Data Science : les dernières tendances du marché

Petit rappel avant de commencer cet article, la Data Science ou la science des données est un domaine interdisciplinaire qui exploite les mathématiques, le développement, l'approche business et les différentes connaissances d'un domaine d'activité pour résoudre des problèmes de données complexes.

Son émergence en tant que domaine d'étude et d'application pratique au cours des dernières années a permis le développement de différentes technologies, en particulier l'apprentissage automatique (Machine Learning), que nous pouvons considérer comme tremplin vers ce que nous appelons l'Intelligence Artificielle (IA), un domaine technologique qui transforme rapidement notre façon de travailler et de vivre.

La grande quantité de données que ces technologies collectent et stockent peut apporter des avantages cruciaux aux organisations et aux sociétés du monde entier, mais seulement si nous savons comment les interpréter. Dans cet article, nous allons passer en revue les dernières tendances de la Data Science, en plein essor grâce au fort développement du numérique de ces deux dernières années, en raison notamment du COVID-19.

Quatre tendances en Data Science

L'importance que la Data Science gagne également dans le monde des affaires et du commerce signifie que la science derrière ce domaine est de plus en plus accessible. Cela a donné lieu à la démocratisation généralisée de la science des données et que, sans aucun doute, nous verrons parmi les tendances d'apprentissage dans les années à venir. Mais au sein du domaine en question, on retrouve quatre grandes tendances :

TinyML avec le Small Data (micro-données)

Alors que le développement du Machine Learning se concentre plutôt sur des solutions nécessitant de fortes ressources technologiques, un nouveau sous-domaine de l’apprentissage automatisé fait son apparition : le TinyML. Son objectif : intégrer du Machine Learning dans des systèmes aux ressources très limitées. Cette idée a pris de l'ampleur ces dernières années et est motivée par le fait que certains problèmes rencontrés n'ont pas forcément besoin d'un datacenter ou d'une plate-forme dédiée pour les résoudre. En bref, c'est une méthodologie qui cherche à améliorer les solutions et à repousser les limites pour lesquelles un calcul plus puissant est vraiment nécessaire.

Nous commençons donc à la voir émerger dans de plus en plus de systèmes embarqués : les wearables et l'IoT (technologie portable) aux appareils électroménagers, voitures ou équipements industriels, les rendant tous plus intelligents et utiles pour les consommateurs.

AutoML ou apprentissage automatique de la machine

Nous l'avons déjà évoqué dans un article précédent, une grande partie du temps d'un Data Scientist est consacrée au nettoyage et à la préparation des données, des tâches demandant beaucoup de temps et souvent répétitives. AutoML (Auto Machine Learning) permet l'automatisation de ces tâches. Son objectif à court terme est que toute personne ayant un problème à résoudre ou une idée à tester, puisse appliquer le Machine Learning de manière automatique, pour gagner du temps et se consacrer à la planification de solutions. Cette tendance est un des moteurs de la démocratisation de la Data Science que nous évoquions en début d'article et que nous verrons dans les années à venir.

Expérience client basée sur les données

La Data Science devient de plus en plus importante dans les domaines du marketing et du commerce. Les interactions entre les consommateurs et les entreprises sont de plus en plus numérisées, ce qui se traduit par une capacité accrue des ces dernières de mesurer et d'analyser le comportement de leurs clients. Pour toutes ces raisons, nous devrions voir dans les prochaines années comment les entreprises vont utiliser les données de leurs utilisateurs pour offrir aux clients des expériences plus personnalisées, valorisantes et agréables.

Formes hybrides d'automatisation

L'automatisation est une constante dans les articles listant les prochaines tendances du numérique, notamment grâce à la progression exponentielle de technologies telles que la robotisation des procédures (Robotic Automatisation Process ou RPA), qui offrent des résultats très intéressants grâce à une analyse poussée de données Big Data complexes. Mais cette automatisation peut être optimisée en faisant appel à des modèles hybrides avec une participation humaine, car elle offre aux entreprises la possibilité de traiter des données structurées et non structurées et d'intégrer l'abstraction humaine aux points de décision critiques. En identifiant les candidats clés pour des solutions d'automatisation hybrides et en utilisant une approche de mise en œuvre des meilleures pratiques, les entreprises peuvent multiplier l'efficacité de leurs projets et rester compétitives à mesure que la technologie d'automatisation évolue.

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