Comment la révolution de l'information va influencer notre façon de vivre et de travailler

L'essor du big data et de l'analytique avancée représente un changement fondamental dans notre façon de comprendre le monde, de prendre des décisions et d'agir en fonction de ces décisions. Dans un document publié par Ericsson, les auteurs saisissent une partie de cette signification lorsqu'ils notent,

“Contrairement à la numérisation, qui a permis des améliorations de la productivité et des gains d'efficacité sur des processus déjà existants, la datafication promet de redéfinir complètement presque tous les aspects de notre existence en tant qu'humains sur cette planète. Bien au-delà de la numérisation, cette tendance remet en cause les fondements mêmes de nos méthodes de mesure établies et offre la possibilité de recréer des cadres sociétaux, dont beaucoup ont dicté l'existence humaine depuis plus de 250 ans.”

On peut interpréter l'analyse avancée des données comme étant simplement la façon dont nous gérons notre monde à l'ère des systèmes complexes. Elle offre la possibilité de voir et de comprendre les systèmes complexes qui dirigent aujourd'hui notre monde, des réseaux de transport aux réseaux sociaux, en passant par les villes et les chaînes d'approvisionnement mondiales. Grâce à l'analyse des données complexes, nous avons la possibilité de gérer ces systèmes d'une nouvelle manière.

Sean Gourley, fondateur de Quid, l'exprime clairement lorsqu'il dit ,

"Nous vivons dans un monde très complexe, il y a 7 milliards d'esprits aujourd'hui, et ces 7 milliards d'esprits ont créé un monde qu'aucun d'entre eux ne peut comprendre et pourtant nous devons toujours prendre des décisions ; nous devons décider d'envoyer ou non des troupes en Irak , nous devons décider de ce qu'il faut faire face au changement climatique, et nous devons décider comment gérer un marché financier mondial qui ne veut pas se stabiliser."

Dans ce cours, nous examinerons ces quatre aspects de l'analyse du Big Data et de l'apprentissage automatique :

1. Les principes de base de l'analytique avancée

2. Les concepts fondamentaux du Big Data

3. Les algorithmes avancés

4. Les systèmes intelligents

Voici un résumé de ce dont nous allons discuter.

Les principes de base de l'analytique avancée

Dans la première section de cette formation, nous donnons une vue d'ensemble du domaine de l'analyse des données complexes, en abordant plusieurs des principaux thèmes qui seront développés dans le reste de la formation. Ensuite, nous allons établir une compréhension de base de ce que nous entendons par le terme analytique ou analyse de données. Enfin, nous verrons comment l'analytique avancée nous permet de répondre à des questions complexes.

Concepts fondamentaux du Big Data

Dans la deuxième section, nous discuterons de la signification et des implications du Big Data.

Le terme Big Data implique une augmentation de la quantité de données, mais il entraîne également une transformation qualitative de la manière dont nous stockons et analysons ces données. Nous examinons les détails de ce concept dans ce cours.

Nous verrons que la prémisse implicite du Big Data est que les décisions peuvent être prises entièrement sur la base de modèles informatisés, déplaçant la prise de décision des personnes vers les données et les modèles formels. Nous apprendrons ce qu'est le Dataism, la philosophie générale sous-jacente du Big Data, qui soutient que les données sont la source principale de la vérité, libre de tout biais ou encadrement humain. Nous donnerons notre point de vue sur la validité de cette vision puriste.

Nous conclurons cette partie du cours en présentant le fait qu'aujourd'hui, avec l'essor des technologies de l'information, nous sommes passés d'un monde qui était privé par défaut à un monde qui est public par défaut et où il faut faire un effort supplémentaire pour garantir la vie privée.

Les algorithmes avancés

Dans la troisième section, nous examinons les nombreuses façons dont les algorithmes ont un impact sur la société. L'essor des algorithmes a donné naissance à l'apprentissage automatique, une technologie perturbatrice utilisée dans une série de tâches informatiques pour lesquelles il est difficile, voire impossible, de concevoir et de programmer des algorithmes explicites.

Il existe de nombreuses approches pour construire des systèmes intelligents. Nous donnerons un aperçu de 5 de ces méthodes. Nous nous plongerons dans les détails des réseaux neuronaux artificiels qui sont des systèmes informatiques inspirés du réseau de neurones biologique du cerveau. Nous présenterons également le fonctionnement du Deep Learning.

Pour le meilleur ou pour le pire, notre monde est au milieu d'une révolution algorithmique tranquille. Un grand nombre des décisions que les humains prenaient autrefois sont confiées à des formules mathématiques.  À la fin de cette section du cours, nous parlerons de ce que les algorithmes peuvent et ne peuvent pas faire.

Les systèmes intelligents

Dans la dernière partie de cette formation, nous aborderons les systèmes intelligents et la manière dont ils intègrent les fonctions de détection, d'actionnement et de contrôle afin d'analyser une situation et de prendre des décisions.

Nous verrons comment le modèle de plateforme jouera un rôle important dans le développement de solutions intelligentes pour presque tous les types de technologies au cours des prochaines décennies.

Nous apprendrons le risque inhérent lié à la remise d'une quantité extraordinaire de pouvoir à ces algorithmes automatisés. Nous conclurons le cours par une discussion sur l'avenir de la relation entre les machines et les humains.

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