Cet article met en évidence 10 des plus grandes tendances déclenchées par les avancées technologiques en matière d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Ces tendances ont collectivement révolutionné la façon dont les entreprises abordent tout, de l'éducation et de l'économie à l'environnement. 

Les grandes tendances de l'IA et de l'apprentissage automatique incluent la fourniture de plateformes cloud pour les activités de données - accélérer l'utilisation des technologies et des outils d'IA et d'apprentissage automatique pour les données d'entreprise et l'analyse. Selon Gartner, "plus de 50 % des dépenses informatiques des entreprises dans les segments de marché clés passeront au cloud d'ici 2025."

Les progrès récents des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique ont conduit à une série de réactions en chaîne sur le marché mondial des technologies de données, qui peuvent se résumer comme suit :

• Les avancées croissantes de l'IA et solutions d'analyse composables permettent aux organisations d'explorer des combinaisons de données petites et grandes, structurées et non structurées, en appliquant des techniques qui recherchent des informations exploitables dans des tables plus petites, voire des microdonnées. 

• Architectures axées sur le flux et l'analyse de données en continu est de plus en plus adoptée par diverses entreprises, en particulier dans l'IoT et d'autres applications d'ingestion et de traitement de données en temps réel. Les organisations ont constaté une demande croissante de données en temps réel ces derniers temps, une tendance qui devrait se poursuivre l'année prochaine. 

• Les entreprises ressentent toujours une pression croissante pour adopter Gestion des données stratégies qui leur permettent d'extraire des informations exploitables d'un tsunami de données afin de prendre des décisions commerciales clés. Divers facteurs, tels que le besoin croissant de conformité, l'utilisation croissante de Outils de qualité des données pour gérer les données, et les tendances croissantes vers la gestion des données de référence dans plusieurs domaines devraient conduire à l'adoption de MDM automatisé technologies et services. 

Les analystes de Gartner prévoient que 70 % des entreprises passeront du big data à des données plus petites et plus larges (ou à des données provenant de plusieurs sources) d'ici 2025, offrant ainsi un meilleur contexte pour l'analyse et des décisions plus intelligentes. 

Voici 10 tendances majeures qui ont été déclenchées par les récentes avancées de l'IA et des technologies d'apprentissage automatique :

Tendance 1 : Utilisation accrue des systèmes logiciels et des services cloud basés sur le cloud

Grâce en grande partie au développement de logiciels basés sur le cloud et basés sur l'IA et le ML, les organisations sont désormais en mesure de surveiller et d'analyser les volumes de données d'entreprise en temps réel et d'apporter les ajustements nécessaires à leurs processus métier. Alors que les organisations continuent de migrer vers le cloud et que les volumes et les types de données continuent de croître, les systèmes de gestion des données externalisés pourraient rendre les entreprises beaucoup plus efficaces. L'intégration de données basée sur le ML dans un écosystème de cloud multi-cloud ou hybride aide les organisations à conserver la flexibilité dans la gestion de leurs données de manière indépendante.

Tendance 2 : L'accélération de l'Edge Computing grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique

La popularité croissante de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la gestion des données d'entreprise a déclenché l'adoption rapide de "informatique de pointe.” Dans un monde d'analyse de pointe, le stockage et les calculs de données sont rapprochés de la source des données, ce qui rend les données accessibles et gérables, réduit les coûts, fournit des informations et des actions plus rapides et permet des opérations en cours. 

Tendance 3 : Augmentation considérable de l'automatisation des processus métier

Les plates-formes d'IA et de ML ont conjointement contribué à l'importance croissante de l'automatisation tout au long de la chaîne de valeur de l'entreprise. Tous les processus liés aux données abandonnent progressivement les méthodes manuelles et s'automatisent. Cette tendance est très positive car elle permet au personnel de l'entreprise de consacrer plus de temps aux problèmes de l'entreprise et de prendre des décisions rapides et précises. À mesure que l'analyse des données prend de l'ampleur, l'automatisation deviendra une nécessité pour améliorer la qualité, la gouvernance et la conformité autour des activités centrées sur les données. 

Tendance 4 : Analyse de données augmentée

Grâce aux nombreuses plateformes ou solutions d'analyse de données basées sur l'IA disponibles aujourd'hui, "analyse de données augmentée" est une réalité, où de nombreuses phases critiques telles que la collecte de données, le nettoyage des données et la préparation des données sont gérées par des outils intelligents, de sorte que les scientifiques ou analystes de données humains sont libres de s'engager dans des problèmes complexes d'analyse de données. Ces plates-formes d'analyse supérieures utilisent l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour manipuler les données et en extraire des informations, ce qui prendrait autrement de longues heures à être réalisé par un data scientist ou un analyste de données humain. 

Tendance 5 : Business Intelligence (BI) basée sur l'IA

À l'aide d'outils avancés d'IA et de ML, les plateformes de BI d'aujourd'hui sont capables de maximiser la valeur des corrélations, des tendances et des modèles guidés par les données. Les solutions de BI d'aujourd'hui génèrent des résultats et des informations plus efficaces, car Gestion de la qualité des données, les outils de BI en libre-service et les capacités d'analyse avancées sont gérés par les technologies d'IA et de ML.

Tendance 6 : montée des données en tant que service ou pratique DaaS

Grâce au cloud et aux technologies de données avancées, les fournisseurs de services peuvent désormais offrir Service DaaS aux clients. En utilisant DaaS pour l'analyse du Big Data, les analystes de données peuvent rationaliser la tâche d'examen des informations et faciliter le partage des données entre les départements et les industries. 

Tendance 7 : automatisation intelligente (analytique) et MDM automatisé

Automatisation intelligente (Analytics) concerne les activités dans lesquelles les entreprises automatisent autant de processus que possible à l'aide d'une variété d'outils et de technologies comme l'IA, le ML, les méthodologies d'outils low-code ou no-code. De plus, l'IA et le ML sont désormais utilisés pour le MDM, ce qui rend Gouvernance des données facile.  

Tendance 8 : IA explicable – Lutter contre les biais dans les données

IA éthique ou explicable AI s'attaque plus systématiquement aux biais, à la diversité et à l'étiquetage des données dans le cadre d'une stratégie de gouvernance des données - y compris l'utilisation de textiles de données pour l'intégration automatisée des données et la gestion des métadonnées.

Tendance 9 : Capturer et stocker des données contextuelles pour l'analyse

Capturer, stocker et utiliser "données contextuelles" dans l'analyse de données nécessitent des capacités et une expertise spécialisées pour créer des pipelines de données, des techniques d'analyse X et des services cloud avec une IA capable de traiter divers types de données. 

Tendance 10 : Automatisation de la gestion des données clients

Il s'agit d'une grande tendance, car elle permet aux entreprises de mieux interagir avec les clients et de mieux les gérer. Les outils alimentés par AL ou ML qui aident à gérer les données des clients facilitent «l'automatisation intelligente», une autre tendance majeure de l'industrie. 

Les plus grands bénéficiaires de la gouvernance automatisée des données : les petites entreprises

Au lieu des mégadonnées, les entreprises s'adapteront désormais à la "bonne analyse des données", et cette tendance devrait rendre les données et les analyses accessibles à tous les employés de l'entreprise. Ce type d'analyse s'aligne sur l'objectif de rendre les pratiques de données plus démocratiques.

En exploitant les services de données, même les petites équipes de données aux ressources limitées peuvent déployer la gouvernance et l'intégration des données en automatisant automatiquement les pipelines, la qualité et la gouvernance à la demande. Grâce à la gouvernance des données institutionnalisée, les entreprises peuvent contrôler leurs données, garantir leur exactitude et maximiser la valeur de leurs analyses. 

Le MDM basé sur l'IA aide à fournir une vue à 360 degrés des données et permet aux utilisateurs de fournir de meilleures informations commerciales avec self-service analytique. Gestion des données alimentée par l'IA peut également être utilisé pour créer des catalogues de données intelligents, qui à leur tour prennent en charge les métadonnées actives (métadonnées enrichies en ML qui réagissent et prennent des décisions) et la préparation des données en libre-service (une version plus avancée de l'analyse augmentée).

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• La source: https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-to-watch-in-2023/