Les données qui nous entourent sont autant d'opportunités. Lorsque les innovateurs agissent de manière responsable et créative, l'innovation en matière de données peut apporter des réponses aux problèmes quotidiens et à certains des plus grands défis mondiaux.
4.Transformer et traduire les données
De nouveaux outils logiciels puissants nous permettent d'utiliser des ensembles de données pour prendre de meilleures décisions, basées sur des faits et non sur l'instinct ou l'intuition.
En particulier, un nouvel ensemble d'outils permet de donner un but aux données en les transformant de manière à ce qu'elles puissent nous aider à extrapoler, à cibler, à visualiser, à réfléchir, à affiner, à modéliser et à prédire.
Ces outils comprennent des technologies d'apprentissage automatique qui comprennent les données pour nous aider à mieux y répondre ; des technologies de modélisation et de simulation qui peuvent tester des scénarios et transformer les données en solutions réelles ; et des outils qui reconnaissent et traduisent le son, les images ou la vidéo en de nouvelles formes plus significatives.
Transformer les données de cette manière permet d'obtenir de meilleurs plans, des conceptions supérieures et des décisions plus intelligentes. Par exemple, les médecins pratiquant aujourd'hui la médecine sont bombardés de nouvelles recherches qui rendent presque impossible de se tenir au courant des derniers développements, sans parler d'interpréter les données des patients en temps réel. En conséquence, les hôpitaux se tournent vers les systèmes d'aide à la décision clinique. Il s'agit essentiellement de systèmes logiciels qui analysent des données provenant de sources disparates pour aider à établir des diagnostics plus rapides et plus fiables dans un environnement de données complexe - ce qui s'avère bénéfique dans plus de 70 % des cas.
D'autres outils logiciels aident à traduire les données sous des formes plus significatives. Le traitement en temps réel des données audio, image et vidéo permet des avancées qui changent la vie. À titre d'exemple, la technologie de reconnaissance vocale n'a cessé de s'améliorer au fur et à mesure que l'on recueillait des données sur la façon dont les gens parlaient. Cela a permis des avancées telles que la traduction en temps réel et dans les deux sens des conversations vocales à travers les continents, ce qui pourrait ouvrir de nouvelles perspectives pour le commerce et les échanges mondiaux. De même, alors que l'on estime à 360 millions le nombre de personnes souffrant de perte auditive, des chercheurs chinois se sont tournés vers la reconnaissance des formes et le traitement en temps réel des données provenant d'un capteur 3D Kinect pour mettre au point un système qui comprend les gestes de la langue des signes et les convertit en temps réel en langage parlé et écrit - et vice versa.
L'accélération du traitement des images a également un impact profond dans des domaines tels que la détection du cancer, l'informatique cognitive, la neurobiologie et la robotique. Par exemple, en raison de leur apparence et de leur forme imprévisibles, les tumeurs cérébrales peuvent être particulièrement difficiles à identifier dans les images médicales. Grâce à l'informatique dans le cloud et aux algorithmes avancés d'analyse d'images, des équipes de scientifiques rivalisent aujourd'hui pour trouver les meilleurs algorithmes logiciels permettant d'identifier plus précisément et plus rapidement les tumeurs cérébrales.
Le passage de l'imagerie 2D à l'imagerie 3D pour la mammographie améliore les taux de détection du cancer du sein. La mammographie tridimensionnelle utilise un logiciel pour combiner de nombreux rayons X sous différents angles afin de créer une image en trois dimensions sous différents angles pour créer une image tridimensionnelle qui peut augmenter le taux de détection du cancer du sein et réduire les fausses alertes qui mettent les nerfs à rude épreuve.
En effet, la possibilité d'utiliser les données pour créer des visualisations et des simulations facilite leur compréhension et leur utilisation. Aujourd'hui, nous modélisons et simulons des systèmes complexes et testons des conceptions avec une plus grande précision et une plus grande rapidité, sans avoir à les construire. Par exemple, dans les années 1980, Boeing a testé 77 prototypes de son 767 en utilisant des souffleries physiques. En 2005, Boeing n'a effectué que 11 essais physiques pour son 787, testant les prototypes à l'aide de souffleries virtuelles et de supercalculateurs afin de gagner du temps, de l'énergie, de l'argent et de sauver des vies.
Les souffleries virtuelles sont un exemple d'outils qui traitent des quantités massives de données pour rendre la dynamique des fluides 3D plus facile à utiliser et plus rapide à mettre en œuvre. Ces outils nous permettent de mieux modéliser les flux de chaleur, les flux de fluides, les flux d'air et les flux de processus pour de meilleures performances.
Ils sont utilisés pour modéliser le cheminement des polluants dans les eaux souterraines, pour améliorer les performances des éoliennes et pour concevoir de meilleurs bâtiments capables de résister au pire de ce que Mère Nature peut leur infliger.
En bref, ces outils transforment les données en solutions.
Ensemble, les capacités de collecte, de stockage, d'analyse et de transformation des données convergent pour ouvrir de nouvelles perspectives et apporter de meilleures solutions.
Dans la pratique, cependant, chacun de ces quatre moteurs est souvent exécuté par des personnes disparates, agissant sur des ensembles de données divers, stockés dans des lieux distribués. Cependant, c'est là une partie de la puissance de cette révolution des données.
Différents ensembles de données, qui n'étaient pas liés auparavant, peuvent être combinés et analysés même s'ils sont stockés dans des endroits différents, enrichis même si les données ne sont pas structurées, et exploités même si les parties découvrent des réponses fondamentales à des questions que les producteurs des données ne savaient même pas qu'il fallait poser. On ne peut jamais savoir à l'avance quelle sera la puissance des informations qui pourront être extraites d'une donnée particulière. d'un ensemble de données particulier - en partie parce qu'elles peuvent devenir précieuses pour une combinaison de données apparemment sans rapport entre elles et parce que l'algorithme permettant d'exploiter l'information n'a pas encore été inventé.
Les données qui nous entourent sont autant d'opportunités. Lorsque les innovateurs agissent de manière responsable et créative, l'innovation en matière de données peut apporter des réponses aux problèmes quotidiens et à certains des plus grands défis mondiaux. Afin de maximiser les possibilités offertes par les données de manière à accélérer de nouvelles vagues de productivité, de croissance économique et d'avantages individuels, nous devons à nouveau faire tourner le moteur de l'innovation et ouvrir la voie aux solutions de pointe et aux retombées positives qu'il est sur le point d'apporter.