Glossaire
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B
BIG DATA ET DATA ANALYTICS
Le Big Data capte, conserve et partage les données.
Le Data Analytics les analyse et utilise.
Le Big Data et les Data Analytics sont généralement utilisés en entreprise à des fins de différenciation concurrentielle :
- Améliorer l’expérience client
- Optimiser les processus et la performance
- Renforcer et/ou diversifier les business models
Si leur application est évidente dans le marketing et le commerce (profilage, ciblage), le Big Data et le Data Anlytics jouent également un rôle essentiel dans la transformation des processus : les mégadonnées permettent de prendre en compte des informations internes et externes à l’organisation pour une prise de décision plus rapide et pertinente, une meilleure gestion des risques et de la fraude.
BLOCKCHAIN
La Blockchain, ou chaine de blocs, a vocation de stocker et tra,smettre des informations.
Par extension, c’est une base de données : un immense répertoire d’informations échangées entre ses utilisateurs. Elle fonctionne sans organe central de contrôle. Elle est réputée transparente, sécurisée et infalsifiable.
L’application dont tout le monde a entendu parler à ce jour est le la cryptomonnaie Bitcoin.
La technologie blockchain ne se limite pas à la finance. Elle peut être appliquée à toute transaction en plusieurs étapes nécessitant traçabilité et visibilité.
Par conséquent, ses applications se développent dans de multiples secteurs banque, assurance, transport, agroalimentaire, énergie, luxe, publicité, industries culturelles…
D
DATA ANALYTICS ET BIG DATA
Voir BIG DATA ET DATA ANALYTICS
I
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Désigne un ensemble de théories et techniques visant à l’imitation de l’intelligence humaine par des machines.
Elle a recours à un apprentissage automatique appelé « Machine Learning » : les données recueillies sont structurées afin de faire ressortir des motifs (pattern), qui permettent de tirer des enseignements.
Au quotidien, chaque utilisateur d’ordinateur, smartphone ou de tout autre objet connecté se sert de l’IA :
- traitement de la voix : les assistants personnels (Google Assistant, Alexa, Siri, Cortana, …)
- reconnaissance de l’image : Facebook suggère des identifications dans les photos
- recommandations de produits (Amazon, Netflix, …)
- modèles prédictifs : Waze suggère des itinéraires
Aujourd’hui, il y a un algorithme par fonction. Demain, il n’y en aura plus qu’un pour toutes.
La rencontre de l’IA et du Big Data devrait faire évoluer ces deux technologies plus vite encore : le Big Data et l’Analytics pouvant nourrir l’IA avec quantité de données.
IoT
L’Internet Of Things (l’Internet des objets connectés) désigne les objets, lieux et environnements connectés à internet : maison connectée, robots compagnons, bracelets e-santé, tissus intelligents, simple smartphone…
Les smart products sont parmi nous : des objets dotés d’intelligence pour décider, communiquer et agir de manière autonome.
L’IoT contribue également au développement du phénomène du big data et de ses enjeux par les volumes des données collectées qu’il génère.
R
Robotique
Le RPA (Robotic Process Automation ou Automatisation des Processus Robotisés) est l’automatisation des processus métiers des entreprises par la robotisation.
Par l’automatisation de certaines tâches et processus numériques, ce sont des logiciels « robots » qui exécutent les tâches répétitives, à faible valeur ajoutée et chronophages de l’entreprise.
Au-delà du bénéfice sur la productivité, l’élimination des tâches répétitives contribue à une meilleure satisfaction des employés qui peuvent dédier leur temps à des activités à valeur ajoutée au sein de l’entreprise.
T
TICE
Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Education
