Vista Equipo: Big data analytics : réseaux de neurones et mapreduce

Big data analytics : réseaux de neurones et mapreduce

Les entreprises ont progressivement pris conscience de la possibilité, voire de la nécessité dans un contexte concurrentiel, de valoriser leurs données. Le big data pose actuellement des défis aux entreprises qui souhaitent s’inscrire dans cette démarche de valorisation. Deux concepts peuvent être r...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Cohard, Philippe
Formato:	Article ou chapitre numérique
Lenguaje:	Français
Publicado:	2019
Materias:	analytics big data machine learning mapreduce réseaux de neurones neural networks
Acceso en línea:	Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM

id	cairn-MTO_009_0149
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spelling	cairn-MTO_009_0149MTOManagement des technologies organisationnelles https://shs.cairn.info/revue-management-des-technologies-organisationnelles-2019-2-page-149?lang=fr https://doi.org/10.3917/mto.009.0149 Big data analytics : réseaux de neurones et mapreduce Cohard, Philippe2019 analyticsbig datamachine learningmapreduceréseaux de neuronesanalyticsbig datamachine learningmapreduceneural networksfre Management des technologies organisationnelles \| 9 \| 2 \| 2019-06-01 \| p. 149-164 \| 2553-3851 MTO_00958 Les entreprises ont progressivement pris conscience de la possibilité, voire de la nécessité dans un contexte concurrentiel, de valoriser leurs données. Le big data pose actuellement des défis aux entreprises qui souhaitent s’inscrire dans cette démarche de valorisation. Deux concepts peuvent être rapprochés de big data : les big data analytics basés sur les algorithmes de fouille de données et le machine learning fondé sur l’apprentissage artificiel. Ces concepts connus des spécialistes de la business intelligence et des systèmes interactifs d’aide à la décision connaissent de nouvelles contraintes avec les grandes masses de données – big data. Ces méthodes doivent s’articuler voire évoluer vers des outils permettant de traiter ces masses de données dans un temps raisonnable. Ceci a amené plus récemment au développement puis à la popularisation de plateformes de parallélisation comme Hadoop qui proposent le développement d’algorithmes mapreduce. Ces algorithmes laissent entrevoir la possibilité d’appliquer le machine learning à grande échelle et de manière plus intensive. Peu de recherches se sont penchées sur l’intégration des réseaux de neurones dans les algorithmes mapreduce. Dès lors nous proposons d’étudier : Comment les réseaux de neurones peuvent-ils être utiles pour traiter les big data dans les organisations ? Pourquoi les réseaux de neurones pourraient être intégrés dans les algorithmes mapreduce ? Cette recherche est notre réponse à ces questions. La mise en œuvre de celle-ci …un réseau de neurones pour la prédiction de faillite sur les données de banques américaines montre un taux d’erreurs relativement faible. Elle permet de mettre en lumière l’intérêt de ce processus et de proposer une démarche.Companies are gradually becoming aware of the need to set value upon the data. Then Big Data becomes a challenge for these companies. Two concepts are related to Big Data : analytics based on data mining algorithms and machine learning based on artificial learning. These concepts known of business intelligence analysts are under new constraints with the large masses of data. This led more recently to the development and then the popularization of parallelization platforms like Hadoop which propose mapreduce algorithms. These algorithms suggest the possibility of applying machine learning on a large scale intensively. Few researches focused on the integration of neural networks in mapreduce algorithms. Therefore, we propose to study : how neural networks can be useful for big data processing in organizations ? Why neural networks could be integrated into mapreduce algorithms ? This research is an answer to these questions. In the latter we implement a neural network for bankruptcy prediction tested on datas of US banks. The results show a relatively low error rate. This research highlights the interest of such a process and it also suggests an approach.Cairn free access
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