L’IA peut optimiser votre pipeline d’analytique des données de nombreuses manières — du traitement des données non structurées telles que les flux de vidéo en streaming jusqu’aux outils d’analyse prédictive avancés. Les algorithmes d’IA ont le potentiel d’offrir à vos capacités analytiques l’élan nécessaire pour vous permettre de rester compétitif.

L’IA et le Big Data entretiennent une relation de symbiose, et fonctionnent généralement mieux ensemble. Plus l’ensemble de données utilisé pour entraîner l’IA est volumineux et de bonne qualité, plus l’IA deviendra intelligente. Inversement, les pipelines d’analyse du Big Data peuvent exploiter l’IA pour traiter efficacement de grandes quantités de données non structurées réparties sur de nombreux environnements en silos.

La différence entre l’IA, l’apprentissage machine et l’apprentissage profond tient au degré de spécificité : 

• l’IA consiste, d’une manière générale, à constituer des systèmes informatiques capables d’apprendre par eux-mêmes, 

• l’apprentissage machine est une catégorie d’IA qui correspond aux algorithmes capables d’apprendre à partir de données d’entraînement, 

• l’apprentissage profond est une catégorie d’apprentissage machine correspondant aux réseaux neuronaux — en particulier ceux comptant plus d’une couche « cachée » entre les couches d’entrée et de sortie du réseau.