Comme le stipule ce debriefing faisant suite au Forum économique mondial de janvier 2012 à Davos, depuis quelques récentes années, la mode n’est plus au pétrole.
Un produit vaut aussi cher que le pétrole désormais. Ce produit, c’est BIG DATA.
BIG DATA, ça veut dire « l’ensemble des données qui sont amassées sur internet jour après jour » :
- vos articles
- vos géolocalisations
- vos tweets
- vos commentaires sur les réseaux sociaux
- les enregistrements de vos courses d’endurance
- etc.
Il s’agit d’un « déluge d’informations » qui croît de 50% année après année et que les nouvelles technologies permettent de mieux en mieux de collecter : Facebook, Google, mais aussi certaines agences gouvernementales inventent de nouveaux logiciels capables de rassembler et de synthétiser tout ce qu’il s’amasse ainsi sur internet, et qui constitue somme toute nos données personnelles.
L’ensemble de ces données valent de l’or. Pourquoi ?
- Parce que, bien analysées, elles permettent d’indiquer nos états d’esprits, les tendances de la société, la façon dont nous vivons, où nous nous rendons, etc.
- Parce qu’elles permettent d’envisager l’avenir, de le prédire avec de plus en plus de précision. Cette prédiction de l’avenir, ça vaut de l’or puisque ça peut être utilisé dans maints domaines, comme par exemple la préservation de l’ordre public ou encore la prévision des catastrophes.
- Ces DATA peuvent aussi se faire rémunérer sous forme de publicité : savoir quel public toucher et où le trouver, etc.
Priorité à la société ou à l’individu ?
Ca peut faire froid dans le dos que de savoir que certaines sociétés, comme Facebook ou Google, peuvent déjà ou pourront un jour nous connaître individuellement et prédire ce que nous allons faire en analysant nos données sur internet.
- Selon certains, c’est bénéfique pour la préservation de l’ordre et de la société
- Selon d’autres, il s’agit ni plus ni moins d’une violation de notre vie privée… qui existe déjà depuis longtemps.
Comment ce « nouvel or noir » est-il utilisé ?
1. Détection des émotions faciales pilotée par l’IA
Utiliser des algorithmes d’apprentissage profond pour analyser les expressions faciales et détecter les sentiments.
Cette technologie permet de mieux comprendre les émotions et les comportements humains et est utilisée dans divers domaines, notamment la sécurité, le marketing et les soins de santé.
En s’entraînant sur de vastes ensembles de données d’images faciales étiquetées avec des états émotionnels, l’IA peut apprendre à identifier des expressions subtiles, ce qui montre le rôle essentiel de données diverses et étendues dans l’amélioration de la précision des algorithmes.
2. Systèmes de contrôle de la fraîcheur des aliments
Une application pratique qui utilise l’IA pour contrôler la fraîcheur des aliments dans votre réfrigérateur. Elle utilise la reconnaissance d’images et l’apprentissage automatique pour détecter les signes de détérioration ou de péremption.
Ce système s’appuie sur un ensemble de données complet d’articles alimentaires dans différents états de fraîcheur, en apprenant à partir d’indices visuels pour prédire avec précision quand les aliments ont pu se gâter. Il permet ainsi de réduire les déchets et de garantir la sécurité sanitaire.
3. L’IA conversationnelle révolutionnée
Les grands modèles de langage (LLM), comme ChatGPT, Gemini, Claude et d’autres, sont des modèles de langage de pointe développés par OpenAI qui simulent des conversations de type humain, fournissant des réponses qui peuvent être indiscernables de celles d’un humain.
Ils sont utilisés dans le service à la clientèle, le marketing, l’éducation et le divertissement. Le développement des LLM a nécessité une formation approfondie sur diverses données linguistiques provenant de livres, de sites web et d’autres sources textuelles, ce qui souligne la nécessité de disposer d’ensembles de données vastes et variés pour parvenir à une compréhension et à une génération nuancées du langage humain.
4. Génération de données synthétiques pour la formation à l’IA
Pour répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée et à la rareté de certains types de données de formation, certains projets d’IA se tournent vers la génération de données synthétiques. Il s’agit de créer des ensembles de données artificielles qui imitent les données du monde réel, ce qui permet de poursuivre le développement de l’IA sans compromettre la protection de la vie privée.
Ces projets illustrent l’utilisation innovante d’algorithmes pour générer de nouveaux points de données, démontrant comment les besoins uniques en matière de données repoussent les limites de ce qui est possible dans la recherche et le développement de l’IA.
Que sont les services et les plateformes d’exploration ?
Les services et plateformes de crawling sont des outils logiciels spécialisés et des infrastructures conçus pour naviguer et indexer le contenu des sites web à travers internet de manière systématique.
Ces services visitent les pages web, lisent leur contenu et suivent les liens vers d’autres pages du même site ou de sites différents, cartographiant ainsi la structure du web. Les données collectées par ce processus peuvent inclure du texte, des images et d’autres contenus multimédias, qui sont ensuite utilisés à diverses fins, telles que l’indexation web pour les moteurs de recherche, la collecte de données pour les études de marché, l’agrégation de contenu pour les actualités ou la surveillance des réseaux sociaux, et bien plus encore.
Regarder vers l’avenir
Alors que les technologies d’IA telles que ChatGPT et DALL-E 3 continuent d’évoluer, alimentées par de vastes quantités de données, les chercheurs s’inquiètent d’une pénurie potentielle de données de formation de haute qualité d’ici à 2026.
Cette pénurie pourrait entraver la croissance et l’efficacité des systèmes d’IA, étant donné la nécessité de disposer de vastes ensembles de données de haute qualité pour développer des algorithmes précis et sophistiqués. Des données de haute qualité sont essentielles pour éviter les biais et les inexactitudes dans les résultats de l’IA, comme on l’a vu dans les cas où l’IA a reproduit des comportements indésirables à partir de sources d’entraînement de faible qualité.
Pour remédier à cette pénurie imminente de données, le secteur pourrait se tourner vers des algorithmes d’IA améliorés pour :
- mieux utiliser les données existantes,
- générer des données synthétiques
- et explorer de nouvelles sources de contenu de haute qualité, y compris en négociant avec les propriétaires de contenu pour avoir accès à des ressources inexploitées.
Ces stratégies visent à soutenir le développement des technologies de l’IA et à atténuer les préoccupations éthiques en offrant éventuellement une compensation pour l’utilisation du contenu des créateurs.
À l’avenir, l’importance des données, comparées au nouvel or noir, est appelée à croître de manière exponentielle, annonçant un avenir prospère en termes d’innovation et d’opportunités.
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Les avancées attendues dans les technologies de traitement des données
Les avancées attendues dans les technologies de traitement des données, telles que l’informatique quantique et l’informatique de pointe, promettent d’améliorer l’efficacité et l’accessibilité de l’analyse des données, transformant ainsi le paysage de l’analyse de l’information.
L’émergence des données synthétiques apparaît comme une solution innovante pour répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée. Cela permettrait le développement de l’IA et de l’apprentissage automatique sans compromettre la vie privée des individus.
Mais le véritable défi et la véritable opportunité résident dans la démocratisation de l’accès à cette vaste richesse d’informations, en veillant à ce que les avantages des données ne soient pas confinés à quelques privilégiés, mais partagés dans l’ensemble de la communauté mondiale.
Le développement de modèles de partage de données équitables et d’initiatives de données ouvertes sera crucial pour uniformiser les règles du jeu, en offrant aux startups, aux chercheurs et aux communautés sous-représentées la possibilité de participer et de contribuer à la révolution fondée sur les données.
Conclusion
À mesure que nous exploitons ce nouvel or noir, les considérations éthiques et l’impact sociétal de nos projets axés sur les données deviennent de plus en plus importants. Il est essentiel de veiller à ce que les avantages des données soient équitablement répartis et à ce que la protection de la vie privée, la sécurité et l’utilisation éthique soient prioritaires pour favoriser la confiance et la durabilité des progrès technologiques.
Si nous nous tournons vers l’avenir, nous constatons que le voyage des données en tant que pierre angulaire du progrès technologique ne fait que commencer. L’exploration de ce nouvel or noir continuera à remodeler notre monde, en ouvrant la voie à des possibilités jusqu’alors inimaginables. La mesure exacte de notre succès dans cette entreprise ne sera pas la quantité de données collectées ou les algorithmes sophistiqués développés, mais la manière dont nous exploiterons cette ressource pour :
- améliorer le bien-être humain
- favoriser le développement durable
- et combler les fossés qui nous séparent
