Tendances et technologies émergentes en science des données en 2022

Le monde a connu jusqu’à présent 3 révolutions industrielles majeures, mais saviez-vous que vous faites partie de la 4^e ? La révolution industrielle 4.0 a déjà commencé et le pétrole de cette révolution n’est autre que les données. 

Avec d’énormes volumes de données ingérés dans le système, il devient crucial d’effectuer des études non seulement englobant les procédures statistiques établies, mais également les tendances émergentes dans le domaine de la science des données pour mettre toutes ces données à leur parfaite utilisation.

Deepfakes, IA générative et données synthétiques

Les deepfakes sont une combinaison des expressions « apprentissage en profondeur » et « faux », et utilisent l’intelligence artificielle pour manipuler ou créer du contenu pour représenter quelqu’un d’autre. Les deepfakes ont eu leur premier impact majeur sur Internet fin 2017 et se propagent comme un feu de forêt depuis lors. Il est alimenté par une nouvelle méthode innovante d’apprentissage en profondeur connue sous le nom de réseaux antagonistes génératifs (GAN) et la technologie sous-jacente est appelée IA générative… L’IA générative vise à générer ou à créer quelque chose qui n’existe pas, et elle a déjà mis le pied dans les domaines de l’art, du divertissement et de la politique. Comme il existe d’énormes possibilités d’utilisation malveillante de cette technologie, des mesures préventives telles que les logiciels de défense contre les deepfakes ont déjà commencé à apparaître. En outre, des lois réglementaires sont également en cours d’élaboration et discutées par les décideurs à différents niveaux. Mais la bataille contre les deepfakes ne fait que commencer !!

Le seul impact positif de cette technologie est son énorme potentiel de génération de « données synthétiques » pour l’entraînement d’autres algorithmes d’apprentissage automatique. Quelques exemples intéressants de cela pourraient être des visages synthétiques de personnes qui n’ont jamais existé pour former des algorithmes de reconnaissance faciale tout en évitant tout problème de confidentialité lié à l’utilisation de visages de personnes réelles, la formation de systèmes de reconnaissance d’images pour repérer les signes de la forme la plus rare et les cancers photographiés peu fréquents en médecine.

Python restera le meilleur langage de programmation pour la science des données

Python continue d’être un gagnant de facto pour le codage de tous les algorithmes complexes d’apprentissage automatique et profond. La raison pour laquelle Python est le leader n’est pas surprenante, car la grande flexibilité, la disponibilité d’un énorme ensemble de bibliothèques et le système de support en ligne que possède ce langage est imbattable.

Python n’est pas seulement un outil, mais un environnement complet en raison des intégrations qu’il prend en charge avec d’autres langages de programmation et bibliothèques externes, ce qui en fait un point d’entrée pour entrer dans le monde de la science des données et de l’IA.