Pour Abdel Labbi, responsable de la recherche en analyse de données au centre de recherche d'IBM à Zurich, ces développements technologiques conduisent à une convergence entre les données transactionnelles en mouvement, typiques des acteurs du web, et les données au repos des sociétés traditionnelles». Exemple de cette convergence, l'analyse en temps réel des données récoltées sur les points de vente pour dresser des profils de clients. «Ce n'est plus la requête qui va chercher des données, mais les données qui découvrent des phénomènes», estime le chercheur. Le lien avec Watson - l'ordinateur de Jeopardy - apparaît d'emblée et ouvre de nouvelles perspectives.

Watson : vers une analyse intelligente des données

Pourtant, de prime abord, le superordinateur d'IBM ne représente pas une innovation majeure mais plutôt une manière innovante de combiner des technologies existantes. Au niveau hardware, Watson est «massivement redondant» pour reprendre les termes du responsable de sa conception David Ferucci, avec une kyrielle de transistors économiques. Idem pour les algorithmes qui sont nombreux mais relativement simples. Quatre points cependant en font une machine assez prodigieuse pour disputer la victoire à des humains. Tout d'abord, sa capacité à exécuter simultanément de multiples algorithmes, donc à suivre plusieurs pistes en parallèle, à une très grande vitesse. Ensuite, sa faculté d'apprentissage qui lui permet avec le temps d'évaluer quelles ressources et quels algorithmes donnent les meilleurs résultats. Troisièmement, son habilité à décider entre plusieurs réponses et à leur attribuer un indice de confiance. Enfin, sa compréhension du langage naturel et donc son habileté à résoudre des ambiguïtés.

La combinaison de ces diverses facultés pourrait avoir dans le futur un impact considérable sur l'analyse de données en entreprise. La compréhension du langage permettrait par exemple d'étendre l'analyse aux requêtes orales des clients pour y répondre de manière automatisée. Associée aux recherches en analyse sémantique et des sentiments, ce type d'intelligence pourrait répondre précisément à une question ad-hoc, au lieu de simplement pointer sur une source dans laquelle se trouve la réponse comme le font des moteurs de recherche. Elles pourraient également résoudre le problème des données non-structurées en faisant émerger une structure sur la base de corrélations. Comme le dit Abdel Labbi, on pourrait déboucher sur des systèmes où «la donnée trouve la donnée».

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