La présence digitale de toute personne sur le net génère des informations. A l’échelle d’une
entreprise, ces informations peuvent être stratégiques et volumineuses. Un compte Google,
un téléchargement d’application, un achat ou une vente en ligne, une simple présence sur les
réseaux sociaux sont des sources de collecte des données Big data.
Défini comme "un ensemble de techniques ou de modèles de programmation permettant
d'extraire des informations utiles de grands ensembles de données pour soutenir et fournir
des décisions, le traitement des Big data représentent un potentiel énorme pour les
entreprises. Ils contiennent des informations nécessaires à l'amélioration de leurs
produits et services. La réussite de Netflix, Facebook et autres géants du numérique est
essentiellement due à la gestion des données Big data.
Si les données constituent un point de départ essentiel pour toute entreprise, c'est en
les comprenant que les sociétés peuvent développer un avantage concurrentiel. ECOVLEX,
dans sa vision accompagnatrice des chefs d’entreprises et entrepreneurs dans le développement
de leur activité, a mis sur pied des solutions digitales pour faciliter la prise des décisions
économiques et stratégiques. Il met également des études analytiques poussées et soutenues
à disposition de ses partenaires.
L'analyse des données permet aux entreprises d'extraire des données spécifiques sur leur
activité, qu'il s'agisse des stocks, des performances de vente des employés, de la réaction
des clients à différentes publicités ou du ciblage des clients à long terme par le biais du marketing de niche.
De même grâce à la big data on peut modéliser les tendances de propagation des pandémies comme la covid ,
maladie contagieuse (ebola etc…), modéliser l’impact de la guerre en ukraine sur le prix des denrées
alimentaires
et également prédire les forces et les faiblesses de certains élèves afin de mieux les
aider pour diminuer l'échec ainsi savoir dans cette même optique la performance des
professeurs dans leurs domaines et tâches
L'analyse des big data permet aux entreprises d'améliorer leurs capacités de prise de
décision et leur permet d'améliorer la formation des dirigeants, la formation des employés
et de cibler les bons clients grâce à des campagnes publicitaires pré-testées et de
pénétrer des marchés qui n'étaient pas disponibles auparavant, tout en leur permettant de
mieux comprendre comment améliorer leurs produits, leur chaîne d'approvisionnement,
leurs opérations, leurs services, leurs ressources humaines, etc.
De plus, grâce à l’analyse des données Big data nous avons la possibilité d’obtenir de
grands succès dans l’agriculture, l’économie, l'éducation, le sport……
Par ailleurs, dans un environnement dominé par les nouvelles technologies de l’information
et de la communication, ECOVLEX grâce à son expertise Big data vous propose des solutions
adaptées à vos problèmes.
A travers deux exemples ci-bas, nous énumérons quelques problèmes que peuvent
rencontrer les acteurs économiques et la solution que peut apporter ECOVLEX.
Ces exemples ne sont cités qu’à titre indicatif.
Le problème :
Le monde est un endroit intéressant et les choses ne sont pas toujours les mêmes.
Par exemple, chaque fois que nous commandons des frites, nous n'obtenons pas toujours exactement le même nombre de frites.
Une solution :
Les statistiques nous fournissent un ensemble d'outils pour quantifier la variation
que nous trouvons dans tout. L’intelligence artificielle nous aide à faire des
prédictions et à quantifier la confiance que nous devrions avoir dans ces
prédictions.
Par exemple, une fois que nous remarquons que nous n'obtenons pas toujours exactement le même nombre de frites, nous pouvons
suivre le nombre de frites que nous obtenons chaque jour...
Journal des frites :
…Les statistiques peuvent nous aider à prédire combien de frites nous aurons la prochaine fois que nous les commanderons. Cela nous indique à quel point nous devons être confiants dans cette prédiction et changer notre commande s’il le faut.
Le problème :
Si nous avons un nouveau médicament sur le marché dont le traitement est efficace pour certains patients
mais non pour d'autres...
Une solution :
Les statistiques peuvent nous aider à prédire les patients qui seront soulagés par le médicament et
ceux qui ne le seront pas et cela nous indique à quel point nous devons être confiants dans cette
prédiction.
Cette information peut nous aider à prendre des décisions sur la façon de traiter les patients.
Par exemple, si nous prédisons que le médicament aidera, mais que nous ne sommes pas très confiants dans
cette prédiction, nous pourrions ne pas recommander le médicament et utiliser une thérapie différente pour aider le patient.
L'explosion de la big data pourrait laisser les entreprises qui souhaitent collecter d’avantages d'informations sur le comportement des clients se noyer dans une mer de données sans avoir réellement la capacité de les utiliser et de comprendre les tendances du marché et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
L'analyse des données big data peut constituer un avantage important pour toute startup ou petite ou moyenne entreprise. Les avantages de la gestion, de la collecte, du traitement et de l'analyse des big data sont indiscutables s'ils sont bien réalisés. Examinons cinq avantages majeurs :
Les organisations peuvent collecter des big data de différentes manières. Il existe un certain nombre de sources de données différentes plutôt qu'un seul processus de collecte de données.
Les organisations peuvent collecter des big data de différentes manières.
Il existe un certain nombre de sources de données différentes plutôt qu'un seul
processus de collecte de données.
Les sources de données comprennent :
C’est un processus d'exploitation de données qui permet de mieux interpréter les données brutes. Par exemple, nous utilisons cette analyse pour interpréter les données de vente afin d'identifier les tendances du marché pouvant être exploitées financièrement.
Elle permet une compréhension approfondie de problèmes spécifiques aux organisations grâce à l'interprétation de données historiques. Des questions telles que : pourquoi les ventes ont diminué au premier trimestre et non au deuxième trimestre ou pourquoi un produit est mieux vendu l'année dernière que celles en cours peuvent souvent être résolues par des analyses de diagnostic. Ce type d'analyse applique des techniques telles que l'exploration de données et les corrélations.
Elles utilisent l’ensemble des données ou des informations fournies par les analyses descriptives et diagnostiques pour calculer les tendances ou les résultats futurs. Nous sommes capables d'interpréter ces données et de créer des modèles prédictifs. Exemple : ces modèles peuvent éclairer les décisions de tarification en calculant comment diverses stratégies de tarification peuvent influencer les ventes en réponse aux tendances du marché et aux saisons.
Elles s’appuient sur l'apprentissage automatique avancé et des algorithmes pour interpréter les données en temps réel. Cela nécessite qu'une organisation disposant de données solides relatives à l’industrie, au commerce, à l’agriculture, au sport, au transport fournissent des informations à interpréter afin d’anticiper les éventuels problèmes et de mieux rentabiliser. Exemple : Les applications de covoiturage GOZEM, Uber exploitent l'analyse prescriptive pour connecter les clients au chauffeur le plus proche via le GPS
ECOVLEX vous offre une expertise pointue en matière d’étude de marché, tendance du marché, prise de décision, management etc. ces différentes approchent se déclinent comme suit :
Le terme « apprentissage automatique » est souvent interchangé avec l'intelligence
artificielle, mais l'apprentissage automatique est en fait un sous-domaine ou un
type d'IA (Intelligence Artificielle). L'apprentissage automatique est également
souvent appelé analyse prédictive ou modélisation prédictive.
Inventé par l'informaticien américain Arthur Samuel en 1959, le terme "apprentissage
automatique" est défini comme "la capacité d'un ordinateur à apprendre sans être
explicitement programmé"
Dans sa forme la plus élémentaire, l'apprentissage automatique utilise
des algorithmes programmés qui reçoivent et analysent les données d'entrée pour
prédire les valeurs de sortie dans une fourchette de valeurs acceptables. Au fur
et à mesure que de nouvelles données sont introduites dans ces algorithmes, ils
apprennent et optimisent leurs opérations pour améliorer les performances,
développant « l’intelligence » au fil du temps.
Il existe quatre types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcé.
Dans l'apprentissage supervisé, la machine est enseignée par l'exemple.
L'opérateur fournit à l'algorithme d'apprentissage automatique un ensemble
de données connu qui comprend les entrées et les sorties souhaitées, et
l'algorithme doit trouver une méthode pour déterminer comment arriver
à ces entrées et sorties. Alors que l'opérateur connaît les réponses
correctes au problème, l'algorithme identifie des modèles dans les données,
apprend des observations et fait des prédictions. L'algorithme fait des
prédictions et est corrigé par l'opérateur - et ce processus se poursuit
jusqu'à ce que l'algorithme atteigne un niveau élevé de précision/performance.
Sous l'égide de l'apprentissage supervisé on distingue: la classification, la régression
L'apprentissage semi-supervisé est similaire à l'apprentissage supervisé, mais utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées sont essentiellement des informations qui ont des balises significatives afin que l'algorithme puisse comprendre les données, tandis que les données non étiquetées manquent de ces informations. En utilisant cette combinaison, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre à étiqueter les données non étiquetées.
Ici, l'algorithme d'apprentissage automatique étudie les données pour
identifier les modèles. Il n'y a pas de clé de réponse ou d'opérateur
humain pour fournir des instructions. Au lieu de cela, la machine détermine
les corrélations et les relations en analysant les données disponibles.
Dans un processus d'apprentissage non supervisé, l'algorithme d'apprentissage
automatique doit interpréter de grands ensembles de données et traiter ces
données en conséquence. L'algorithme essaie d'organiser ces données d'une
manière ou d'une autre pour décrire leur structure. Cela peut signifier
regrouper les données en grappes ou les organiser d'une manière qui semble
plus organisée. Au fur et à mesure qu'il évalue davantage de données, sa
capacité à prendre des décisions sur ces données s'améliore progressivement
et s'affine.
Sous l'égide de l'apprentissage non supervisé, on retrouve :
L'apprentissage par renforcement se concentre sur les processus d'apprentissage réglementés, où un algorithme d'apprentissage automatique est fourni avec un ensemble d'actions, de paramètres et de valeurs finales. En définissant les règles, l'algorithme d'apprentissage automatique tente ensuite d'explorer différentes options et possibilités, en surveillant et en évaluant chaque résultat pour déterminer celui qui est optimal. L'apprentissage par renforcement enseigne la machine par essais et erreurs. Il apprend des expériences passées et commence à adapter son approche en réponse à la situation pour obtenir le meilleur résultat possible.