Le géant new-yorkais IBM a décidé de s’associer avec Guiding Eyes for the Blind, leader américain de l’élevage de chiens d’aveugle. Ce partenariat va permettre d’analyser des millions de données sur les chiens, stockées depuis des années, pour identifier des corrélations comportementales et améliorer l’efficacité des entraînements.
À l’heure actuelle, le Big Data est principalement utilisé par les entreprises pour augmenter leur chiffre d’affaires. Ces technologies sont par exemple très prisées dans les secteurs du retail ou du marketing, pour ne citer qu’eux. Cependant, l’analyse et l’exploitation de données massives peuvent également servir à des fins moins capitalistes.
IBM et Guiding Eyes s’associent
La division Cloud Computing d’IBM vient d’annoncer son partenariat avec Guiding Eyes for the Blind, leader américain de l’élevage et de l’entraînement de chiens d’assistance. L’entreprise new-yorkaise va collecter des données structurées et non structurées sur les chiens afin d’en tirer des informations exploitables grâce à son service de Cloud.
Des millions de données en attente
Depuis 1954, Guiding Eyes for the Blind a collecté et analyser d’innombrables données sur ses chiens. Plus d’un million d’enregistrements de santé et 65000 données de tempérament ont été accumulés en plus de 60 ans. Si ces données ont permis d’améliorer continuellement les procédés d’élevage et d’entraînement, elles sont désormais trop difficiles à analyser par cette organisation. En transférant ces données sur le Cloud, elles seront plus facilement accessibles et plus simples à analyser.
L’élevage de chiens d’assistance est une discipline complexe, nécessitant une étude approfondie des données médicales et du mapping génétique. De même, les données non structurées telles que le feedback fourni par les dresseurs et les familles d’accueil peuvent indiquer les différences entre chaque spécimen d’une espèce.
Des données accessibles à grande échelle
Le stockage de ces données sur le Cloud permettra de réduire les coûts, et augmentera les possibilités d’analyse. Il permettra par ailleurs de fournir un accès facilité aux autres spécialistes des États-Unis. Les différents partenaires et scientifiques pourront également consulter ces données. L’impact sur la recherche et l’analyse génétique et comportementale sera vraisemblablement très positif.
Identifier des patterns et des corrélations
À titre d’exemple, en janvier dernier, l’organisation a invité Chris Tseng, professeur de sciences informatiques à l’Université de San Jose. Ce dernier est venu avec une réserve de données d’ADN et de comportement. En utilisant IBM Watson Personality and Natural Language Processing, Dr Tseng et ses étudiants en Machine Learning ont passé le dernier semestre à étudier les vastes quantités de données structurées et non structurées de l’organisation.
Le groupe espère parvenir à établir un processus pour identifier des patterns de données et des corrélations entre les traits, les caractéristiques, les conditions environnementales et les personnalités des chiens et de leurs entraîneurs. L’objectif est d’aider Guiding Eyes à mieux classer et évaluer ses différents chiens, mais aussi à mieux associer les jeunes chiens à des entraîneurs et ensuite à des propriétaires qui leur correspondent.
La nécessité du Big Data pour Guiding Eyes
Selon Thomas Panek, CEO de Guiding Eyes, l’organisation ne peut envisager son évolution sans utiliser le Big Data. Depuis de nombreuses années, cette association collecte des données pour en déduire des informations utiles sur la santé, le comportement, ou encore le tempérament. Malheureusement, ses systèmes historiques sont devenus obsolètes. Le Cloud IBM lui offre désormais de nouvelles perspectives d’avenir.
Réduire les coûts, et venir en aide aux personnes dans le besoin
Ce déplacement vers le Cloud permettra à Guiding Eyes d’améliorer ses processus d’élevage et le taux de certification de ses chiens, actuellement limité à 36%. Chaque entraînement de chien coûte 50 000 dollars. Par conséquent, la moindre augmentation du taux de certification est bonne à prendre. Elle permet de réduire les coûts, mais aussi de fournir davantage de chiens qualifiés aux personnes dans le besoin.
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