Avec la montée en puissance des données et la demande croissante pour l’analyse en temps réel, de nouveaux outils sont apparus pour aider les entreprises à prendre des décisions informées. L’un de ces outils est l’analyse de petites données, également appelée Tiny Data, qui vise à rendre les analyses de données plus accessibles et plus faciles à utiliser pour les entreprises de toutes tailles.
Qu’est-ce le Small Data ?
Tiny Data est une approche pour analyser les données qui se concentre sur l’utilisation de petits ensembles de données pour prendre des décisions. Au lieu de se concentrer sur des grandes quantités de données, Tiny Data se concentre sur des données plus petites et plus pertinents pour la prise de décision. Cela peut inclure des données internes, telles que les données de vente et de gestion de la chaîne d’approvisionnement, ainsi que des données externes, telles que les données de marché et les données de consommateur.
Tiny Machine Learning : Une extension naturelle du Small Data
Le Tiny Machine Learning est une extension naturelle de l’analyse de petites données. Il s’agit d’une approche pour utiliser l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes en utilisant des ensembles de données plus petits. Cela peut être fait sans nécessiter des outils de grande envergure, tels que les grands clusters de calcul ou les frameworks de Deep Learning.
Portabilité
L’un des avantages clés du petit data et du tiny machine learning est leur portabilité. Les algorithmes de petit data peuvent être exécutés sur des périphériques mobiles, tels que les smartphones, les montres connectées, etc. Cela les rend idéaux pour les applications en temps réel qui nécessitent une analyse de données en déplacement. De même, les systèmes d’apprentissage automatique peuvent être déployés sur des objets connectés tels que les thermostats intelligents, les caméras de surveillance, les systèmes d’alarme et les serrures connectées.
Une solution écologique
La consommation d’énergie des centres de données est un sujet de préoccupation croissant pour l’environnement. Selon une étude de Greenpeace, les centres de données et les infrastructures de cloud computing sont responsables de 2 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, ce qui est comparable aux émissions de l’industrie de l’aviation. Cela est dû en grande partie à la grande quantité d’énergie nécessaire pour faire fonctionner ces centres de données, notamment pour refroidir les serveurs.
C’est pourquoi l’utilisation de petites données peut être bénéfique pour l’environnement. En limitant la quantité de données traitées, cela peut réduire la quantité d’énergie nécessaire pour les stocker et les traiter. De plus, comme les algorithmes de Small Data peuvent être exécutés sur des périphériques mobiles, cela peut éviter la nécessité d’envoyer les données à des centres de données pour les traiter.
Applications concrètes
Il y a plusieurs applications concrètes pour Tiny Machine Learning, notamment dans les domaines suivants :
- Prédiction des ventes : Les entreprises peuvent utiliser des algorithmes de Tiny Machine Learning pour prédire les ventes en utilisant des données historiques de ventes et d’autres facteurs pertinents.
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : Les entreprises peuvent utiliser Tiny Machine Learning pour optimiser leur chaîne d’approvisionnement en utilisant des données telles que les données de demande, les données de production et les données de livraison.
- Détection de fraude : Les entreprises peuvent utiliser Tiny Machine Learning pour détecter les fraudes en utilisant des données telles que les transactions bancaires et les données de paiement.
- Analyse de données en temps réel : Les algorithmes de petit data peuvent être utilisés pour l’analyse de données en temps réel sur des périphériques mobiles, tels que les montres connectées.
- Surveillance de la santé : Les algorithmes de petit data peuvent être utilisés pour la surveillance de la santé sur des périphériques mobiles, tels que les bracelets connectés.
- Applications de vision par ordinateur : Les algorithmes de petit data peuvent être utilisés pour les applications de vision par ordinateur sur des périphériques mobiles, tels que les caméras.
Références
« What is Small Data? » Forbes, Forbes Media LLC, 25 May 2018,
« Tiny Machine Learning on Small Data: An Overview. » Medium, Towards AI, 4 Oct. 2019,
« Small Data: How to Make Big Impact. » The Guardian, Guardian News and Media, 6 June 2018,
« The Advantages and Disadvantages of Tiny Machine Learning. » Medium, Springboard, 22 May 2018.
