16 juin 2017 - Le Big Data « Big Data » désigne à la fois la production de données massives et le développement de technologies capables de les traiter afin d’en extraire des corrélations ou du sens. C’est dans les années 1990 que le terme Big Data prend sa signification actuelle d’un défi technologique à relever pour analyser de grands ensembles de données, d’abord scientifiques, mais de plus en plus souvent collectés au quotidien par divers moyens techniques (téléphone portable ou autres objets connectés dans l’Internet des Objets, réseaux sociaux, capteurs, caméras…). L’accélération de la création des données est souvent exprimée au travers de trois dimensions (les « 3V ») : le volume, la vélocité (fréquence et rapidité de transmission des données) et la variété des types de données. D’où viennent toutes ces données ? Dans le domaine scientifique, les données proviennent généralement de résultats de simulation ou d’expériences. Bref historique du stockage des données Comment traiter autant d’informations ?
Big Data Analytics simply explained Big data analytics has emerged as a critical field in recent years, owing to the explosion of data and the need to make sense of it. Companies worldwide are investing heavily in big data analytics to uncover insights, optimize operations, and create new business opportunities. However, many people are still unaware of what big data analytics entails, and the intricacies of a career in this field. This article aims to break down the intricacies of a career in big data analytics and provide an overview of the skills and qualifications required. What is big data analytics Big data analytics involves using various analytical techniques and tools to process large volumes of structured and unstructured data, to uncover hidden patterns, correlations, and insights. Skills required to thrive in big data analytics A career in this field requires a range of technical and soft skills. Data Analytics Big data involves working with vast amounts of data. Statistical Analysis Machine Learning Data Mining
01 décembre 2017 - Big data, Blockchain, objets connectés : « L’informatique est désormais partout ! » « Les technologies de pointe liées à l’informatique sont désormais utilisées dans tous les secteurs, qu’il s’agisse de l’industrie, des banques, des assurances, ou encore des éditeurs de logiciels ou de jeux vidéo, explique Kamal Hennou, directeur de l’ESGI (École supérieure de génie informatique). Elles sont au cœur de notre vie quotidienne et le mouvement ne peut que s’accentuer. » Voitures, chatbots, smart contacts : l’informatique est omniprésente… Et se propage à vitesse grand V ! Le troisième exemple parlera sans aucun doute au consommateur qui sommeille au fond de vous ! Enfin, les « smart contracts » sont en pleine expansion. L’ESGI propose neuf spécialisations Contrairement à ce qu’on pourrait imaginer, « seul un tiers des étudiants de première année arrivent en étant déjà des passionnés d’informatique », rappelle Kamal Hennou ; les autres étudiants « vont progressivement trouver leur univers. » Pas besoin d’être un crack en maths pour être bon en informatique
Le Big Data c'est quoi? définition, sources de données et outils Mis à jour le 13 avril 2023 Le Big Data fait référence à un ensemble de données massives, complexes et souvent hétérogènes qui sont difficiles à gérer et à traiter avec des outils traditionnels de gestion de données. La quantité de données générées chaque jour est en constante augmentation, ce qui rend le traitement et l’analyse des données de plus en plus complexe. Le Big Data est important car il permet d’extraire des informations précieuses à partir des données qui peuvent être utilisées pour améliorer les processus décisionnels et les performances des entreprises, des organisations gouvernementales, des chercheurs et d’autres acteurs. Les 3V du Big Data – Volume, Variété et Vélocité – sont les caractéristiques clés qui définissent le Big Data. En combinant ces trois caractéristiques, le Big Data peut fournir des insights précieux pour aider à prendre des décisions éclairées et à améliorer les performances des entreprises. Les sources de données Les sources de données traditionnelles Web
Machine Learning et Big Data : définition, applications, techniques Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants. Apprentissage automatique définition : qu’est ce que le Machine Learning ? Si le Machine Learning ne date pas d’hier, sa définition précise demeure encore confuse pour de nombreuses personnes. Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, c’est à dire : le Big Data. Les différents types d’algorithmes de Machine Learning On distingue différents types d’algorithmes Machine Learning.
Big Data dans l'industrie : quelles applications concrètes ? | LePont L’exploration des méga données est aujourd’hui largement associée aux métiers du marketing pour mieux connaitre et comprendre le comportement et les attentes des consommateurs. Néanmoins, la ruée vers le nouvel or noir des données disponibles à profusion et analysables à moindre coût est désormais lancée par les grands groupes industriels. Les industriels font face à des défis inédits en matière de modernisation, de rationalisation et de réduction des coûts. La digitalisation de la chaîne de valeur, à travers des technologies telles que l’IoT, la réalité augmentée, le digital twin répond à ces enjeux et constitue plus que jamais un levier majeur de transformation. Alors quelles sont les applications concrètes du Big Data dans l’industrie ? La nouvelle donne technologique L’apogée du Big Data dans l’industrie Les grands groupes industriels utilisent depuis des années des outils de gestion et d’aide à la décision pour les aider à définir par exemple leurs offres et services à leurs clients.
30 mars 2018 - Google : voici toutes les données que le géant du web détient sur vous Google en sait bien plus à votre sujet que vous ne l’imaginez. Grâce aux données collectées à partir de ses différents services, la firme américaine élabore des profils complets sur ses utilisateurs et leurs activités. Découvrez toutes les données que le géant du web garde à votre sujet, et comment les consulter. Depuis quelques semaines, Facebook est au coeur d’une polémique autour de sa politique en matière de collecte de données. Suite au scandale de l’affaire Cambridge Analytica, de nombreux utilisateurs se méfient désormais de la quantité et de la nature des données que Facebook conserve à leur sujet. Cependant, Facebook n’est pas la seule entreprise à agréger des informations sur ses utilisateurs. Tout d’abord, la firme de Mountain View stocke tous les endroits où vous vous êtes rendus avec votre téléphone allumé et la géolocalisation activée ( google.com/maps/timeline?
Les salaires IT en hausse dans le code, les data et la cybersécurité L'étude rémunération 2023 conduite par Hays met en lumière une dynamique positive du marché de l'emploi IT qui valorise la rémunération dans les professions liées à l'analyse des données, à la cybersécurité et au cloud. Représentant près de 40 % des offres, les développeurs sont également en position de force lors des négociations salariales. A l’occasion de la publication de sa 12e étude sur les salaires 2023 en France, le cabinet Hays présente une vue d’ensemble des tendances nationales de recrutement pour l’année en cours dans divers secteurs, dont ceux des technologies. Dans cette catégorie, les métiers qui restent très prisés depuis ces dernières années sont ceux des data, de la cybersécurité et du cloud aux côtés des développeurs qui couvrent toujours la majorité des offres d’emplois (39 %). Dans ce domaine, les profils back-end caracolent en tête du top trois des métiers IT les plus recherchés en 2023. Un marché favorable pour les professionnels du cloud
JDN - Big Data : comparatif des technos, actualités, conseils... Pour faire face à l'explosion du volume des données, un nouveau domaine technologique a vu le jour : le Big Data. Inventées par les géants du web, ces solutions sont dessinées pour offrir un accès en temps réel à des bases de données géantes. Comment définir le Big Data, et quelle est sa promesse ? Face à l'explosion du volume d'informations, le Big Data vise à proposer une alternative aux solutions traditionnelles de bases de données et d'analyse (serveur SQL, plateforme de Business Intelligence...). Confrontés très tôt à des problématiques de très gros volumes, les géants du web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Google et Facebook), ont été les premiers à déployer ce type de technologies. Quelles sont les principales technologies de Big Data ? Elles sont nombreuses. Des infrastructures de serveurs pour distribuer les traitements sur des dizaines, centaines, voire milliers de nœuds.
Colloque du Conseil d’Etat : comment l’IA et le Big Data vont révolutionner la recherche et la pratique médicales ? En ouverture du colloque, auquel 60 personnes ont pu assister, le Vice-Président du Conseil d’État, Didier-Roland Tabuteau, insiste sur la dualité complexe de la situation en France entre “la protection à appliquer aux données de santé sans pour autant nuire aux performances de l’intelligence artificielle”. Le président adjoint de la section de l’intérieur du Conseil d’Etat, Thierry Tuot, précise que pour gagner la confiance de la population les fantasmes autour de l’IA doivent être dissipés. L’intelligence artificielle ne remplacera jamais l’humain mais “elle servira d’outil à une meilleure exécution de leurs métiers”. “L’usage de l’intelligence artificielle pourrait décupler les performances de recherches et de soins dans le domaine médical”. C’est ce qu’a déclaré le directeur général de l’IHU LIRYC, Pierre JaÏs, lors de la première table ronde. Mais avant d’utiliser ou partager les données de santé, l’Etat doit d’abord les protéger et définir à qui elles appartiennent.
La revue digitale - Big Data PDG du CNRS : « inutile de vous draper dans vos connaissances, vous serez impacté par l’intelligence artificielle » L’intelligence artificielle impactera chacun d’entre nous. Personne ne sera épargné quelque soit ses connaissances. +20% de C.A. grâce au Machine Learning pour Oxwork, spécialiste du vêtement de protection Le Machine Learning, une forme d’intelligence artificielle, dope le chiffre d’affaires d’Oxwork, spécialiste d... Axa : « on doit restituer nos données clients à nos concurrents de demain avec le RGPD » Le 25 mai prochain, Axa se prépare à une révolution sur ses données clients. Le Data Mining aiguillonne la détection des cas de fraude à la Caf : +5% en 2017 La détection des cas de fraude est en hausse de 5% à la Caf (Caisse d’allocations familiales). Mounir Mahjoubi : « l’intelligence artificielle ressemble aux hommes pas aux femmes » Les intelligences artificielles telles qu’elles sont conçues aujourd’hui, ressemblent aux hommes car ce sont eux qui les conçoivent.
MotherDuck: Big Data is Dead For more than a decade now, the fact that people have a hard time gaining actionable insights from their data has been blamed on its size. “Your data is too big for your puny systems,” was the diagnosis, and the cure was to buy some new fancy technology that can handle massive scale. Of course, after the Big Data task force purchased all new tooling and migrated from Legacy systems, people found that they still were having trouble making sense of their data. They also may have noticed, if they were really paying attention, that data size wasn’t really the problem at all. The world in 2023 looks different from when the Big Data alarm bells started going off. Who am I and why do I care? For more than 10 years, I was one of the acolytes beating the Big Data drum. This photo was me at Big Data Spain in 2012, warning of the dangers of giant datasets and promising relief if they just use our technology. About this post This post will make the case that the era of Big Data is over.
7 janvier 2017 - L'intelligence artificielle d'IBM remplace 34 employés d'un assureur Alors que les exemples de systèmes d'intelligence artificielle remplaçant les humains sont actuellement rares, ils seront de plus en plus nombreux dans les prochaines années. Le journal national japonais Mainnichi rapporte que l'intelligence artificielle d'IBM, basée sur le système Watson, permet à une société d’assurance-vie japonaise (la Fukoku Mutual Insurance) de remplacer 34 employés (25 % du personnel). Le système assure le travail du département de l'évaluation des paiements. Il rassemble les données médicales des clients, analyse les certificats médicaux et les clauses d'assurance afin de déterminer les paiements à effectuer. La décision finale d’indemnisation est laissée à un humain, indique l'assureur. Le système Watson est notamment connu en lien avec le développement d'applications dans le domaine de la santé (ex. : Traitements personnalisés du cancer avec l'intelligence artificielle d'IBM) Psychomédia avec source : Mainichi.