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AUTEUR(S)
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Djamel Abdelkader ZIGHED
: Professeur à l’université Lumière (Lyon-II) Laboratoire Équipe de recherche en ingénierie des connaissances (ERIC)
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Ricco RAKOTOMALALA
: Maître de conférences à l’université Lumière (Lyon-II) Laboratoire ERIC
INTRODUCTION
Le «
data mining
», dans sa forme et sa compréhension actuelle, comme champ à la fois scientifique et industriel, est apparu au début des années 1990. Cette émergence n’est pas le fruit du hasard mais le résultat de la combinaison de nombreux facteurs à la fois technologiques, économiques et même sociopolitiques.
On peut voir le «
data mining
» comme une nécessité imposée par le besoin des entreprises de valoriser les données qu’elles accumulent dans leurs bases. En effet, le développement des capacités de stockage et les vitesses de transmission des réseaux ont conduit les utilisateurs à accumuler de plus en plus de données. Certains experts estiment que le volume des données double tous les ans. Que doit-on faire avec ces données coûteuses à collecter et à conserver ?
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Les contours
Une confusion subsiste encore entre «
data mining
», que nous appelons en français « fouille de données » et «
knowledge discovery in data bases
» (KDD), que nous appelons en français « extraction de connaissances à partir de données » (ECD). Le «
data mining
» est l’un des maillons de la chaîne de traitement pour la découverte des connaissances à partir des données. Sous forme imagée, nous pourrions dire que l’ECD est un véhicule dont le «
data mining
» est le moteur.
Le «
data mining
» est l’art d’extraire des connaissances à partir de données. Les données peuvent être stockées dans des entrepôts («
data warehouse
»), dans des bases de données distribuées ou sur Internet («
web mining
»). Le «
data mining
» ne se limite pas au traitement des données structurées sous forme de tables numériques ; il offre des moyens pour aborder les corpus en langage naturel («
text mining
»), les images («
image mining
»), le son («
sound mining
») ou la vidéo et dans ce cas, on parle alors plus généralement de «
multimedia mining
».
L’ECD, par le biais du «
data mining
», est alors vue comme une ingénierie pour extraire des connaissances à partir de données.
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Extraction de connaissances à partir de données (ECD)