Pour comprendre le big data, il faut s’imaginer en train de « chercher une épingle dans une meule de foin multidimensionnelle sans savoir à quoi ressemble l’épingle, ni si la meule de foin en contient une ». Le big data cherche à découvrir des modèles à caractère prédictif au sein de données brutes à faible densité d’information. Dans cet océan de données, seuls des algorithmes s’auto-paramétrant en fonction d’objectifs préalablement fixés peuvent retrouver ces précieuses informations. C’est là que l’intelligence artificielle rentre en jeu.

L’intelligence artificielle est le résultat (même si elle souhaite s’en démarquer) d’une nouvelle science : la cybernétique. Cette dernière se veut transdisciplinaire, basée sur un modèle relationnel en rupture avec la science moderne.

L’intelligence artificielle se donne pour modèle le cerveau humain, et, pour objectif final, de créer des machines intelligentes douées de conscience. Si elle a dû renoncer à d’aussi hautes ambitions depuis, les recherches autour de « l’intelligence artificielle forte » continuent à lui donner une identité spécifique.

Ce projet lui permet de puiser dans un grand nombre de disciplines, qui vont de la philosophie à la biologie. Lorsque nous utilisons dans notre vie quotidienne, Google Maps, Amazon ou Facebook, cet objectif final nous est généralement invisible et cela pour une raison simple : nous avons en fait affaire à « l’intelligence artificielle faible », qui vise à mettre en place des mécanismes et stratégies automatisées, basées sur des principes de logique et de calcul idéalisés.

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