Qu’est-ce que le traitement de données ?

Historiquement, les entreprises s’appuyaient sur le traitement de données et les calculateurs pour gérer des jeux de données de taille réduite. À mesure qu’elles généraient des volumes de données de plus en plus importants, les méthodes avancées de traitement sont devenues essentielles.

Le traitement électronique des données est né de ce besoin, apportant des unités centrales de traitement (CPU) avancées et une automatisation qui ont minimisé l’intervention humaine.

Avec l’adoption croissante de l’intelligence artificielle (IA), un traitement efficace des données est plus crucial que jamais. Des données propres et bien structurées alimentent les modèles d’IA, permettant aux entreprises d’automatiser leurs workflows et de déverrouiller des analyses approfondies.

Selon un rapport de 2024 de l’IBM Institute for Business Value, seuls 29 % des dirigeants du secteur des technologies sont tout à fait d’accord pour dire que leurs données d’entreprise répondent aux normes de qualité, d’accessibilité et de sécurité nécessaires pour soutenir la mise à l’échelle efficace de l’IA générative. Mais sans systèmes de traitement de haute qualité, les applications pilotées par l’IA sont confrontées à des problèmes d’inefficacité, des biais et des résultats peu fiables.

Aujourd’hui, le machine learning (ML), l’IA et le traitement parallèle (ou informatique parallèle) permettent de traiter les données à grande échelle. Grâce à ces avancées, les entreprises peuvent tirer des enseignements en utilisant des services de cloud computing tels que Microsoft Azure ou IBM Cloud.

Bien que les méthodes de traitement de données varient, il existe environ six étapes pour convertir systématiquement les données brutes en informations exploitables :

1. Collecte de données : les entreprises peuvent collecter d’importants volumes de données à partir de sources telles que les capteurs de l’Internet des objets (IdO ), les réseaux sociaux ou les fournisseurs tiers. Uniformiser les pratiques de gestion des données à ce stade peut contribuer à rationaliser les tâches de traitement des données ultérieures.
   
   
2. Préparation des données : cette étape comprend le nettoyage, la validation et la normalisation des données afin de maintenir des jeux de données de haute qualité. Les algorithmes ML alimentés par des scripts Python peuvent détecter les anomalies, signaler les valeurs manquantes et supprimer les doublons, améliorant ainsi la précision des modèles d’analyse et des modèles IA.
   
   
3. Entrée des données : après l’organisation, les données brutes sont intégrées dans un système de traitement comme Apache Spark par le biais de requêtes SQL, de workflows ou de tâches par lots. En priorisant la protection des données lors de l’ ingestion, les entreprises peuvent rester en conformité, en particulier dans les secteurs très réglementés.
   
   
4. Analyse : les algorithmes, le traitement parallèle ou le multitraitement peuvent mettre en évidence des modèles au niveau du big data. L’intégration de l’IA peut contribuer à réduire le besoin de supervision manuelle, ce qui accélère l’analyse des données.
   
   
5. Production de données : les parties prenantes peuvent visualiser les résultats de l’analyse des données à l’aide de graphiques, de tableaux de bord et de rapports. La rapidité de la prise de décision dépend de la facilité avec laquelle les utilisateurs peuvent interpréter ces informations précieuses, en particulier pour les prévisions ou la gestion des risques.
   
   
6. Stockage des données : les données traitées sont stockées dans des entrepôts de données, des data lakes ou des référentiels de cloud computing pour un accès ultérieur. Des pratiques de stockage de données appropriées, conformes à un certain nombre de réglementations comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD), peuvent aider les entreprises à assurer leur conformité. 

Le traitement de données aide les entreprises à traduire les données en informations.

Alors que les entreprises collectent une quantité croissante de données, des systèmes de traitement efficaces peuvent contribuer à améliorer la prise de décision et à rationaliser les opérations. Elles peuvent également s’assurer que les données sont exactes, sécurisées et prêtes pour les applications d’IA avancées.

Les outils d’IA et de ML analysent des jeux de données pour révéler des informations qui aident les entreprises à optimiser les stratégies de tarification, à prédire les tendances du marché et à améliorer la planification opérationnelle. Les outils de visualisation de données tels que les graphiques et les tableaux de bord facilitent l’accès à des informations complexes, en transformant les données brutes en informations exploitables pour les parties prenantes.

La rentabilité obtenue grâce à la préparation des données et à l’analyse peuvent aider les entreprises à optimiser les opérations, tant dans l’agrégation des données de performance que dans l’amélioration des prévisions de stock.

Plus largement, les pipelines de données en temps réel élaborés sur des plateformes cloud telles que Microsoft Azure et AWS permettent aux entreprises de dimensionner la puissance de traitement selon leurs besoins. Cette fonctionnalité permet de garantir une analyse rapide et efficace de grands jeux de données.

Traiter efficacement les données permet aux entreprises de protéger leurs informations sensibles et d’assurer leur conformité avec des réglementations telles que le RGPD. Les solutions de stockage de données sécurisées, telles que les entrepôts de données et les data lakes, permettent de réduire les risques en contrôlant l’accès aux données, ainsi que la manière dont ces dernières sont stockées et conservées. Les systèmes de traitement automatisé ont été conçus pour s’intégrer aux cadres de gouvernance et appliquer des politiques, afin de garantir un traitement des données cohérent et conforme. 

Des données structurées de haute qualité sont essentielles pour les modèles IA générative et d’autres applications pilotées par l’IA. Les data scientists s’appuient sur des systèmes de traitement avancés pour nettoyer, classer et enrichir les données. Cela permet de s’assurer que les données sont correctement formatées pour l’entraînement de l’IA.

En utilisant l’automatisation alimentée par l’IA, les entreprises peuvent également accélérer la préparation des données et améliorer les performances des solutions de ML et d’IA générative. 

Les avancées des systèmes de traitement ont redéfini la façon dont les entreprises analysent et gèrent les informations. 

Au début, le traitement de données reposait sur la saisie manuelle, des calculateurs basiques et l’informatique par lots, ce qui entraînait souvent des inefficacités et une qualité des données inégale. Au fil du temps, des innovations telles que les bases de données SQL Database, le cloud computing et les algorithmes ML ont incité les entreprises à optimiser la façon dont elles traitent les données. 

Aujourd’hui, les principales technologies de traitement de données sont les suivantes :

Les systèmes de traitement basés sur le cloud offrent une puissance de calcul évolutive, permettant aux entreprises de gérer de grandes quantités de données sans investissements lourds en matière d’infrastructure. Des frameworks comme Apache Hadoop et Spark traitent les données en temps réel et permettent aux entreprises d’optimiser aussi bien les prévisions de la chaîne d’approvisionnement que les expériences d’achat personnalisées. 

L’essor des algorithmes de machine learning a transformé le traitement des données. Les outils alimentés par l’IA comme TensorFlow rationalisent la préparation des données, améliorent la modélisation prédictive et automatisent l’analyse des données à grande échelle. Les frameworks en temps réel comme Apache Kafka optimisent les pipelines de données, améliorant ainsi les applications telles que la détection des fraudes, la tarification dynamique et les moteurs de recommandation pour le commerce électronique.

Pour réduire la latence et améliorer l’analyse des données en temps réel, l’edge computing traite les informations plus en amont de la source. Ceci est essentiel pour les secteurs qui nécessitent une prise de décision instantanée, comme la santé, où la prise de décision quasi instantanée est un enjeu majeur.

Le traitement de données localisé peut également améliorer les interactions avec les clients et la gestion de stock par réduisant les retards.

L’informatique quantique est sur le point de révolutionner le traitement de données en résolvant des problèmes d’optimisation complexes qui vont au-delà des capacités actuelles. À mesure que le nombre de cas d’utilisation augmente, l’informatique quantique a le potentiel de transformer des domaines tels que la cryptographie, la logistique et les simulations à grande échelle, d’accélérer les analyses tout en façonnant l’avenir du traitement de données.

Les entreprises peuvent adopter différentes méthodes de traitement de données en fonction de leurs besoins opérationnels et d’évolutivité :

• Traitement par lots : cette méthode permet de traiter les données brutes à des intervalles programmés et demeure une option rentable pour les charges de travail répétitives avec une intervention humaine minimale. Le traitement par lots est idéal pour agréger les transactions ou pour les tâches de routine comme la paie.
  
  
• Traitement en temps réel : le traitement en temps réel est essentiel pour les applications urgentes, telles que la surveillance des soins de santé ou la détection des fraudes, où la sortie des données doit être instantanée. La validation automatique des données, le machine learning et les outils à faible latence peuvent aider les entreprises à réagir aux événements en direct.
  
  
• Multitraitement : le multitraitement distribue les tâches de traitement de données sur plusieurs CPU pour gérer efficacement le big data. Cette approche est particulièrement précieuse pour les ingénieurs de données qui exécutent des analyses de données complexes en parallèle, ce qui réduit le temps de traitement total.
  
  
• Traitement de données manuel : comme son nom l’indique, le traitement de données manuel induit une intervention humaine. Plus lente, cette méthode peut être nécessaire dans des contextes réglementaires ou lorsqu’un jugement humain précis est indispensable pour éviter toute erreur, par exemple lors d’audits spécialisés ou d’activités de saisie de données critiques.
  
  
• Traitement en ligne : le traitement en ligne permet des interactions continues de données en temps réel dans des environnements tels que les réseaux sociaux ou le commerce électronique. Grâce à la mise à jour constante des jeux de données, les traitements en ligne peuvent faire correspondre l’analyse du comportement des utilisateurs avec les réponses du système dynamique, en déployant des algorithmes ML pour affiner les expériences en temps réel.

Les entreprises doivent faire face à plusieurs défis lorsqu’elles gèrent de gros volumes de données, notamment : 

• Problèmes de qualité
• Contraintes d’évolutivité
• Complexité de l’intégration 
• Conformité réglementaire

Un nettoyage ou une validation inadéquat des données peut générer des imprécisions qui peuvent prendre la forme de redondances involontaires, de champs incomplets et de formats incompatibles. Ces problèmes peuvent fausser les analyses ou les prévisions et avoir des conséquences graves pour les entreprises.

Prenons l’exemple d’une perte d’environ 5 milliards de dollars de capitalisation boursière d’Unity Software en raison d’une « blessure auto-infligée » provoquée par des « données clients propriétaires de mauvaise qualité ». En maintenant des normes rigoureuses de qualité des données et en réduisant la surveillance manuelle, les entreprises peuvent renforcer la fiabilité et promouvoir des pratiques éthiques tout au long du cycle de vie des données.

Les unités de traitement traditionnelles ou les architectures héritées peuvent être dépassées par des jeux de données en perpétuelle croissance. Et pourtant, d’ici 2028, la sphère de données mondiale devrait atteindre 393,9 zettaoctets. ¹ C’est environ  50 000 fois le nombre de grains de sable sur Terre.

Sans stratégies de mise à l’échelle efficaces, les entreprises risquent d’être confrontées à des goulets d’étranglement, à des requêtes lentes et à des coûts d’infrastructure en hausse. Les méthodes modernes de multitraitement et de traitement parallèle peuvent distribuer les charges de travail sur plusieurs processeurs, permettant aux systèmes de gérer d’énormes volumes de données en temps réel.

Il peut être difficile de collecter des données brutes auprès de différents éditeurs, systèmes sur site et environnements de cloud computing. Selon le rapport 2023 « State of Data Science » d’Anaconda, la préparation des données reste la tâche la plus chronophage pour les data scientists. ² Différents types de traitement de données peuvent être nécessaires pour unifier les données tout en préservant la traçabilité, en particulier dans les secteurs très réglementés.

Des solutions conçues de manière précise pourront réduire la fragmentation et préserver des informations significatives à chaque étape du pipeline, tandis que les étapes de traitement normalisées contribueront à assurer la cohérence dans différents environnements.

Les réglementations telles que le RGPD font de la protection des données une priorité absolue. Les amendes pour non-conformité ont représenté environ 1,2 milliard d’euros en 2024.³ À mesure que le traitement de données se développe, les risques de non-conformité augmentent également, car les entreprises doivent jongler avec des exigences liées à la la souveraineté des données, au suivi du consentement des utilisateurs et aux déclarations de conformité automatisées.

Contrairement aux étapes de traitement axées sur les performances, les solutions réglementaires donnent la priorité à la sécurité et à la qualité des données. Des techniques telles que la minimisation des données et le chiffrement des données peuvent aider les entreprises à traiter les données brutes tout en respectant les lois sur la protection de la vie privée.