Qu'est-ce qu'un agent d'exploration de données?
Un agent d’exploration de données est un programme informatique pseudo-intelligent conçu pour détecter des types de données spécifiques, ainsi que pour identifier des modèles parmi ces types de données. Les agents d’exploration de données sont généralement utilisés pour détecter les tendances dans les données, alertant les organisations des changements de paradigme afin que des stratégies efficaces puissent être mises en œuvre afin de tirer parti ou de minimiser les dommages causés par les modifications des tendances. Outre les modèles de lecture, les agents d'exploration de données peuvent également "extraire" ou "récupérer" les données pertinentes des bases de données, en avertissant les utilisateurs finaux de la présence des informations sélectionnées.
Conceptualisez un agent d’exploration de données comme un type très limité d’employés virtuels. En effet, un agent d’exploration de données n’est autre qu’un employé chargé de trier ses dossiers pour effectuer un ou plusieurs travaux très spécifiques. Par exemple, un agent d’exploration de données pourrait être programmé pour surveiller les cours des actions d’un certain nombre de sociétés, en émettant un signal d’alerte si il remarque des écarts importants par rapport aux tendances historiques. Les agents d’exploration de données sont un peu comme un détecteur de fumée; ils ne font que signaler si quelque chose se passe réellement dans le système.
De cette manière, un agent d’exploration de données épargne un temps précieux aux employés, car il n’est plus nécessaire d’attribuer ces rôles de surveillance élémentaires à des employés spécifiques. Cela libère des heures de travail au sein de l'organisation, permettant aux employés de détourner leur attention vers d'autres sites jusqu'à ce que les agents d'exploration de données les avertissent que quelque chose dans le système vaut vraiment la peine d'être observé. Sans l'utilisation d'agents d'exploration de données, les employés individuels seraient obligés d'observer et d'enregistrer les modifications apportées aux systèmes interrogés quotidiennement.
De plus, les agents d'exploration de données peuvent être utilisés pour parcourir les enregistrements de la base de données, en récupérant les informations spécifiques demandées qui seraient autrement fastidieuses ou difficiles à récupérer pour un humain. Par exemple, un agent d’exploration de données peut facilement et inlassablement parcourir des millions d’enregistrements pour trouver un travail aussi fastidieux que «Toutes les ventes dépassant 50 dollars du 1er janvier 2001 au 25 mars 2009». Alors qu’un humain peut devenir fatigué et faire des erreurs lors d’une recherche particulièrement longue et ennuyeuse, un agent d’exploration de données ne manquera jamais de retrouver son objectif déclaré.
Bien qu'utiles, les agents d'exploration de données ont leurs limites. Avec l'état actuel de la technologie de l'intelligence artificielle, il est difficile pour un dispositif d'exploration de données de détecter les modèles cachés ou complexes de manière plus efficace qu'un humain expérimenté. Ainsi, alors que les agents d’exploration de données ont leur place dans les observations par cœur ou contraignantes avec des paramètres spécifiquement définis, ils ne conviennent pas aussi bien aux modèles très détaillés que ceux nécessitant une touche d’intuition humaine.