Données : le nerf de la guerre

Sans électronique, pas de données.

Et sans données, pas d’IA.

L’arrivée de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning est directement liée à l’émergence de technologies qui ont permis d’acquérir, de stocker et d’exploiter des données sur de très grandes volumétries ; autrement dit les technologies du Big Data. Grâce au développement de processeurs adaptés, c’est bien l’électronique qui sert de fondations à l’IA. Les GAFAM en particulier fabriquent des puces dédiées aux calculs parallèles ultra rapides : parmi elles, les GPU (Graphics Processing Units).

Détecter à bas coût, transmettre très rapidement

On a parfois tendance à négliger le rôle de l’électronique, mais sans cette discipline, nous n’aurions pas connu l’accélération actuelle de l’IA. La multiplication des capteurs à bas coût (IoT : Internet of Things) en fournit un autre exemple. Et la capacité de collecte sera bientôt amplifiée par l’arrivée de la 5G. Entre le moment où la donnée est générée et celui où elle est transmise, le temps de latence va être divisé par 10. Le « temps réel » est maintenant possible, ce qui ouvre bien des portes dans les secteurs de la médecine à distance ou des transports.

Du côté des usages, les spécialistes insistent sur le concept de création de valeur inhérent au Big Data : « Une saison, par exemple, se résume par une température, une pluviométrie et la longueur du jour. Une tempête est caractérisée par la vitesse des rafales, de vent et sa durée, une étoile se caractérise par sa luminosité, sa masse et sa température… Les données sont des descriptions de la réalité, à travers un prisme », explique ainsi Laurence Le Buzullier (Arenium Consulting). « Seules, elles n’ont que peu de valeur. Elles sont indiscutables dans leur individualité, mais difficilement interprétables dans leur unicité, en l’absence d’élément de comparaison. La valeur que peut avoir une donnée naît de sa circulation, de son accumulation, de son échange et des croisements dans lesquels elle intervient. »

Une matière première dont la valeur augmente avec sa fiabilité

« La donnée peut être considérée comme une matière première, mais c’est une matière première bien particulière », reprend l’experte. « Elle n’est pas rare – elle est même en perpétuelle expansion – elle reste disponible quand on l’utilise et elle peut être utilisée autant de fois que de besoin, et ce sans perdre de sa signification. La valeur de la donnée augmente avec sa fiabilité, et donc avec le nombre d’occurrences la caractérisant. La donnée a d’autant plus de richesse qu’elle circule, qu’elle est croisée avec d’autres données, qu’elle est mise à jour… ».

Certains industriels ont bien compris ce principe et ont décidé de mettre en commun leurs données pour gagner ensemble en performance et en fiabilité. Par exemple, Easy Jet a confié sa maintenance prédictive à Skywise, la plateforme de données d’Airbus, qui, en collectant les données de milliers d’avions, veut en améliorer l’exploitation.

Data Analyst et Data Scientist, ces deux métiers diffèrent en ce que le premier travaille sur la signification de la donnée, quand le second cherche à en tirer de nouveaux modèles (prospective, prédiction, etc.). La donnée nous permet désormais d’entraîner les machines à réaliser des tâches pour lesquelles, auparavant, il fallait dicter des règles.

Les données, un enjeu clé pour la ville intelligente

« Du côté des smart cities, l’IA crée de la valeur sur cinq axes », relève Lionel Bry, Directeur Smart Data Analytics chez Gfi. La mobilité d’abord, grâce à une meilleure gestion du trafic et du stationnement grâce à des algorithmes prédictifs (gestion de la fluidité de la circulation et des feux rouges à Singapour ; stationnement intelligent avec la pricing dynamique à San Francisco…), mais aussi grâce à la promotion des alternatives à la voiture.  « Par exemple, la ville de Belfort incite au transfert multimodal par profiling de trajet / qualité de service ».

Mais la smart city, c’est aussi une gestion intelligente des bâtiments et de l’énergie, avec des prédictions de consommation ou un pilotage sur mesure de l’éclairage urbain. Ainsi qu’une meilleure gestion de l’eau et des déchets, un renforcement de la sécurité ou encore le déploiement de services digitaux pour les citoyens et les entreprises. La liste est longue !