1. Valoriser les données
Nous allons nous intéresser à l’émergence du data mining, champ à la fois technologique et scientifique.
L’exploitation de données pour en extraire des connaissances est une préoccupation constante de l’être humain car elle est une condition essentielle de son évolution. L’homme a toujours mémorisé sur des supports différents des informations qui lui ont permis d’inférer des lois. La biologie, la physique, la chimie ou la sociologie, pour ne citer que ces disciplines, font largement usage de l’approche empirique pour découvrir des lois et/ou faire ressortir des éléments structurants dans des populations. La statistique est devenue une science dont l’objet est de donner un cadre rigoureux à la démarche empirique. C’est au sein de la statistique et du domaine des bases de données que le data mining a puisé une large partie de ses outils.
Les historiens des sciences, s’ils ne l’ont pas déjà fait, vont certainement proposer de nombreuses théories pour mieux situer le data mining dans le domaine des sciences.
Dans sa forme actuelle, le data mining est né d’un besoin : valoriser les bases de données dont la taille croît de manière exponentielle afin...
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