{"id":46499,"date":"2021-05-30T03:17:29","date_gmt":"2021-05-30T07:17:29","guid":{"rendered":"https:\/\/staging21.finca.org\/uncategorized-fr-ca\/lavenir-de-la-recherche-et-des-donnees"},"modified":"2024-11-04T02:08:55","modified_gmt":"2024-11-04T07:08:55","slug":"lavenir-de-la-recherche-et-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/finca.org\/fr-ca\/lavenir-de-la-recherche-et-des-donnees","title":{"rendered":"L’avenir de la recherche et des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"
\n
\n

Par : Anahit Tevosyan<\/p>\n

Directeur de la recherche, FINCA International<\/i><\/p>\n<\/div>\n<\/header>\n

Aujourd’hui, le monde de la recherche et de la science des donn\u00e9es conna\u00eet l’une de ses plus importantes transformations. Les grands ensembles de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les actions et les choix en ligne des internautes sont utilis\u00e9s dans presque tous les domaines de recherche. Comme nous laissons notre empreinte num\u00e9rique \u00e0 chaque interaction, souvent sans le vouloir, nous donnons aux puissants syst\u00e8mes d’intelligence artificielle (IA) les moyens d’analyser et de g\u00e9n\u00e9rer des informations \u00e0 partir de ces flux de donn\u00e9es importants et complexes qui se pr\u00e9sentent sous de nombreuses formes. Ces mod\u00e8les complexes ont r\u00e9cemment obtenu de grands succ\u00e8s en mati\u00e8re de pr\u00e9diction et de classification. S’ils brillent par leur capacit\u00e9 \u00e0 esquisser des sch\u00e9mas complexes et non lin\u00e9aires que le cerveau humain ne peut pas comprendre, ils produisent souvent des r\u00e9sultats qui passent \u00e0 c\u00f4t\u00e9 d’aspects importants de la vie r\u00e9elle ou qui, parfois, n’ont tout simplement pas de sens.<\/div>\n
\n

Les lacunes du Big Data<\/h2>\n

Un article du MIT<\/a> a montr\u00e9 que les applications d’IA concernant l’identification et la d\u00e9tection des fausses nouvelles pourraient \u00eatre consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9es en alimentant le syst\u00e8me avec des cas r\u00e9els de fausses nouvelles publi\u00e9es par des auteurs et des sources fiables, qui s’accumulent plus rarement. Une autre \u00e9tude de Microsoft et du MIT<\/a> sur les syst\u00e8mes d’analyse faciale par l’IA montre un taux d’erreur de seulement 0,8 % pour les hommes \u00e0 la peau claire, et de 34,7 % pour les femmes \u00e0 la peau fonc\u00e9e, un segment qui a moins de chances de<\/em> poss\u00e9der un t\u00e9l\u00e9phone vedette. De m\u00eame, les voitures autonomes reconnaissent tr\u00e8s bien les objets les plus fr\u00e9quents tels que les feux de circulation, les personnes et les passages pi\u00e9tons. Cependant, ils ne parviennent pas toujours \u00e0 identifier les pi\u00e9tons moins fr\u00e9quents<\/em>, tels que les animaux, et plus dangereusement, ils ne parviennent pas \u00e0 pr\u00e9dire leur r\u00e9action \u00e9ventuelle face \u00e0 une voiture en mouvement, ce que les humains peuvent facilement faire. Ces histoires et bien d’autres similaires ne sont qu’une introduction aux innombrables aspects de bon sens, mentaux et \u00e9motionnels que l’IA d’aujourd’hui ne parvient pas \u00e0 appr\u00e9hender.<\/p>\n

Au fur et \u00e0 mesure que le domaine de la recherche et de la science des donn\u00e9es utilise davantage de ces donn\u00e9es r\u00e9siduelles de plus en plus disponibles, dont la taille et la forme augmentent, les r\u00e9sultats peuvent devenir
\n de plus en plus artificiels<\/em>
\n<\/strong>. Dans le m\u00eame temps, ils ont \u00e9galement tendance \u00e0 devenir
\n moins intelligents<\/em>
\n<\/strong> car le domaine ne fait que r\u00e9pondre aux exigences de quantit\u00e9 de donn\u00e9es de ces syst\u00e8mes informatiques complexes. Toutefois, cela ne tient pas compte du bon sens et des enseignements que l’on ne peut tirer que d’ensembles de donn\u00e9es plus petits et cibl\u00e9s, moins r\u00e9pandus mais beaucoup plus instructifs. Apr\u00e8s tout, les interpr\u00e9tations n\u00e9cessaires pour donner un sens<\/a> aux r\u00e9sultats g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les machines proviennent principalement de l’apprentissage, de la connaissance et du bon sens de donn\u00e9es restreintes mais profondes. L’omission de cet \u00e9l\u00e9ment essentiel a des cons\u00e9quences sur les cas d’utilisation r\u00e9els et les avantages des syst\u00e8mes d’IA. Sept entreprises sur dix qui investissent dans l’IA d\u00e9clarent que<\/a> leurs projets d’IA n’ont qu’un impact minime ou nul<\/a>. En outre, seuls 4 % des applications de l’IA sont actuellement essentielles pour les entreprises.<\/p>\n

Avec l’utilisation extensive de donn\u00e9es r\u00e9siduelles facilement disponibles, les syst\u00e8mes d’IA tendent \u00e0 devenir
\n plus artificiels et moins intelligents<\/strong>
\n<\/em>Les syst\u00e8mes d’IA ont tendance \u00e0 devenir plus artificiels et moins intelligents, \u00e0 moins que nous n’int\u00e9grions les apprentissages et le bon sens qui proviennent principalement de donn\u00e9es cibl\u00e9es et de petite taille.<\/p><\/blockquote>\n

L’importance des petites donn\u00e9es<\/h2>\n

De toute \u00e9vidence, le probl\u00e8me sous-jacent le plus courant dont souffrent de nombreux syst\u00e8mes d’IA est leur incapacit\u00e9 \u00e0 traiter facilement les cas dits \u00ab\u00a0marginaux\u00a0\u00bb et les petits bouts d’apprentissage provenant de petits morceaux de donn\u00e9es. Alors que les \u00ab\u00a0big data\u00a0\u00bb sont extr\u00eamement puissantes pour les classifications et les cat\u00e9gorisations complexes, les \u00ab\u00a0small\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0purposeful data\u00a0\u00bb permettent de trouver le \u00ab\u00a0pourquoi\u00a0\u00bb le plus important et le plus n\u00e9cessaire.
\n Les donn\u00e9es de petite taille et utiles permettent de trouver le \u00ab\u00a0pourquoi\u00a0\u00bb le plus important et le plus n\u00e9cessaire.<\/strong>
\n<\/em> Il n’est donc pas surprenant que la majorit\u00e9 des plus grandes innovations de notre \u00e9poque soient bas\u00e9es sur des donn\u00e9es de petite taille<\/a>. Les r\u00e9sultats fructueux de la recherche et de la science des donn\u00e9es – qui constituent des avantages concurrentiels pour les utilisateurs de ces r\u00e9sultats – ne proviendront pas d’algorithmes d’automatisation pr\u00eats \u00e0 l’emploi et pr\u00eats \u00e0 ingurgiter de gros morceaux de donn\u00e9es. Au lieu de cela, les r\u00e9sultats fructueux proviendront de petits bouts d’apprentissage, de perceptions, d’\u00e9motions, d’attentes, de cr\u00e9ativit\u00e9 et d’intelligence provenant de donn\u00e9es plus petites et cibl\u00e9es qui sont incorpor\u00e9es dans ces algorithmes.<\/p>\n

\"La

De nombreux scientifiques des donn\u00e9es cherchent d\u00e9sormais \u00e0 augmenter les syst\u00e8mes d’IA dans le but d’incorporer les apprentissages des petites donn\u00e9es dans l’IA comme une voie ultime vers une strat\u00e9gie compl\u00e8te de g\u00e9n\u00e9ration d’informations. Par ailleurs, beaucoup parlent de la n\u00e9cessit\u00e9 pour les petites donn\u00e9es de jouer un r\u00f4le important<\/a> dans le succ\u00e8s de la recherche et de la science des donn\u00e9es. Plusieurs solutions techniques, telles que les techniques d’apprentissage \u00e0 un coup ou \u00e0 quelques coups, voire \u00e0 moins d’un coup, et d’apprentissage par transfert, sont en cours d’\u00e9laboration et d’am\u00e9lioration pour aider les syst\u00e8mes d’IA centr\u00e9s sur la quantit\u00e9 \u00e0 utiliser des apprentissages qualitatifs \u00e0 partir d’ensembles de donn\u00e9es plus restreints.<\/p>\n

L’avenir fructueux de la recherche et de la science des donn\u00e9es est l\u00e0 o\u00f9 les
\n petites<\/strong>
\n<\/em>donn\u00e9es jouent un r\u00f4le grand<\/strong> <\/em>r\u00f4le.<\/p><\/blockquote>\n

\u00c0 mesure que la technologie se rationalise et se pr\u00e9pare \u00e0 accueillir les nuances de la vie r\u00e9elle et les renseignements recueillis par le biais de petites donn\u00e9es, le r\u00f4le des ensembles de donn\u00e9es utiles de bonne qualit\u00e9 augmentera consid\u00e9rablement. Bien entendu, ces types d’ensembles de donn\u00e9es sont difficiles \u00e0 obtenir car ils pr\u00e9sentent des aspects plus sensibles, parfois moins \u00e9vidents, mais importants de notre vie. Elles sont le plus souvent ax\u00e9es sur les personnes et sur des questions sp\u00e9cifiques, g\u00e9n\u00e9ralement collect\u00e9es intentionnellement, avec un objectif clair et des techniques de collecte de donn\u00e9es, car elles explorent souvent les opinions, les tendances et les populations hors r\u00e9seau. La collecte de ce type d’informations granulaires aupr\u00e8s de sujets cibl\u00e9s n’est certainement pas une t\u00e2che facile pour les chercheurs, et elle n’est pas non plus exempte de pr\u00e9jug\u00e9s.<\/p>\n

Recherche et donn\u00e9es chez FINCA<\/h2>\n

Chez FINCA, notre expertise consiste \u00e0 collecter des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 et \u00e0 des fins pr\u00e9cises. Si le portefeuille de FINCA va des services financiers responsables<\/a> aux entreprises sociales<\/a>, il repr\u00e9sente la m\u00eame mission sociale : servir les populations vuln\u00e9rables et marginalis\u00e9es. Souvent, les voix de nos segments de client\u00e8le sont mal repr\u00e9sent\u00e9es dans les tendances et les r\u00e9sultats du big data. Cela s’explique par le fait qu’ils ont une empreinte num\u00e9rique limit\u00e9e et qu’ils r\u00e9sident dans des communaut\u00e9s isol\u00e9es dans le monde entier. N\u00e9anmoins, ils offrent des perspectives immens\u00e9ment profondes et importantes en tant que segment distinct de la population, et nous aimons int\u00e9grer ces perspectives dans tout ce que nous faisons.<\/p>\n

L’\u00e9quipe de recherche et de science des donn\u00e9es de FINCA \u00e9l\u00e8ve ces voix marginalis\u00e9es en adaptant les enqu\u00eates, en collectant et en analysant des donn\u00e9es utiles. Pour mener \u00e0 bien cette t\u00e2che de recherche relativement complexe et de haute qualit\u00e9, nous utilisons notre propre plateforme de gestion des donn\u00e9es, ValiData. La plateforme permet d’am\u00e9liorer les pratiques de collecte de donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 des r\u00e8gles et des techniques de validation des donn\u00e9es automatis\u00e9es. Il examine les ensembles de donn\u00e9es en temps r\u00e9el pour d\u00e9tecter les anomalies, les valeurs aberrantes et les biais en utilisant des techniques statistiques avanc\u00e9es et des processus d’apprentissage automatique.<\/p>\n

Souvent, les voix des personnes marginalis\u00e9es sont mal repr\u00e9sent\u00e9es dans les tendances et les r\u00e9sultats du big data. N\u00e9anmoins, ils offrent des perspectives immens\u00e9ment profondes et importantes en tant que segment distinct de la population, et
\n nous aimons int\u00e9grer ces perspectives \u00e0 tout ce que nous faisons<\/strong>
\n<\/em>.<\/p><\/blockquote>\n

Les enseignements et les voix in\u00e9dites qui nous parviennent du monde entier gr\u00e2ce \u00e0 ValiData sont le moteur de l’activit\u00e9 de FINCA. Ils nous aident \u00e0 cr\u00e9er et \u00e0 am\u00e9liorer nos services et \u00e0 \u00e9valuer l’impact de nos programmes. Chaque jour, nous constatons l’immense valeur que les donn\u00e9es utiles peuvent apporter au domaine de la recherche et de la science des donn\u00e9es, et \u00e9clairer les bonnes d\u00e9cisions commerciales, en particulier si elles sont collect\u00e9es selon des normes de qualit\u00e9 \u00e9lev\u00e9es.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La recherche et les donn\u00e9es mondiales sont transform\u00e9es par le big data. Anahit Tevosyan, directrice de la recherche \u00e0 FINCA International, nous fait part de son opinion sur l’\u00e9volution du secteur.<\/p>\n","protected":false},"author":374,"featured_media":46184,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[193],"tags":[213],"class_list":["post-46499","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog-fr-ca","tag-recherche"],"acf":[],"yoast_head":"\nL'avenir de la recherche et des donn\u00e9es | FINCA<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La recherche et les donn\u00e9es mondiales sont transform\u00e9es par le big data. 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