Cinq tendances qui changent la donne et façonnent l'avenir de la science des données dans Cinq ans

 

 5 tendances qui changent la donne et façonnent l'avenir de la science des données dans 5 ans

Nous sommes en 2028, et il est clair que la science des données a évolué et s'est transformée. Cette évolution est en grande partie due aux progrès constants de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des technologies du big data.

Dans les années à venir (à partir de 2023), nous pouvons nous attendre à voir émerger de nouveaux concepts et tendances passionnants qui pourraient façonner de manière significative l'avenir de ce domaine.

1. L'apprentissage automatique des machines (AutoML)

L'une des tendances les plus prometteuses dans le domaine de la science des données, qui devrait prendre de l'ampleur au cours des prochaines années, est l'apprentissage automatique des machines, également connu sous le nom d'AutoML. Avec la demande croissante d'informations basées sur les données dans diverses industries, l'apprentissage automatique est appelé à devenir plus répandu dans le domaine. AutoML permet aux scientifiques des données de construire et de déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique avec un effort de codage minimal. Il en résulterait une efficacité et une productivité accrues dans ce domaine, les scientifiques des données pouvant se concentrer davantage sur l'analyse des données que sur les aspects techniques de la programmation.

L'essor d'AutoML devrait également avoir un impact profond sur le domaine de la science des données, car il démocratiserait la création et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, la création et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique nécessitent des compétences, des connaissances et des outils spécialisés. Cependant, avec AutoML, n'importe qui peut construire et déployer un modèle d'apprentissage automatique sans connaissances ni expérience approfondies en matière de codage. Cela contribuerait à démocratiser le domaine et à le rendre plus accessible à un plus grand nombre de professionnels.

2. L'IA explicable (XAI)

Alors que les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique continuent de progresser et de devenir plus sophistiqués, la capacité à comprendre comment ces modèles parviennent à leurs décisions devient de plus en plus importante. Dans des secteurs tels que la santé et la finance, où les conséquences d'une prise de décision inexacte ou biaisée peuvent être graves, il existe un besoin croissant de modèles transparents et explicables. C'est là que l'IA explicable (XAI) entre en jeu.

L'IAO est un domaine de recherche en IA qui vise à rendre les modèles d'IA plus transparents et interprétables. L'objectif de l'IAO est de permettre aux scientifiques des données et aux autres parties prenantes de comprendre plus facilement comment un modèle donné parvient à ses résultats, y compris les algorithmes sous-jacents, les données d'entrée et les processus de prise de décision.

Il existe de nombreuses approches différentes de la XAI, chacune ayant ses propres forces et limites. Une approche courante consiste à utiliser des techniques de visualisation pour rendre le processus de prise de décision plus transparent. Par exemple, un scientifique des données peut utiliser une carte thermique pour montrer quelles zones d'une image sont les plus influentes dans une décision de classification particulière. Cela peut aider à mettre en évidence les biais ou les incohérences dans le processus de prise de décision du modèle.

Une autre approche de l'IAO consiste à utiliser des explications en langage naturel pour rendre le processus décisionnel du modèle plus accessible aux non-experts. Par exemple, un modèle utilisé pour prédire la probabilité qu'un patient développe une maladie particulière pourrait fournir une explication en langage naturel de son processus de prise de décision, en soulignant les facteurs clés qui ont contribué à la prédiction.

On ne saurait trop insister sur l'importance de l'IAO, en particulier dans les secteurs où la confiance et la responsabilité sont primordiales. Dans le secteur de la santé, par exemple, un modèle d'apprentissage automatique utilisé pour diagnostiquer des maladies doit être transparent et explicable afin que les médecins et les patients puissent comprendre le raisonnement qui sous-tend le diagnostic. De même, dans le secteur financier, un modèle utilisé pour approuver ou refuser un crédit doit être transparent et explicable afin que les emprunteurs puissent comprendre les facteurs qui ont influencé la décision.

3. L'informatique quantique

L'informatique quantique est une technologie relativement nouvelle qui a le potentiel de révolutionner le domaine de la science des données. Contrairement à l'informatique classique, qui repose sur des bits pouvant être soit 0, soit 1, l'informatique quantique utilise des bits quantiques, ou qubits, qui peuvent exister dans une superposition de 0 et de 1 en même temps. Cela permet aux ordinateurs quantiques d'effectuer certains types de calculs beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques, ce qui les rend particulièrement adaptés à la résolution de problèmes complexes d'optimisation et de simulation.

Au fur et à mesure que la technologie de l'informatique quantique évolue, elle est susceptible d'avoir un impact significatif sur le domaine de la science des données. Par exemple, les ordinateurs quantiques pourraient être utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation qui sont actuellement irréalisables avec l'informatique classique. Cela pourrait avoir des applications dans un large éventail d'industries, y compris la finance, la logistique et le transport. Les ordinateurs quantiques pourraient également être utilisés pour simuler des systèmes complexes, tels que les réactions chimiques, ce qui pourrait avoir des applications dans la découverte de médicaments et la science des matériaux.

Cependant, comme pour toute nouvelle technologie, des défis doivent être relevés afin d'exploiter pleinement la puissance de l'informatique quantique. L'un des plus grands défis est la nécessité de disposer de matériel et de logiciels spécialisés pour exécuter les algorithmes quantiques. Les scientifiques des données devront apprendre à écrire des algorithmes quantiques et à les optimiser pour les capacités uniques des ordinateurs quantiques.

Un autre défi est la question de la correction des erreurs. Les bits quantiques étant très fragiles, des erreurs peuvent facilement se glisser dans les calculs quantiques. Pour y remédier, les chercheurs développent de nouvelles techniques de correction d'erreurs qui pourraient rendre l'informatique quantique plus robuste et plus fiable.

Malgré ces défis, les avantages potentiels de l'informatique quantique pour la science des données sont énormes. L'informatique quantique pourrait permettre aux scientifiques de résoudre des problèmes qui sont actuellement insolubles avec l'informatique classique, ce qui conduirait à de nouvelles connaissances et découvertes dans un large éventail de domaines. Cependant, il faudra des investissements importants dans la recherche et le développement pour réaliser pleinement le potentiel de l'informatique quantique pour la science des données.

4. L'IA éthique

À mesure que l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) se généralise dans divers secteurs, il devient de plus en plus important d'examiner les implications éthiques de cette technologie. L'IA peut apporter de nombreux avantages, qu'il s'agisse d'une efficacité et d'une productivité accrues, de meilleurs résultats en matière de soins de santé ou de services plus personnalisés. Toutefois, l'IA comporte également des risques importants, tels que le risque de partialité, de discrimination et d'utilisation abusive des données personnelles.

Afin de s'assurer que l'IA est utilisée au profit de la société dans son ensemble, il est important que les scientifiques des données comprennent et mettent en œuvre des principes éthiques dans leur travail. Il s'agit notamment de principes tels que l'équité, la responsabilité, la transparence et la protection de la vie privée. Les scientifiques des données doivent veiller à ce que leurs algorithmes et leurs modèles soient exempts de préjugés et de discrimination, et à ce qu'ils expliquent en toute transparence comment ils prennent leurs décisions.

L'un des principaux défis de l'IA éthique est la question des préjugés. Les algorithmes d'IA étant formés sur de grands ensembles de données, ils peuvent potentiellement amplifier les biais qui existent dans les données. Par exemple, si un ensemble de données est biaisé à l'encontre de certains groupes de personnes, un algorithme d'IA formé sur ces données pourrait perpétuer ces biais dans son processus de prise de décision. Pour atténuer ce risque, les scientifiques des données doivent veiller à ce que leurs ensembles de données soient diversifiés et représentatifs de la population dans son ensemble.

Un autre défi de l'IA éthique est la question de la responsabilité. À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus autonomes et que la prise de décision se décentralise, il peut être difficile de déterminer qui est responsable des décisions prises par l'IA. Les scientifiques des données doivent veiller à ce que leurs systèmes soient conçus de manière à ce que la responsabilité soit clairement établie et à ce qu'ils soient transparents sur la manière dont les décisions sont prises.

Enfin, l'IA éthique exige également un engagement en faveur de la protection de la vie privée. À mesure que les systèmes d'IA se généralisent, ils sont susceptibles de collecter et d'analyser des quantités de plus en plus importantes de données personnelles. Les scientifiques des données doivent veiller à ce que ces données soient protégées et utilisées uniquement à des fins légitimes, et à ce que les individus aient le contrôle sur la manière dont leurs données sont utilisées et partagées.

Ce domaine est connu sous le nom d'apprentissage automatique préservant la vie privée et comprend une variété de techniques et d'approches différentes.

L'une des approches de l'apprentissage automatique préservant la vie privée est l'apprentissage fédéré. Dans l'apprentissage automatique traditionnel, les données sont collectées à partir de diverses sources et centralisées en un seul endroit pour être traitées. Avec l'apprentissage fédéré, cependant, les données restent décentralisées et le modèle d'apprentissage automatique est formé localement sur chaque appareil ou nœud du réseau. Les paramètres du modèle sont ensuite agrégés pour créer un modèle global sans qu'il soit nécessaire d'accéder aux données sous-jacentes ou de les partager. Les données restent ainsi sur les appareils des utilisateurs, ce qui protège leur vie privée tout en permettant l'apprentissage et l'amélioration du modèle d'apprentissage automatique.

L'une des approches de l'apprentissage automatique préservant la vie privée est l'apprentissage fédéré. Dans l'apprentissage automatique traditionnel, les données sont collectées à partir de diverses sources et centralisées en un seul endroit pour être traitées. Avec l'apprentissage fédéré, cependant, les données restent décentralisées et le modèle d'apprentissage automatique est formé localement sur chaque appareil ou nœud du réseau. Les paramètres du modèle sont ensuite agrégés pour créer un modèle global sans qu'il soit nécessaire d'accéder aux données sous-jacentes ou de les partager. Les données restent ainsi sur les appareils des utilisateurs, ce qui protège leur vie privée tout en permettant l'apprentissage et l'amélioration du modèle d'apprentissage automatique.

Une autre approche de l'apprentissage automatique préservant la vie privée est le chiffrement homomorphique. Il s'agit d'une technique qui permet de crypter les données de manière à ce qu'elles puissent être traitées par un modèle d'apprentissage automatique sans jamais être décryptées. Cela signifie que les données sous-jacentes restent cryptées et privées, même lorsqu'elles sont utilisées pour entraîner le modèle d'apprentissage automatique.

La confidentialité différentielle est une autre technique utilisée dans l'apprentissage automatique préservant la confidentialité. Elle consiste à ajouter du bruit aux données de manière à ce que les points de données individuels ne puissent pas être identifiés. Cela permet de protéger la vie privée de l'utilisateur tout en permettant d'utiliser les données pour entraîner les modèles d'apprentissage automatique.

5. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont les assistants les plus précieux

Enfin, et ce n'est certainement pas le moins important, les LLM tels que ChatGPT transformeront probablement le domaine de la science des données de nombreuses façons d'ici 2028. Voici quelques exemples de la manière dont les scientifiques des données pourraient travailler différemment avec l'aide des modèles de langage :

Prétraitement des données. Il s'agit d'une étape cruciale dans tout projet de science des données, car elle implique le nettoyage, le formatage et la transformation des données brutes en un format utilisable. Avec l'aide des modèles de langage, les scientifiques des données pourraient automatiser un grand nombre de ces tâches, telles que le nettoyage du texte, la tokenisation et l'étiquetage de la partie du discours. Ils pourraient ainsi se concentrer davantage sur l'analyse proprement dite, ce qui se traduirait par des écrits plus complexes et plus variés.

Traitement du langage naturel (NLP). Le NLP est une application clé des modèles de langage, et d'ici 2028, il est probable que les modèles NLP seront encore plus avancés, permettant aux scientifiques des données d'extraire des informations de sources de données non structurées, telles que les médias sociaux, les articles d'actualité et les commentaires des clients, avec plus de précision et d'efficacité. Cela pourrait conduire à des écrits plus variés et plus complexes, les scientifiques des données explorant des sources de données plus diverses et plus nuancées.

Exploration interactive des données. Avec l'aide de modèles de langage, les scientifiques des données pourraient explorer leurs données de manière interactive en utilisant des requêtes en langage naturel, ce qui leur permettrait d'identifier rapidement des modèles, des anomalies et des tendances. L'exploration des données deviendrait ainsi plus accessible aux parties prenantes non techniques, telles que les analystes commerciaux et les cadres, ce qui conduirait à des écrits plus variés et plus complexes.

Résolution collaborative des problèmes. Les modèles de langage pourraient faciliter la collaboration entre les scientifiques des données travaillant sur le même projet en suggérant des articles de recherche pertinents, des extraits de code et les meilleures pratiques. Cela aiderait les scientifiques des données à tirer parti des connaissances et de l'expertise collectives pour résoudre des problèmes complexes de manière plus efficace.

TL;DR

En 2028, le domaine de la science des données devrait connaître une évolution et une transformation rapides, sous l'impulsion des avancées technologiques en matière d'IA, d'apprentissage automatique et de big data. Parmi les concepts et tendances possibles, citons l'apprentissage automatique, l'IA explicable, l'informatique quantique, l'IA éthique et l'utilisation de grands modèles de langage comme ChatGPT. Ce dernier devrait transformer la science des données en permettant aux scientifiques d'automatiser les tâches de prétraitement des données, d'extraire des informations de sources de données non structurées avec plus de précision et d'efficacité, et de démocratiser l'accès aux informations basées sur les données grâce à l'exploration interactive des données et à la génération automatisée de rapports. Grâce à ces changements, les data scientists pourront se concentrer davantage sur l'analyse et repousser les limites de ce qui est possible en matière de data science.

Articles précédents:

Ce que font les scientifiques des données