Google met sa maitrise du Big Data au service de la recherche pharmaceutique

Et si le big Data nous aidait à mieux vivre ? C’est en tout cas le sens des travaux effectués par Google sur la recherche pharmaceutique. Ne nous méprenons pas, Google n’entend pas remplacer les grands laboratoires pharmaceutiques mais cherche à explorer les possibilités d’accélérer les processus en utilisant les principes du Big Data.

 

google drug

Le deep learning appliqué à la recherche pharmaceutique. Habitué à manipuler des volumes gigantesques de données provenant de sources variées Google, associé au Pand Lab de l’université de Standford, a publié un document ( Large-Scale Machine Learning for Drug Discovery ) qui analyse comment des données provenant de sources variées pourraient permettre de déterminer avec une plus grande précision les composants chimiques pour réaliser les traitements appropriés à de nombreuses maladies. Pas de révélation médicale dans cette approche mais le test de modèles de traitement basés sur des techniques de machines learning et de deep learning. Le Deep Learning s’inspire de la neurobiologie pour constituer un réseau de neurones artificiels capable d’apprendre sur le modèle du cerveau humain.

En utilisant un système de réseau de neurones à grande échelles Google a collecté une quantité de données provenant de sources publiques pour créer un fichier de près de 40 millions de mesures sur plus de 200 processus biologiques distincts. Les données produites dans le rapport représente plus de 50 M d’heures CPU.

D’après Google les résultats sont plutôt intéressants et démontrent qu’en utilisant des données provenant de différentes expérimentations ces modèles permettent d’augmenter la fiabilité des prédictions pour de nombreuses maladies. A priori c’est la première fois qu’on a pu quantifier les effets du rajout de données sur le temps de recherche. Les résultats suggèrent qu’en rajoutant encore plus de données on pourrait en encore améliorer les performances des processus.

Au-delà de la recherche pharmaceutique on voit là que nous sommes bien dans l’ère de la Data. Dans tous les domaines la capacité d’exploiter toutes les données devient un atout indéniable.

Big Data et deep learning : les bases de l’économie de la donnée. En faisant de l’exploitation des données leur cœur de métier les sociétés comme Google ont pris de l’avance sur les autres secteurs mais ils ont également contribué au développement et à l’expérimentation des nouvelles technologies nécessaires au Big Data telles que hadoop, les bases de données NoSQL, le machine learning et le deep learning.

Les solutions de big data font appel à un écosystème du Big Data qui peut rebuter certaines entreprises mais soyons persuadés qu’à moyens termes il n’y aura point de salut pour les sociétés qui ne sauront pas tirer parti de l’abondance des données. Nous ne sommes plus sur du buz marketing mais sur une économie de la donnée qui se met progressivement en place et qui doit être intégrée dans la stratégie des entreprises. On peut rester prudent dans ses choix mais l’immobilisme peut s’avérer dangereux.

 

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