Tendances Majeures en Science des Données pour 2024

Le Big Data est devenu un pilier essentiel des opérations commerciales contemporaines, offrant des informations cruciales pour les entreprises axées sur une exploitation optimale des données. Au carrefour de la science et de l’intelligence artificielle, la science des données éclaire avec profondeur, fournissant des perspectives précieuses. Malgré les défis rencontrés pendant la pandémie, ce domaine continue de croître et de s’adapter, comme en témoignent les tendances émergentes identifiées dans le rapport Gartner 2024.

La science des données, en tant que l’un des secteurs technologiques les plus dynamiques, redéfinit notre approche de l’analyse des données, tant dans le cadre professionnel que personnel. Que vous soyez un expert chevronné ou un novice curieux, ces dix tendances en science des données pour 2024 vous aideront à positionner votre entreprise pour l’avenir. Plongeons-y ensemble.

TOP tendances science des données

Cinq tendances émergentes redéfiniront le domaine de la science des données en 2024 :

1. Automatisation avancée du Machine Learning (Auto-ML) : Les plateformes d’Auto-ML se popularisent en fournissant une assistance tout au long du cycle de vie des données. Elles automatisent diverses tâches telles que la découverte des données, l’ingénierie des fonctionnalités, les expériences en Machine Learning, l’évaluation des modèles et leur mise en production.
2. Intelligence Artificielle Générative : Les progrès dans les systèmes d’IA générative mettent en lumière l’importance de l’ingénierie rapide. Cette technique utilise des instructions en langage naturel pour obtenir les résultats souhaités des modèles IA/ML. Les récents développements d’OpenAI avec des modèles comme ChatGPT et DALL-E 2 illustrent l’impact significatif des instructions claires sur l’amélioration des performances de ces systèmes.
3. MLOps : Les MLOps (opérations de Machine Learning) comprennent un ensemble de pratiques et d’outils pour gérer les aspects opérationnels des modèles de Machine Learning. Cela inclut le recyclage automatique, l’apprentissage dynamique, l’empaquetage et la conteneurisation, ainsi que le déploiement en production. En optimisant continuellement leur efficacité, les pratiques MLOps libéreront les scientifiques des données des tâches opérationnelles, leur permettant de se concentrer sur des activités telles que le recyclage et l’étalonnage des modèles.
4. Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) : Des modèles de base tels que BERT et GPT-3, qui sont des modèles de langage sophistiqués, devraient connaître une adoption généralisée dans divers contextes d’apprentissage automatique. Cela permettra aux scientifiques des données de tirer parti de l’apprentissage par transfert et d’ajuster ces modèles pour résoudre des problèmes spécifiques, plutôt que de devoir les construire et les entraîner à partir de zéro.
5. Informatique en Nuage : L’utilisation du cloud computing continuera de croître dans le domaine de la science des données en raison de ses avantages en termes de puissance de calcul, d’accessibilité et de rentabilité. Les solutions cloud deviennent de plus en plus accessibles, éliminant ainsi le besoin de grandes équipes pour l’ingénierie et la maintenance des infrastructures. Les scientifiques des données peuvent désormais configurer leur environnement rapidement en quelques clics et bénéficier de la flexibilité nécessaire pour ajuster les ressources en fonction de leurs besoins.

Ces tendances, en transformant les méthodes de travail et les outils utilisés, joueront un rôle crucial dans l’évolution de la science des données au cours de l’année à venir.

Découvrez les 10 Tendances Majeures en Science des Données pour 2024. Nous suivons de près les avancées et innovations en science des données. Nous sommes convaincus que des analyses pertinentes nécessitent des données de qualité. Voici les 10 principales tendances en science des données pour 2024 :

I. Croissance de l’Analyse Prédictive

En exploitant les données de plus de 100 millions d’abonnés, Netflix a réussi à influencer plus de 80 % du contenu regardé par ses utilisateurs grâce à des insights précis issus des données.

L’analyse prédictive anticipe les tendances et prévisions futures en utilisant des outils et techniques statistiques basés sur les données passées et actuelles. Cette approche permet aux organisations de prendre des décisions éclairées favorisant leur croissance. Elles peuvent élaborer des stratégies et ajuster leurs objectifs en s’appuyant sur les informations issues des analyses prédictives.

Le marché mondial de l’analyse prédictive devrait atteindre 21,5 milliards de dollars d’ici 2025, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 24,5 %. Cette croissance est attribuée à l’adoption rapide de la transformation numérique dans de nombreuses entreprises. Satya Nadella, PDG de Microsoft, a même déclaré : « Nous avons observé deux ans de transformation numérique en deux mois. »

Ces tendances montrent à quel point la science des données continue de se développer et de s’intégrer profondément dans les stratégies commerciales, soulignant l’importance de l’innovation et de l’adaptation aux nouvelles technologies.

II. Migration vers le Cloud

En 2020, 68 % des directeurs des systèmes d’information ont désigné la « migration vers le cloud public/extension du cloud privé » comme principal moteur des dépenses informatiques. Les entreprises se préparent à cette transition en conteneurisant leurs applications locales, poussées par les considérations de coûts, la pénurie de puces et le besoin d’évolutivité. Elles vont migrer leurs systèmes de traitement des transactions en ligne, entrepôts de données, applications Web, analyses et processus ETL vers le cloud.

Les entreprises déjà sur des déploiements hybrides ou multi-cloud vont se concentrer sur la portabilité de leurs traitements et analyses de données, permettant ainsi de passer d’un fournisseur de cloud à un autre sans dépendance excessive.

III. AutoML

L’automatisation du machine learning, ou AutoML, constitue une avancée significative pour rendre la science des données plus accessible. Les tâches de nettoyage et de préparation des données, souvent répétitives et chronophages, accaparent une grande partie du temps des data scientists. AutoML cherche à automatiser ces étapes, y compris la création de modèles, d’algorithmes et de réseaux de neurones.

L’AutoML consiste principalement à appliquer des modèles de machine learning à des problèmes concrets grâce à l’automatisation. Les frameworks AutoML assistent les data scientists dans la visualisation des données, la compréhension des modèles et leur déploiement. L’innovation clé réside dans l’optimisation des hyperparamètres, essentielle pour le prétraitement, la sélection du type de modèle et l’optimisation des hyperparamètres.

IV. TinyML

TinyML se focalise sur la miniaturisation des réseaux de deep learning pour les adapter à divers types de matériel. Sa polyvalence, sa taille compacte et son coût abordable en font une des tendances les plus prometteuses dans la science des données, permettant de développer une gamme variée d’applications. TinyML intègre l’intelligence artificielle dans de petits dispositifs matériels, résolvant ainsi les problèmes liés à la consommation d’énergie et à l’espace dans l’IA embarquée.

L’apprentissage automatique sur appareil trouve des applications variées, allant de l’automatisation des bâtiments au développement et aux tests de médicaments. Il permet des cycles d’itération rapides, un retour d’information amélioré et favorise l’expérimentation. TinyML est largement utilisé dans des domaines comme la reconnaissance de formes, l’analyse audio et les interfaces vocales homme-machine.

L’analyse audio avec TinyML joue un rôle crucial dans les soins aux enfants et aux personnes âgées, la surveillance des équipements et la sécurité. En plus de l’audio, TinyML est également utilisé pour la reconnaissance visuelle, des mouvements et des gestes. Selon McKinsey, plus de 250 milliards d’appareils embarqués actifs existent actuellement dans le monde. TinyML peut combler le fossé entre le matériel avancé et l’intelligence embarquée. Avec l’émergence de nouvelles interfaces homme-machine, TinyML devrait permettre l’intégration de l’IA et de l’informatique de manière plus économique, évolutive et fiable. Les expéditions d’appareils TinyML devraient atteindre 2,5 milliards en 2030, contre seulement 15 millions en 2020.

V. Interfaces utilisateur améliorées

Dans un avenir proche, des agents IA pourraient servir d’interfaces pour assister vos achats. Vous pourriez acheter des produits en réalité virtuelle (VR) et les évaluer via des interfaces audio ou des interfaces utilisateur améliorées. Ces interfaces avancées peuvent prendre diverses formes, telles que la réalité augmentée (AR) sur mobile ou des interfaces de communication comme les interfaces cerveau-ordinateur (BCI). Ces technologies transformeront nos méthodes d’achat. Même les réunions Zoom pourraient être remplacées par ces nouvelles interfaces utilisateur améliorées. Le métaverse, développé par Facebook, Microsoft et d’autres, jouera un rôle clé dans cette évolution des interfaces utilisateur.

Les technologies alimentant ces interfaces incluent l’Internet des objets (IoT), la VR, l’AR, les BCI, les enceintes intelligentes, les agents IA, etc. Tout cela convergera vers un nouveau paradigme où l’intelligence artificielle jouera le rôle d’intermédiaire.

VI. Les solutions cloud natives deviendront essentielles

Le terme « cloud-native » fait référence aux environnements construits autour de conteneurs, utilisés pour développer des applications composées de services encapsulés dans ces conteneurs. Ces services sont déployés sous forme de microservices et gérés sur une infrastructure flexible grâce à des processus DevOps agiles et des workflows de livraison continue. Une infrastructure cloud-native comprend les logiciels et le matériel nécessaires pour exécuter efficacement les applications. Cela inclut les systèmes d’exploitation, les centres de données, les pipelines de déploiement et un ensemble d’applications de soutien.

Avec la transformation numérique devenue monnaie courante, la plupart des entreprises fonctionnent désormais dans des environnements cloud. La création d’une infrastructure sur site étant coûteuse, le cloud s’impose comme une solution incontournable pour les entreprises. Cette tendance inclut également l’adoption de solutions d’analyse cloud-native, permettant des analyses approfondies directement dans le cloud.

VII. Réglementation accrue des données

Chaque jour, environ 2 000 000 000 000 000 000 octets de données sont générés dans tous les secteurs, selon G2, soit 18 zéros. Cela souligne l’importance cruciale de la réglementation des données.

L’optimisation du Big Data ne peut pas être une réflexion après coup. Étant donné que les données sont au cœur de l’IA, de l’analyse prédictive, etc., les organisations doivent gérer leurs données avec soin. La confidentialité des données n’est plus un simple mot à la mode. Un rapport de Cisco sur la confidentialité des consommateurs en 2019 indique que 97 % des entreprises constatent des avantages tels qu’un avantage compétitif et une attractivité accrue pour les investisseurs lorsqu’elles investissent dans la confidentialité des données.

Avec l’IA s’intégrant profondément dans des secteurs comme la santé, les données sensibles des dossiers médicaux électroniques (DME) et des patients ne peuvent pas être compromises. La confidentialité des données dès la conception contribuera à créer une approche plus sûre pour la collecte et le traitement des données des utilisateurs, tandis que les systèmes apprennent à le faire de manière autonome.

Nos actions, notre évolution et notre construction dans le cloud doivent également être examinées sous l’angle de la réglementation politique. La science des données et ses technologies évoluent à un rythme extrêmement rapide. Il existe encore très peu de mesures visant à réglementer la confidentialité des données ou à garantir la sécurité et la protection des données des clients. Les systèmes d’IA pourraient provoquer des chutes considérables s’il n’y a pas d’organismes de réglementation pour assurer leur maintenance.

VII. L’Intelligence Artificielle en tant que Service (AIaaS)

L’émergence de l’Intelligence Artificielle en tant que Service (AIaaS) marque une étape cruciale dans l’accessibilité des technologies d’IA pour les entreprises. En effet, ces solutions préconçues permettent aux clients de déployer et de faire évoluer des capacités d’intelligence artificielle à moindre coût. Un exemple marquant est l’annonce d’OpenAI qui a rendu disponible GPT-3, son puissant modèle de traitement du langage, via une API destinée au grand public. Ce mouvement illustre la tendance croissante à proposer des modèles d’IA avancés sous forme de services.

Dans le futur, cette technologie évoluera vers des fonctionnalités plus autonomes et spécialisées. Par exemple, une entreprise du secteur manufacturier pourrait recourir à un service pour développer un assistant conversationnel pour les communications internes, ainsi qu’un autre pour anticiper les besoins en stocks. Avec la prolifération de modèles d’IA spécialisés, des algorithmes complexes et adaptés pour des cas d’utilisation spécifiques pourront être générés à la demande.

L’un des défis majeurs de l’AIaaS réside dans la nécessité de répondre aux normes de conformité. Cependant, une fois ces exigences réglementaires satisfaites, l’AIaaS représente une solution attrayante pour développer rapidement des solutions d’IA à grande échelle.

Les projections du marché indiquent une croissance significative de l’AIaaS, avec une estimation de 43,298 milliards de dollars d’ici 2026, et un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 48,9 % entre 2021 et 2026. Cette technologie semble prometteuse pour l’année 2024 et au-delà, offrant de nombreuses opportunités pour les entreprises désireuses de tirer parti de ses avantages.

IX. Complexités des données d’entraînement

Malgré l’omniprésence des données dans le paysage organisationnel, une grande partie reste inexploitée, souvent qualifiée de « données sombres ». Ces données sont généralement collectées, traitées et stockées pour des raisons de conformité, mais restent largement sous-utilisées. De plus, entre 80 et 90 % des données générées aujourd’hui sont non structurées, ce qui rend leur analyse complexe.

Le développement de modèles d’apprentissage automatique fiables requiert des ensembles de données d’entraînement massifs. Cependant, cette exigence représente souvent un obstacle majeur pour les applications d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Dans de nombreux domaines, le manque de référentiels de données exhaustifs entrave les activités de science des données.

Pour atténuer ce problème, des approches telles que l’apprentissage par transfert, les réseaux adversariaux génératifs (GAN) et l’apprentissage par renforcement ont émergé. Ces méthodes permettent de réduire la quantité de données d’entraînement requises ou de générer des données synthétiques pour entraîner les modèles.

Par exemple, l’apprentissage par transfert réduit le nombre d’exemples nécessaires de centaines de milliers à seulement quelques centaines. Les GAN sont efficaces pour créer des données simulées permettant aux modèles d’interagir dans des environnements virtuels. Toutefois, les GAN sont également responsables de la création de deepfakes, des contenus multimédias réalistes mais trompeurs.

X. Sécurité des emplois humains

L’avènement de l’Intelligence Artificielle a suscité des inquiétudes quant à la sécurité des emplois humains. Cependant, jusqu’à présent, l’IA a surtout contribué à optimiser les emplois humains plutôt que de les remplacer. Bien que les outils d’IA permettent d’exécuter des tâches plus rapidement et avec moins d’erreurs, ils ne sont pas près de remplacer entièrement les compétences humaines.

Les entreprises qui intègrent l’IA dans leurs opérations peuvent prendre des décisions plus éclairées grâce à l’analyse approfondie de grandes quantités de données. L’IA détecte des modèles, les analyse et les traduit en informations exploitables, ce qui permet aux organisations de mieux comprendre leur marché et leurs clients.

Bien que certains emplois puissent être automatisés, cela ne se traduira pas nécessairement par une diminution globale des opportunités d’emploi. Le facteur humain reste essentiel, notamment dans des domaines où la créativité, l’empathie et le discernement sont indispensables. Les data scientists, par exemple, continueront de jouer un rôle crucial en interprétant les données avec l’aide des outils d’IA, contribuant ainsi à l’évolution rapide et efficace des entreprises.