Données massives et méthodes d’intelligence artificielle
Méthodes d’intelligence artificielle et de fouille de données appliquées en génie des procédés

Depuis les années 1970, les progrès instrumentaux et informatiques génèrent de plus en plus de données dans des laps de temps de plus en plus courts. Ces données sont protéiformes, organisées ou non, et caractérisent un ou plusieurs « événements » (notion de variables aléatoires). Leur interprétation nécessite donc l’utilisation d’outils mathématiques performants pour, par exemple, identifier des tendances, des motifs, des connexions ou encore des corrélations. Pour ce faire, de nombreuses méthodes existent : outils statistiques, modèles probabilistes, etc. Dans tous les cas, l’application de ces méthodes nécessite de prendre des précautions pour que l’exploitation des données soit efficace et pertinente. Cette section présente donc les caractéristiques importantes des données, les méthodes à appliquer en fonction des objectifs visés et les précautions à prendre.