Les données ont toujours joué un rôle important dans le processus de prise de décision des entreprises, des gouvernements et des particuliers. Cependant, avec l’avènement de la technologie et de l’internet, le volume de données disponibles a augmenté de manière exponentielle. Ces données peuvent être classées en deux catégories : les données ouvertes (Open Data) et les données massives (Big Data). Bien qu’ils puissent sembler similaires, ces deux types de données sont fondamentalement différents l’un de l’autre.
Les données ouvertes font référence aux données librement accessibles au public. Il peut s’agir d’ensembles de données relatives aux dépenses publiques, de statistiques criminelles, de modèles météorologiques ou de toute autre information à laquelle tout le monde peut accéder sans aucune restriction. L’objectif premier des données ouvertes est de promouvoir la transparence, la responsabilité et la collaboration. Les données ouvertes sont généralement collectées et gérées par des agences gouvernementales ou des organisations à but non lucratif et sont mises à la disposition du public par le biais de différents canaux.
Le Big Data, quant à lui, fait référence aux volumes massifs de données générés chaque jour par les individus et les organisations. Ces données sont souvent non structurées et vont des messages sur les médias sociaux aux transactions en ligne, en passant par les données de capteurs, etc. L’objectif principal du big data est d’extraire de ces données des informations et des modèles qui peuvent être utilisés pour prendre de meilleures décisions. Les big data sont généralement collectées et analysées par des organisations privées et ne sont pas accessibles au public.
Comment trouver des données ? Il existe plusieurs façons de trouver des données ouvertes. La meilleure façon de commencer est de visiter les sites web des agences gouvernementales ou des organisations à but non lucratif qui collectent et gèrent des données ouvertes. Vous pouvez également utiliser des portails en ligne comme data.gov ou Kaggle pour trouver des données ouvertes sur différents sujets. Trouver des big data, en revanche, est un peu plus difficile. Les big data sont généralement collectées et analysées par des organisations privées, et les données ne sont pas librement accessibles au public.
Quelles sont les informations qui ne peuvent pas être rendues publiques ? Bien que l’ouverture des données vise à promouvoir la transparence, certains types d’informations ne peuvent pas être rendus publics. Il s’agit notamment des informations relatives à la sécurité nationale, à la vie privée et à la propriété intellectuelle. Les agences gouvernementales et les organisations à but non lucratif qui collectent des données ouvertes sont tenues de s’assurer que les données qu’elles mettent à la disposition du public ne compromettent aucun de ces domaines.
Quelles sont donc les données ouvertes disponibles pour alimenter les projets d’IA ? Il existe une grande quantité de données ouvertes qui peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d’IA. Il s’agit notamment d’ensembles de données liés à la reconnaissance d’images, au traitement du langage naturel, à la reconnaissance vocale, etc. Parmi les exemples d’ensembles de données ouvertes couramment utilisés dans les projets d’IA, on peut citer l’ensemble de données CIFAR-10, l’ensemble de données MNIST et l’ensemble de données ImageNet.
Par ailleurs, quelles sont les informations considérées comme des données à caractère personnel ? Les données à caractère personnel sont toutes les informations qui peuvent être utilisées pour identifier une personne. Cela inclut le nom, l’adresse, le numéro de téléphone, l’adresse électronique, le numéro de sécurité sociale, la date de naissance, etc. Toute organisation qui collecte et conserve des données à caractère personnel est tenue de veiller à ce que ces données soient protégées et utilisées uniquement aux fins pour lesquelles elles ont été collectées. Cette obligation est généralement régie par des lois sur la protection des données telles que le GDPR et le CCPA.
En conclusion, si l’open data et le big data sont tous deux essentiels à la prise de décision, ils servent des objectifs différents. Les données ouvertes favorisent la transparence et la collaboration, tandis que les big data sont utilisées pour extraire des informations et des modèles. Il est essentiel de comprendre les différences entre ces deux types de données pour prendre des décisions éclairées sur la manière de les utiliser.