Parmi les composants les plus critiques des projets d’apprentissage automatique, on peut citer la qualité du système de gestion de bases de données d’une entreprise. Au fur et à mesure que l’intelligence artificielle (IA) se complique, l’accès aux données pertinentes est la clé de la réussite. Pour ce qui est du Deep Learning, ou apprentissage profond, de nombreuses entreprises visionnaires choisissent de mettre à niveau leurs bases de données pour qu’elles soient plus robustes et efficaces.
Dans l’expression, le terme « profond » se rapporte à la profondeur des couches d’un réseau neuronal. Un réseau neuronal comportant plus de trois couches, y compris les entrées et les sorties, peut être considéré comme un algorithme d’apprentissage profond.
Les entreprises technologiques sont sur le point de dévoiler un type d’apprentissage profond capable d’imiter le mode d’acquisition de certains types de connaissances par les humains. En imitant les processus de prise de décision du cerveau humain via une série de calculs permettant d’arriver à une conclusion, l’apprentissage profond révolutionne l’IA. L’apprentissage profond a le potentiel de résoudre des problèmes réels graves, de la guérison de maladies à l’élimination des décès provoqués par les accidents de la route. Afin de réaliser ce potentiel, les bases de données doivent évoluer pour répondre aux besoins des algorithmes d’IA plus avancés.
D’une manière générale, l’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui imite la manière dont les humains acquièrent certains types de connaissances et c’est un élément important de la science des données qui inclut également les statistiques et la modélisation prédictive. Même si les machines traitent des volumes considérables de données surpassant de loin les capacités du cerveau humain, et qui leur permettent d’améliorer la productivité, d’augmenter la rétention et d’optimiser les revenus, des structures de supervision fiables sont nécessaires pour garantir des résultats positifs.
Pour la petite histoire, les précurseurs des premiers ordinateurs furent développés par un informaticien qui en avait assez de calculer manuellement des trajectoires balistiques, à savoir la trajectoire d’un objet non motorisé. Plus de 70 ans plus tard, nous observons l’explosion de l’apprentissage profond en termes d’utilisation et de sophistication, tout d’abord en raison de la puissance de calcul accrue qu’il garantit, d’une réduction importante des coûts par unité de puissance, d’une modélisation optimisée et de la disponibilité des données. Toutefois, l’apprentissage profond nécessite systématiquement des quantités faramineuses de données. À l’heure actuelle, alors que l’IA continue à évoluer, les octets de données générés chaque jour se chiffrent en quintillions, selon les estimations.
L’apprentissage profond consiste essentiellement à apprendre à partir d’exemples précédents en imitant la façon dont les humains acquièrent certains types de connaissances. Puisque l’apprentissage profond traite les informations de la même façon, il permet d’effectuer des tâches couramment réalisées par les humains et notamment apprendre à conduire une voiture ou identifier un animal sur une photo. Même si l’IA peut analyser des ensembles de données extrêmement volumineux bien plus rapidement que les humains, et que les machines ne sont pas sujettes à des symptômes de lassitude ou de fatigue, les bases de données doivent être adaptées pour suivre le rythme de ce traitement complexe.
L’évolution de l’IA de nouvelle génération vers l’apprentissage profond nécessite des bases de données optimisées et puissantes, sans limite de débit, ni latence, et dotées d’une puissance de traitement évolutive. En intégrant l’IA à ces bases de données plus optimisées, les algorithmes permettent d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent exécuter d’autres algorithmes. En outre, en devenant de plus en plus puissantes, les bases de données vont contribuer à combler l’écart entre les modèles d’IA actuels et la capacité d’apprentissage profond plus avancée et en évolution constante.
Dans presque tous les secteurs, notamment de vente au détail, bancaire, des soins de santé et de l’hôtellerie, les entreprises découvrent de nouvelles opportunités en connectant l’IA et l’apprentissage automatique. De nouvelles possibilités émergent sans cesse. Grâce aux systèmes augmentés, les entreprises peuvent rapidement trier des volumes importants de données et les responsables peuvent en extraire des informations intéressantes. En fait, la mise à niveau des bases de données est incontournable pour répondre à la demande croissante de bases de données et aux exigences de l’infrastructure de l’IA. D’après une étude récente, la valeur prévue du marché mondial de l’apprentissage profond s’élèvera à 44,3 milliards de dollars d’ici 2027.
L’apprentissage profond a récemment gagné en popularité en raison des résultats extrêmement satisfaisants qu’il a produit dans des applications complexes pilotées par des données, comme la classification des images et la reconnaissance vocale. La communauté des experts en bases de données travaille depuis de nombreuses années sur les applications pilotées par les données et devrait assumer un rôle prédominant pour soutenir cette nouvelle vague.
Pour les entreprises modernes qui créent des solutions d’apprentissage profond, la solution la plus efficace consiste à s’assurer que, dans le cadre de leurs stratégies, elles commencent tout d’abord à garantir les performances et l’efficacité des bases de données. Ce n’est que si les bases de données sont entièrement optimisées que les applications d’apprentissage profond de demain pourront être opérationnelles et notamment capables d’accéder instantanément aux données, de les comprendre pour atteindre des conclusions et de soumettre des recommandations, le tout sans intervention humaine.
Les données deviennent de plus en plus l’actif primordial d’une entreprise, et du monde entier. Pour concrétiser la promesse du Deep Learning et résoudre certains problèmes mondiaux parmi les plus graves, de la production d’énergie aux traitements pour guérir le cancer, nous devons commencer par renforcer et optimiser l’efficacité des bases de données.
Par
Douglas McDowell, General Manager, Database chez SolarWinds
