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Intelligence Artificielle & Data Visualization : facilitez l’analyse et la compréhension de vos données

Intelligence Artificielle & Data Visualization

L’intelligence artificielle (IA) et la data visualization sont deux domaines de la technologie. Ils se sont considérablement développés ces dernières années et ont un impact croissant sur notre vie quotidienne. Les avancées en matière d’IA permettent de découvrir des insights cachés dans les données. Cela permet de les traiter de manière automatisée et de les utiliser pour prendre des décisions plus informées. De son côté, la data visualization permet de rendre ces insights plus accessibles et plus compréhensibles. Pour les utilisateurs en utilisant des graphiques, des tableaux et des diagrammes.

En combinant les fonctionnalités de l’IA et de la data visualization, il est possible d’obtenir une vue plus complète et plus précise des données pour une analyse plus efficace et une meilleure prise de décision. Dans cet article, nous allons explorer les différentes manières dont l’IA et la data visualization peuvent être combinées pour améliorer l’analyse des données et la prise de décision.

 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Si la notion d’intelligence artificielle nous semble contemporaine, les premiers travaux sur le sujet remontent en fait des années 1940 et 1950. Certains scientifiques commençant alors à discuter de la possibilité de créer une sorte de cerveau artificielle. C’est pourtant à partir de la fin des années 1990 que l’IA prend une ampleur nouvelle. Et plus encore à partir des années 2010 où l’intelligence artificielle, grâce au marchine learning puis au deep learning, que la technologie démontre son potentiel et son caractère incontournable.

Pour faire simple, l’intelligence artificielle a pour but de créer des systèmes informatiques capables de simuler ou d’imiter l’intelligence humaine. Pour apprendre, résoudre des problèmes, comprendre une langue, reconnaitre des images, etc. On distingue plusieurs types d’IA, comme l’IA faible et l’IA forte. L’IA faible se concentre sur la réalisation des tâches spécifiques (la reconnaissance vocale, la conduite de véhicules autonome…). Par contre, l’IA forte a pour but de créer des systèmes capables de réaliser l’ensemble des tâches que pourrait réaliser un être humain.

Parfois même sans que l’on s’en aperçoivent, il existe aujourd’hui un grands nombres d’applications courantes de l’IA. Comme les chatbots, la reconnaissance vocale, les systèmes de recommandation, etc. Au-delà de notre vie quotidienne, l’intelligence artificielle a également largement investi le monde professionnel et des secteurs de pointes. Comme la santé et la médecine, la finance et le business, l’éducation et les services publics, etc.

Si les défis aujourd’hui relevé par l’IA semblent étonnant, on peut néanmoins souligner que l’intelligence artificielle n’en est finalement qu’à ses débuts. Elle est évidemment en évolution permanente. Par ailleurs le recours à l’IA souligne des questions éthiques et sociales dans le but de garantir une intégration de l’IA en harmonie avec les codes, les valeurs et les lois de nos sociétés.

Intelligence Artificielle & Data Visualization

 

Qu’est-ce que la data visualisation ?

La Data Visualization ou Dataviz (traduisez visualisation de données), consiste à l’utilisation de graphiques, de tableaux, de diagrammes et autres outils graphiques pour représenter des données numériques. L’objectif de la démarche et des outils correspondants est de faciliter la compréhension et l’analyse des données en question, et de rendre leur présentation et leur traitement plus attrayants.

On pourra ainsi représenter les données sous forme de graphiques en barres, de camemberts, de courbes, de cartes, de nuages de points, etc. Mieux encore, les outils existants sur le marché permettent aujourd’hui de créer des rapports interactifs avec la possibilité de mettre en place des filtres, de zoomer sur des éléments précis, de naviguer à travers les données, etc. Autant de fonctionnalités qui rendre accessibles la data au plus grand nombre sans requérir à des connaissances expertes en programmation ou en statistiques.

La Data Visualization est utilisée dans de nombreux secteurs qui traitent un volume de données important : la science, la finance, la santé, les médias, etc. Autant de secteur qui, chaque jour, doivent explorer, comprendre et partager des données de façon rapide, claire et efficace.

 

Quel est le lien entre intelligence artificielle et data visualization ?

Si l’IA et la Data Visualisation était jusqu’à aujourd’hui des concepts étrangers pour vous, à n’en pas douter les quelques lignes qui précèdent vous laissent probablement imaginer ce qui lie intelligence artificielle et visualisation des données. Et pour cause, il existe clairement un lien étroit entre l’intelligence artificielle et la data visualization. En effet, les techniques d’IA peuvent être particulièrement utiliser pour améliorer les capacités de visualisation de données à l’aide d’algorithme de machine learning qui permettront d’identifier des tendances et/ou des relations entre les données analysées. Cela peut être le cas pour identifier des groupes de données similaires, faire de prévisions ou détecter des anomalies.

Compte tenu du volume souvent énorme de données à traiter par l’IA, la data visualization permet de rendre les résultats de l’intelligence artificielle plus compréhensibles pour les utilisateurs. Le rendu graphique facilitera la prise de décision ou expliquera les décisions prises par les systèmes d’IA, fera ressortir des tendances parfois cachées et facilitera la communication et les échanges autour de résultats clairs et précis.

Finalement, l’IA et la Data Visualization se complète l’un et l’autre, le premier explorant les données à l’aide d’algorithme, la seconde rendant ses données compréhensibles. Ainsi, l’utilisation combinées des deux technologies facilite le travail d’analyse, de recherche et la prise de décision.

 

Des solutions sur-mesure alliant IA et data visualisation

Avec l’avènement et le développement de l’intelligence artificielle, de nombreuses agences spécialistes de l’IA ont développé leur expertise en la matière et proposent leurs services aux secteurs du retail, l’industrie, de l’énergie, de l’agriculture, de la santé et plus encore. Au-delà de la conception d’algorithmes et d’outils sur-mesure, adaptés aux besoins et aux contraintes de chacun de ces secteurs, ces professionnels s’attachent également à proposer des solutions de visualisation des données traitées.

On retrouve ainsi des outils populaires comme TensorFlow, Keras, Power Bi, Tableau Software, Infogram, QlikSense, Looker, PyTorch, Dundas BI, etc. A l’instar de Cross Data, des acteurs vont également développer leur propre solution de Data Visualization, en lien direct avec leurs outils d’IA et leurs algorithmes sur mesure. Ainsi, si vous êtes vous-mêmes professionnelles et en quête d’une solution alliant intelligence artificielle et data visualisation, notez qu’il est important de bien évaluer vos besoins et de sélectionner un outil répondra au mieux à vos projets.

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