Il ne fait aucun doute que notre monde excelle à créer des données, de tout type et de toute origine, dans un contexte de datification, en particulier avec la croissance des objets connectés.

Les données sont désormais l’or noir de toutes les entreprises, quelle que soit leur taille.

• Quoi qu’il faille nuancer cette affirmation, ne serait-ce que parce que les données sont une ressource inépuisable, elle illustre bien le fait que l’entreprise doit se donner les moyens d’extraire de la valeur de ses données internes et/ou externes sous peine de se mettre en danger dans un contexte où les concurrents le font.

• Cependant, bien que les données doivent être traitées, le raffinage de ce nouvel or noir n’a de sens que parce qu’il répond à un usage prédéterminé ou à une problématique d’affaire concrète. Autrement dit, si nous partions des données et non des défis d’affaires à résoudre, comment saurions-nous que nous avons les bonnes données ?

Et c'est pour relever ces défis que nous avons besoin de technologies telles que, IoT, Big Data et l'apprentissage automatique.

Internet des objets

L’Internet des objets est le lien avec les objets connectés. Il permet la connexion des appareils et la cueillette des données pour en permettre ultimement la valorisation.

Les données générées ont un large éventail d'utilisations, mais sont généralement considérées comme un moyen de déterminer la santé et l'état des objets, qu'ils soient inanimés ou vivants.

L’Internet des objets s’implante dans pratiquement tous les secteurs d’activité ouvrant ainsi une foule de nouvelles opportunités et de nouvelles menaces de sécurité.

Parmi les opportunités, citons :

• L’amélioration de l'expérience des clients, des employés et des citoyens — en créant des espaces et des lieux intelligents, des lieux de travail numériques et des villes intelligentes ;

• L’optimisation des opérations : dans tous les secteurs, les entreprises prévoient les pannes avant qu'elles ne se produisent, réduisent les temps d'arrêt imprévus, améliorent la sécurité des travailleurs et des citoyens grâce à une surveillance constante et à un temps de réponse plus rapide.

Big Data

Big Data ou Mégadonnées fait référence au traitement d’ensembles de données si volumineux qu’ils deviennent difficiles à effectuer avec des outils classiques de gestion de bases de données.

Les 3 V

• Volume : représente le poids total des données collectées.

Exemple : transformer les téraoctets de Tweets créés quotidiennement en analyse poussée des opinions sur un produit.

• Vitesse : fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées, capturées, et traitées.

Exemple : analyser en temps réel les masses volumineuses d’événements afin d’identifier les fraudes potentielles.

• Variété : est relatif à la forme de données structurées ou non structurées (texte, données de capteurs, son, vidéo, fichiers, journaux.).

Exemple : utiliser les flux vidéo des caméras de surveillance pour gérer les points d’intérêt.

Il arrive que l’on mentionne également la véracité pour qualifier la précision et la validité des données

Apprentissage automatique

L’intelligence artificielle est un terme générique qui fait référence à la capacité des systèmes d’apprendre par eux-mêmes, leur permettant ainsi de répondre de manière autonome aux signaux du monde extérieur.

En tant qu’utilisateurs, nous avons constamment recours à l’intelligence artificielle sans même nous en apercevoir. C’est notamment le cas lorsqu’on demande à Siri de faire une recherche à notre place ou lorsque Amazon nous recommande des produits selon notre historique d’achats.

La voiture autonome et la reconnaissance automatisée s’appuient également sur l’intelligence artificielle.

Mais quel est le lien entre toutes ces technologies ?

Dans notre monde connecté, l’Internet des objets est la capture des données, le Big Data est le carburant et l’intelligence artificielle est le cerveau. 

Les appareils connectés à l'Internet des objets génèrent de grandes quantités de données qui seront toutes collectées.

Ces données sont emmagasinées et traitées.

L'apprentissage automatique utilisera ensuite ces immenses océans de données pour améliorer les processus et accroître l'autonomie e des systèmes.

Par où commencer ?

Pour amener les opérations à un autre niveau, être plus efficaces et se démarquer, les entreprises ont besoin que l’information générée à partir des données soit mise à profit pour répondre à leurs défis les plus pressants.

Dans cette perspective, la première étape consiste à identifier ces défis, les données requises pour y répondre et à valoriser les efforts et les ressources requises.

Present et ses partenaires peuvent vous aider à évaluer vos options en fonction des technologies sur le marché.

N'hésitez pas à nous contacter pour commencer la conversation.