Chapitre 4

Le nouveau rôle des données

Explosion de l'information

Aujourd'hui, les humains, et plus encore les machines, créent plus de données en une semaine que l'ensemble des données créées par l'humanité depuis le début de l'histoire. Et la semaine suivante, la quantité de données doublera à nouveau l'ensemble des connaissances humaines. Combinées à la capacité de transmettre ces données à la vitesse de la lumière dans un câble à fibres optiques, l'étendue et la vitesse des données disponibles pour la prise de décision ont dépassé les capacités humaines et sont entrées dans le domaine du nano-espace.

Comment l'IA utilise les données

Alors que nous accumulons toutes ces données, nous nous inquiétons de leur sécurité. Malgré nos inquiétudes (et même les nanocrisies à venir), les avantages du big data sont bien plus prometteurs que les dangers qui l'accompagnent. Les données entrantes qui ressembleraient à un tsunami, même pour le statisticien humain le plus adroit, ne représentent qu'une goutte d'eau pour une IA assoiffée. Lorsqu'un système intelligent s'abreuve de ces océans de données, il fait de merveilleuses découvertes dont nous pouvons tous bénéficier.

  • Étape 1

    Acquérir les données

    Les données qui arrivent dans le système proviennent de trois sources : les données humaines, les relevés de capteurs et les résultats d'autres opérations de l'IA.

  • Étape 2

    Stocker les données

    Les données sont stockées dans des lacs de données, c'est-à-dire des agrégats de données sur des serveurs locaux, des serveurs distants (y compris dans le nuage), dans des appareils ou sur des supports amovibles tels que des lecteurs flash et des CD.

  • Étape 3

    Analyser les données

    Chaque point de données est examiné en fonction de sa qualité et de son utilité. Tout point de données peut être erroné ou non pertinent.

  • Étape 4

    Exécuter l'algorithme

    Un algorithme est un processus conçu pour calculer un résultat au service d'un objectif défini. Bien que chaque algorithme comporte de nombreuses étapes, il ne faudra pas nécessairement toutes ces étapes pour résoudre un problème. Les algorithmes étant écrits par des humains, chaque étape peut contenir des biais involontaires. Les leaders anticipateurs s'efforcent de veiller à ce que tous les algorithmes utilisés par leur organisation produisent des résultats équitables.

  • Étape 5

    Envoyer le résultat

    Chaque résultat est à son tour stocké dans un emplacement accessible à l'entité suivante de la chaîne, y compris d'autres dispositifs informatiques, des robots et des machines cinétiques.

  • Étape 6

    Entreprendre une action

    Munie du résultat, l'entité suivante entreprend l'action souhaitée, qu'il s'agisse d'un mouvement physique ou d'un calcul supplémentaire.

Dans toutes les disciplines, les IA font chaque jour des progrès considérables en matière de compréhension, en passant au crible la complexité qui s'offre à elles et en identifiant des schémas répétitifs. Une fois qu'un modèle est systématiquement associé à un résultat, l'IA peut prédire ce même résultat chaque fois qu'un modèle connu apparaît. Cette analyse dite prédictive dépasse les capacités humaines (elle se situe dans le domaine supra-humain des machines) et dépasse souvent l'entendement humain. Si le contenu de ces communications est créé par des êtres humains, les données qu'elles contiennent sont collectées et partagées par des machines uniquement.

 

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