pandemic, the field has only grown. The State of Data Science 2021 report by Anaconda says that only 37% of companies reduced their investment in data science.  

Data Science is one of the fastest-growing areas within the technology industry. It’s also one that is changing the way we approach data and analytics in both the workplace and in our day-to-day lives. Whether you consider yourself an expert or complete novice, these 10 data science trends will affect your business going forward.

Let's get started.

Top 10 des tendances de la science des données pour 2022 :

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 à surveiller en 2022.

1. Boom in cloud migration 

68% of the CIOsranked “migrating to the public cloud/ expanding private cloud” as the top IT spending driver in 2020. Enterprises will soon start preparing for application migration by containerizing their on-premise applications. This will be as a result of cost considerations, chip shortages, and the need for scalability. Companies will migrate their online transaction processing systems, data warehouses, web applications, analytics, and ETL to the cloud.  

Businesses which already have hybrid or multi cloud deployments will concentrate on porting their data processing and analytics. By doing so, they will be able to move from one cloud service provider to another without worrying about lock-in periods or having to leverage specific point solutions.  

2. Growth of predictive analytics 

By analyzing data of more than 100 million subscribers, Netflix was able to influence more than 80% of content watched by its users, thanks to accurate data insights.  

Predictive analytics is all about predicting future trends and forecasts with the help of statistical tools and techniques leveraging past and existing data. With predictive analytics, organizations can make insightful business decisions that will help them grow. They can think of the way they want to strategize and revise their goals, thanks to data-driven insights that are generated with the help of predictive analytics. 

The global predictive analytics market is expected to become 21.5 billion USD by 2025, growing at a CAGR of 24.5%. The incredible growth that is predicted here is because of adoption of digital transformation across a number of organizations. In fact, Satya Nadella, Microsoft CEO, is quoted saying- ”We’ve seen two years of digital transformation in two months.”  

Check out our case study on how we implemented Predictive analytics to optimize acquisition cost for Singapore enterprise.

 

3. AutoML 

Automated Machine Learning, or AutoML, is one of the latest trends that is driving the democratization of data science. A huge part of a data scientist’s job is spent on data cleansing and preparation, and each of these tasks are repetitive and time-consuming. AutoML ensures that these tasks are automated, and it involves building models, creating algorithms and neural networks.  

AutoML is essentially the process of applying ML models to real-world issues by leveraging automation. AutoML frameworks help data scientists in data visualization, model intelligibility and model deployment. The main innovation in it is hyperparameters search, utilized for preprocessing components, model type selection, and for optimizing their hyperparameters.

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.

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 de 10 des principales tendances de la science des données pour 2022 et au-delà. Le marché du big data et de l'analyse de données est 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.

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