Datamining (DM)

Littéralement : « extraction de données » ou « exploration de données ». Analyse des grandes quantités d’informations stockées dans des mégabases ou des entrepôts de données (warehouse) informatiques. « Le datamining est un processus qui applique les techniques de l’intelligence artificielle dans le but de découvrir des modèles au sein des données, et il est reconnu pour être particulièrement puissant pour identifier les clients qui partagent les mêmes caractéristiques », spécifie Seán Kelly. Elle nécessite de très puissants systèmes informatiques, généralement multiprocesseurs, de manière à autoriser tous les calculs, filtres, synthèses et interprétations possibles. « La DM est souvent critiquée par les chercheurs académiques parce que les praticiens ont tendance à utiliser ces techniques comme des “boîtes noires”. Les outils d’extraction de données génèrent des résultats tout en donnant peu d’informations sur la façon dont ceux-ci sont obtenus et sur leur robustesse », observent Andrew Ainslie et Xavier Drèze. On utilise rarement, mais parfois, le terme synonyme : orpaillage.

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