L’IA pour les métiers de la data

Introduction

L’IA générative, notamment à travers des modèles de langages avancés comme GPT-4, ouvre de nouvelles perspectives et transforme profondément nos approches traditionnelles en matière de gestion, d’analyse et d’optimisation des données. Ce chapitre explore ces transformations, en mettant en lumière comment l’IA générative peut être intégrée dans divers aspects des métiers de la data dans le but d’en améliorer l’efficacité et la précision. À travers des exemples concrets et des études de cas, vous découvrirez comment intégrer cette technologie dans vos environnements de travail, maximisant ainsi votre efficacité et votre précision.

Nous commencerons en explorant la création de modèles conceptuels de donnée avec GPT-4 ainsi que la normalisation de ces derniers. Nous verrons comment l’IA générative peut contribuer à la normalisation et la robustesse des modèles de données.

Ensuite, nous aborderons l’optimisation des bases de données à l’aide de l’IA générative et d’autres techniques, en montrant comment l’IA peut non seulement améliorer les performances mais aussi intégrer des méthodes traditionnelles pour une optimisation...

Création de modèles conceptuels de données avec l’IA et normalisation

La réalisation de modèles conceptuels de données (MCD) constitue une étape cruciale et essentielle dans la création de systèmes d’informations.

Cette étape est particulièrement marquante puisqu’elle intervient en amont des phases de développement applicatif et offre dans sa finalité ce qui se nomme le modèle physique de données (MPD) représentant à lui seul la base de données qui sera mise à disposition des équipes de développement.

Bien qu’essentielle, la réalisation du MCD est un travail plutôt fastidieux et trop souvent négligé qui passe entre autres par la création de dictionnaires de données, la recherche de dépendances fonctionnelles des différentes entités et leur modélisation.

Selon le contexte et la taille du système d’information, cette tâche peut être effectuée par un Business Analyst, un Data Modeler, un architecte data ou des ingénieurs d’études dans les systèmes d’information plus petits.

Avec la mise à disposition d’outils d’IA générative, les professionnels de l’IT ont désormais dans les mains un outil puissant permettant de générer et affiner des MCD parfois très complexes.

Cette section présente comment utiliser des modèles d’IA générative pour créer des MCD et intégrer des techniques de normalisation. Nous vous proposerons des exemples concrets de normalisation avec un ensemble de prompts argumentés et des contextes spécifiques.

Chaque exemple présentera le besoin fonctionnel, le prompt utilisé, la réponse obtenue ainsi que le LLM utilisé.

Il est à noter que la réalisation et la normalisation de modèles conceptuels de données nécessitent :

Optimisation de bases de données à l’aide de l’IA générative

L’optimisation des bases de données est une pratique cruciale pour améliorer les performances des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) tels que Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM Db2... Avec l’avènement de l’intelligence artificielle, de nouvelles méthodes et outils sont apparus pour optimiser les bases de données de manière plus efficace et dynamique. L’IA générative, en particulier, offre des capacités puissantes pour analyser, mais surtout prédire et améliorer les performances des bases de données en se basant sur des modèles d’apprentissage automatique.

L’IA générative peut apporter plusieurs bénéfices dans l’optimisation du modèle de données SQL :

Nous vous proposons ci-dessous, quatre exemples simples d’utilisation de l’IA générative...

Migration de base de données avec l’IA générative : l’exemple SQL Server vers PostgreSQL

Vous souhaitez migrer votre SGBD vers un nouveau. Plusieurs options de conversion s’offrent à vous.

Si vous souhaitez par exemple migrer un SGBD Microsoft SQL Server vers PostgreSQL, la tâche peut parfois s’avérer fastidieuse et les conséquences d’un échec significatives.

Il existe des outils sur le marché tels que pgloader (https://pgloader.io/) qui facilitent de nombreuses tâches, comme la migration des schémas de tables, l’import des données et l’indexation de base. Toutefois, cet outil ne prend pas entièrement en charge la conversion des procédures stockées SQL Server en fonctions PostgreSQL, ce qui est dans un certain nombre de cas particulièrement ennuyeux. Vous allez maintenant le constater, l’IA générative est susceptible de vous faciliter allégrement la tâche en la matière.

Dans cet exemple simple, nous allons voir comment l’IA générative, et plus particulièrement GPT-4o, peut traduire le schéma de base de données, les instructions d’insertion et les procédures stockées de SQL Server vers PostgreSQL.

Il est important de noter que, malgré l’aide d’une I’IA générative telle que Gpt4o, une revue et des tests manuels sont essentiels pour garantir la validité...

Analyse des logs Data et surveillance des systèmes

L’analyse des logs et la surveillance des systèmes sont des activités critiques pour les professionnels de l’IT. Ces tâches permettent de détecter des anomalies, de diagnostiquer des problèmes et de garantir la disponibilité et la sécurité des systèmes informatiques. Traditionnellement, ces processus peuvent être laborieux et chronophages, l’IA générative offre des solutions pour automatiser, détecter et améliorer ces tâches.

Un administrateur système doit analyser manuellement les logs de serveurs pour identifier les erreurs et les anomalies. Chaque matin, il passe des heures à parcourir des milliers de lignes de logs, cherchant des motifs inhabituels ou des messages d’erreur spécifiques. Ce processus est non seulement long mais aussi sujet à des erreurs humaines.

GPT-4 peut automatiser l’analyse des logs et la surveillance des systèmes, en fournissant des insights plus rapides et plus précis. L’administrateur système utilise GPT-4 pour analyser les logs de serveur en temps réel. GPT-4 scanne automatiquement les logs, identifie les anomalies et génère des rapports avec des recommandations d’action. Cela permet à l’administrateur système de se concentrer sur la résolution des problèmes...

Normalisation des modèles en 3FN avec l’IA générative

La normalisation est le processus d’organisation des données dans une base de données pour minimiser la redondance et améliorer l’intégrité des données. Le modèle normalisé en troisième forme normale (3FN) est largement utilisé pour atteindre ces objectifs. La normalisation en 3FN se fait en plusieurs étapes.

1. Première Forme Normale (1FN)

Pour qu’une table soit en 1FN, elle doit respecter les règles suivantes :

• Tous les attributs doivent contenir des valeurs atomiques (indivisibles).

• Chaque enregistrement doit être unique.

Exemple

Table non normalisée Orders

Table en 1FN OrderProducts

2. Deuxième Forme Normale (2FN)

Pour qu’une table soit en 2FN, elle doit :

• être en 1FN ;

• ne contenir aucune dépendance partielle, c’est-à-dire qu’aucun attribut ne doit dépendre partiellement de la clé primaire composite.

Exemple

Table non normalisée OrderDetails

Table en 2FN OrderDetails : ne conserve que les données dépendantes des deux clés (Quantity)

3. Troisième Forme Normale (3FN)

Pour qu’une table soit en 3FN, elle doit :

• être en 2FN ;

• ne contenir aucune dépendance transitive, c’est-à-dire qu’aucun attribut non clé ne doit dépendre d’un autre attribut non clé.

Exemple

Table non normalisée CustomerOrders

Table en 3FN CustomerOrders

Customers : ne contient que les informations liées au Customer

4. Exemple concret : avant et après optimisation

a. Scénario avant optimisation

Considérons une base de données d’une entreprise de commerce électronique contenant des millions de lignes dans les tables orders, customers et products. Les requêtes fréquentes impliquent des jointures complexes pour obtenir des informations sur les commandes des clients.

Les problèmes observés sont nombreux :

• temps de réponse lent (plusieurs secondes) ;

• forte charge sur le serveur en raison des scans complets de table ;

• index inefficaces ou inexistants sur les colonnes fréquemment utilisées dans les jointures et les filtres ;

b. Scénario après optimisation

Étapes...

L’IA générative pour la transformation de données

L’intelligence artificielle générative, illustrée par des modèles tels que ChatGPT, a bouleversé de nombreux domaines, y compris la gestion des données. Lorsque l’on parle d’ETL (Extract, Transform, Load), l’IA générative introduit de nouvelles façons de traiter, transformer et utiliser les données dans un contexte entreprise. Cette section explore l’intérêt de l’IA générative dans le contexte des processus ETL et fournit des exemples concrets de son application, y compris des exemples de prompts spécifiques.

Les processus ETL sont essentiels pour la gestion des données. Ils permettent d’extraire des données de différentes sources, de les transformer pour les rendre utilisables et de les charger dans des systèmes de stockage ou d’analyse. Traditionnellement, ces processus nécessitent des configurations complexes et une maintenance continue. L’IA générative apporte plusieurs avantages :

La prise de décision basée sur les données

Dans le monde contemporain de l’IT, la prise de décision basée sur les données est devenue un pilier essentiel pour les entreprises cherchant à maximiser leur efficacité et leur compétitivité. Cette approche, qui consiste à fonder les décisions stratégiques et opérationnelles sur des analyses de données concrètes, a transformé la manière dont les organisations fonctionnent et innovent. Avant d’explorer l’apport de l’intelligence artificielle générative, il est crucial de comprendre le contexte et les limitations de la prise de décision sans IA.

Historiquement, la prise de décision dans les entreprises IT reposait souvent sur des intuitions, des expériences passées et des analyses humaines limitées. Bien que ces méthodes puissent parfois être efficaces, elles présentent plusieurs inconvénients majeurs. Les biais humains sont omniprésents : les décisions basées sur l’intuition sont susceptibles d’être influencées par des biais cognitifs et des préjugés personnels. Avec l’explosion du volume de données disponibles, les humains ne peuvent plus traiter et analyser efficacement toutes les informations pertinentes, ce qui crée un goulet d’étranglement...

Conclusion

L’IA générative se révèle être un atout majeur dans les métiers de la data au sein des technologies de l’information.

Tout au long de ce chapitre, nous avons exploré les façons dont des modèles avancés comme GPT-4 ou autres LLM peuvent transformer nos approches traditionnelles en matière de gestion, d’analyse et d’optimisation des données. Que ce soit pour la création de modèles conceptuels de données, l’optimisation de bases de données et de requêtes SQL ou encore le traitement de données non structurées, l’IA générative offre des solutions innovantes et efficaces.

Nous avons commencé par découvrir comment GPT-4 peut simplifier la conception de modèles de données tout en assurant une normalisation rigoureuse, posant ainsi des bases solides pour toute infrastructure de données. Nous avons ensuite vu comment l’IA générative peut être utilisée pour optimiser les bases de données et les requêtes SQL, permettant d’améliorer significativement les performances des systèmes.

L’intégration de ChatGPT dans les processus ETL a montré comment l’IA générative peut améliorer l’efficacité de la gestion des données, tandis...