La science des données est un vaste domaine qui consiste à analyser des systèmes de données pour en tirer des conclusions et faire des prédictions. L’intelligence artificielle (IA) est un sous-ensemble de la science des données qui implique le traitement de l’information pour effectuer des tâches habituellement réalisées par des humains.
Cet article explique la différence entre la science des données et l’intelligence artificielle, y compris leurs liens et leurs différences, ainsi que leurs applications, leurs avantages et leurs limites.
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Conclusions générales
Science des données
Vaste domaine d’étude.
Il existe depuis toujours.
Essentiel pour la planification des entreprises et des gouvernements.
Intelligence artificielle
Spécialité de la science des données.
Nouveau domaine d’étude.
Imite l’intelligence humaine à l’aide d’algorithmes.
La science des données combine l’analyse statistique, l’informatique et la méthode scientifique pour tirer des conclusions à partir de données brutes et non structurées. Les entreprises et autres organisations s’appuient sur la science des données (généralement sous la forme de tableaux et de graphiques) pour prendre des décisions importantes concernant l’affectation des ressources.
L’intelligence artificielle est un ensemble d’algorithmes conçus pour simuler l’intelligence humaine. Ces algorithmes utilisent l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour améliorer les processus de prise de décision à mesure qu’ils sont alimentés en données.
La science des données existe depuis longtemps, mais l’avènement de l’intelligence artificielle a révolutionné le domaine, car les algorithmes de l’IA peuvent analyser les données beaucoup plus rapidement que les humains.
Applications : L’IA prend des décisions basées sur la science des données
Science des données
Fait des prédictions basées sur des données.
Crée des rapports pour guider le comportement humain.
Intelligence artificielle
Prend des décisions basées sur des données.
Effectue de manière autonome des tâches habituellement réalisées par des humains.
La principale tâche d’un scientifique des données est de produire des rapports pour faciliter la prise de décision. Il fait des prédictions, et parfois des recommandations, mais d’autres humains, tels que les analystes commerciaux, prennent généralement les décisions. L’IA peut en fait prendre des décisions logiques fondées sur des données à la place des humains.
Les applications pratiques de l’IA comprennent la reconnaissance vocale et faciale, le contrôle de la qualité, le service à la clientèle, l’analyse de l’environnement, les transactions boursières et même le diagnostic médical. L’IA peut être particulièrement utile pour automatiser les tâches répétitives, mais elle peut aussi être utilisée pour des travaux beaucoup plus complexes. Par exemple, les véhicules auto-conduits utilisent l’IA pour naviguer dans le trafic à l’aide de données de capteurs en temps réel. L’IA alimente également des chatbots comme ChatGPT et des assistants virtuels comme Alexa et Siri.
Carrières : Les deux domaines se développent et évoluent
Science des données
Évolution rapide grâce aux progrès de l’IA.
Les autres spécialités sont la finance et l’administration de bases de données.
Intelligence artificielle
Croissance rapide avec de nouvelles technologies et opportunités.
Ses spécialités sont la recherche en IA, l’ingénierie de l’apprentissage automatique et l’architecture de l’IA.
L’ingénierie de l’IA et la science des données sont des options de carrière lucratives avec des salaires à six chiffres. Ces deux domaines sont appelés à se développer à mesure que l’intelligence artificielle devient cruciale pour les opérations commerciales quotidiennes.
Bien que l’ingénierie de l’IA soit considérée comme un domaine de niche dans le cadre plus large de la science des données, la compréhension de l’IA est de plus en plus importante dans tous les domaines de la science des données. Tout comme il y a des data scientists qui se concentrent sur le développement de l’IA, il y a des data scientists qui se spécialisent dans la détection des fraudes, la finance et l’analyse des risques.
Tous les scientifiques des données peuvent utiliser l’IA dans leur travail, mais les algorithmes d’IA eux-mêmes sont généralement développés par des spécialistes appelés ingénieurs en IA. Les ingénieurs en IA et les autres scientifiques des données travaillent en étroite collaboration.
Formation : Les Data Scientists et les ingénieurs en IA ont besoin de formations similaires
Science des données
Les compétences requises comprennent les statistiques, la programmation et la communication.
Utilise Python, MATLAB, R, SAS et SQL.
Il s’appuie fortement sur l’intelligence artificielle.
Intelligence artificielle
Nécessite une compréhension générale de la science des données.
Utilise également C++ et Java.
Elle finira par faire partie de la plupart des emplois.
Les aspirants data scientists ont besoin d’une formation approfondie en statistiques et en programmation informatique. Les scientifiques des données bénéficient également de solides compétences en matière de rédaction et d’expression orale pour communiquer leurs résultats. Les outils et méthodes utilisés par les scientifiques des données comprennent Python, MATLAB, R, SAS, SQL, la visualisation des données, l’analyse causale prédictive et l’analyse prescriptive.
Outre les compétences générales en science des données, les ingénieurs en IA doivent être à l’aise avec des langages de programmation tels que C++ et Java. Comme pour la science des données, il existe des spécialités dans ce domaine, notamment la recherche en IA, l’ingénierie de l’apprentissage automatique et l’architecture de l’IA.
De nombreuses autres professions utilisent l’IA à des fins diverses, de l’analyse des données au service à la clientèle. Tout le monde n’a pas besoin d’être un expert en IA, mais toute personne qui se lance dans la science des données doit être à l’aise avec cette technologie.
Verdict final
L’IA a des limites évidentes car elle dépend de l’exactitude des données qui lui sont fournies. C’est pourquoi les data scientists humains seront toujours nécessaires, mais leur travail évolue grâce à l’IA.
FAQ
- ChatGPT est-il une IA ?
Alors que l’IA tente d’imiter l’esprit humain, ChatGPT ne peut utiliser que ce qu’il a appris à partir d’informations existantes. Nous avons tendance à considérer l’IA comme une entité omnisciente ayant ses propres idées, mais nous n’avons pas encore atteint ce niveau de sophistication. Notre article, dont le lien figure ci-dessus, donne plus de détails sur ChatGPT.
- Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
À l’aide d’algorithmes, l’apprentissage automatique prend un ensemble de données et les catégorise en types d’informations similaires. Cette technologie est couramment utilisée dans votre téléphone lorsque vous recherchez un chien ou un arbre dans votre photothèque.
- Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Dans sa forme la plus simpliste, un algorithme est un ensemble d’instructions. Les ordinateurs peuvent généralement exécuter les instructions très rapidement, de sorte qu’un algorithme très simple peut être traité si vite que les résultats semblent apparaître instantanément.
