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BIG DATA, IOT, IA : QUELLE GESTION DE LA DONNÉE ?

L’accroissement des volumes de données dans le sillage des technologies Big Data, IoT et IA est un véritable défi pour les entreprises. La base de données, peu représentée dans les questions liées à la révolution digitale, redevient aujourd’hui l’un des leviers clés des systèmes d’information.

BIG DATA, IOT, IA : DES CONCEPTS INTERDÉPENDANTS

Comme souvent dans le digital, si les concepts nouveaux connaissent un enthousiasme débordant, les contours et les définitions ont tendance à diverger : ainsi et par exemple, en fonction de l’interlocuteur, le concept de cloud ne présente pas tout à fait le même visage. Malgré, bien sûr, une définition commune dans les grandes lignes.

De leur côté, les Big Data, intelligence artificielle et IoT connaissent également leurs lots de différences marginales de points de vue. Mais ce sont surtout leurs relations mutuelles qui impactent la définition qu’on en donne et, in fine, leur mise en œuvre. En ce sens, si le Big Data est globalement reconnu comme le fait de stocker et traiter des masses importantes de données, peut-il se passer dans les faits des objets connectés pour l’acquisition des données, de l’IA et du « machine learning » (lui-même composant de l’IA) pour l’exploitation des données ?

En effet, les systèmes d’information des entreprises, souvent assez hétérogènes, produisent un grand nombre de données, à partir desquelles le Big Data peut générer des indicateurs. Pour autant, et malgré des quantités de données (structurées et non structurées) de plus en plus importantes, les modèles peuvent se heurter à des carences d’informations pour créer des indicateurs pertinents. Lesquelles carences peuvent être compensées par l’IoT et les données qu’ils produisent.

En d’autres termes, aux côtés des briques traditionnelles du système d’information, les objets connectés, quels qu’ils soient jusqu’à « l’automate programmable », sont une source de données quasi inépuisables (acquisition) et indispensables pour le Big Data (structure de stockage) et ses modèles, notamment à base d’intelligence artificielle et de « machine learning » (traitement/exploitation).

L’INDUSTRIE, MOTEUR D’INNOVATION

À ce jour bien sûr, tous les secteurs d’activité n’ont pas atteint le même stade de maturité, la majorité d’entre eux n’en sont encore qu’aux balbutiements. En la matière, c’est clairement le secteur industriel qui fait figure de pionnier. En effet, les acteurs du secteur y ont très tôt vu leur intérêt tant en termes d’images que de retour sur investissement
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