Informations utilisées pour entraîner et faire fonctionner une Intelligence Artificielle (IA).
Une donnée peut prendre des formes très différentes : un nombre, une mesure, une image, un texte, une séquence génétique, un signal électrique ou encore une observation réalisée au cours d’une expérience.
Dans la recherche scientifique, une donnée n’est donc pas nécessairement un chiffre. Une image obtenue par IRM, par exemple, constitue une donnée. Il en va de même pour l’enregistrement de l’activité électrique d’un neurone, la séquence ADN d’un individu ou le résultat d’un test cognitif.
Le terme anglais data est couramment utilisé comme synonyme de « données ». Le singulier anglais data est souvent employé dans le langage courant pour désigner l’ensemble des informations numériques recueillies et exploitées par un système ou une organisation.
Pourquoi les données sont-elles essentielles à la recherche scientifique ?
Une donnée isolée apporte généralement une information limitée. C’est en regroupant et en comparant un grand nombre de données que les chercheurs et les chercheuses peuvent mettre en évidence des phénomènes difficiles à observer individuellement.
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- Deep learning (apprentissage profond) :
- Apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones artificiels multicouches.