Top 10 des tendances de la science des données en 2024

A blog about Top 10 Data Science Trends for 2025 with new and exciting developments around the world in Data Science.

Big data is not a new concept for businesses anymore. It has become an integral cog in the business wheel, especially for enterprises as they swear by how these data can be leveraged to gather insights. Data science is where science meets AI. Despite the pandemic, the field has only grown. Guess what? We have also included new trends from 2025 Gartner report focusing on Data Science Trends.  

Data Science is one of the fastest-growing areas within the technology industry. It’s also one that is changing the way we approach data and analytics in both the workplace and in our day-to-day lives. Whether you consider yourself an expert or complete novice, these 10 emerging data science trends in 2025 will help grow your business going forward.

Let’s get started.

5 Emerging Trends in Data Science in 2025

1. Auto-ML– Automated machine learning (Auto-ML) platforms are gaining popularity and taking over various aspects of the data science lifecycle. These platforms automate tasks such as data sourcing, feature engineering, conducting machine learning experiments, evaluating and choosing the most effective models, and deploying them into production environments.
2. Generative AI– With the continuous progress of generative AI systems, the significance of “prompt engineering” is on the rise. This practice involves leveraging natural language prompts to produce desired outputs from AI/ML models. OpenAI’s recent introduction of models like ChatGPT and DALLE-2 highlights the crucial role that well-crafted prompts play in optimizing the performance of these AI systems.
3. MLops- MLOps, short for machine learning operations, encompasses a range of practices and tools employed to handle the operational aspects of machine learning model lifecycles. These include tasks such as auto-retraining, dynamic learning, packaging and containerization, and deploying models into production environments. As MLOps practices continue to improve in efficiency and effectiveness, they will alleviate data scientists from mundane deployment activities, enabling them to focus more on tasks such as model retraining and calibration.
4. LLMs- Base layers like BERT and GPT-3, which are powerful language models, are anticipated to gain broader adoption in various machine learning models. This enables data scientists to leverage transfer learning, fine-tuning these models to address their specific problem, rather than undertaking the arduous task of constructing and training such models from scratch.
5. Cloud- The utilization of cloud computing is poised to expand further in the data science domain due to its advantages of virtually unlimited computing power, accessibility, and cost-effectiveness. Cloud solutions are becoming increasingly accessible, eliminating the need for extensive infrastructure engineering teams or dedicated infrastructure maintenance. Data scientists can now set up their environment with ease, requiring only a few clicks, and enjoy the flexibility to scale their resources up or down as desired.

Top 10 Latest Data Science Trends in 2025:

At Zuci Systems, we constantly research and analyze the latest developments and innovations in this area. We strongly believe that data feed data science and good analytics need good data. Check out the top 10 data science trends in 2025.

1. Boom de la migration vers le cloud 

68 % des DSIont classé “la migration vers le cloud public/l’expansion du cloud privé” comme le principal moteur de dépenses informatiques en 2020. Les entreprises commenceront bientôt à se préparer à la migration des applications en conteneurisant leurs applications sur site. Cela sera dû à des considérations de coût, à des pénuries de puces et au besoin d’évolutivité. Les entreprises migreront leurs systèmes de traitement des transactions en ligne, leurs entrepôts de données, leurs applications Web, leurs analyses et leur ETL vers le cloud.  

Les entreprises qui ont déjà des déploiements hybrides ou multi-cloud se concentreront sur le portage de leur traitement et analyse de données. Ce faisant, ils pourront passer d’un fournisseur de services cloud à un autre sans se soucier des périodes de verrouillage ou avoir à tirer parti de solutions ponctuelles spécifiques.  

2. Croissance de l’analyse prédictive 

En analysant les données de plus de 100 millions d’abonnés, Netflix a pu influencer plus de 80 % du contenu regardé par ses utilisateurs< /span>, grâce à des informations précises sur les données.  

L’analyse prédictive consiste à prédire les tendances et les prévisions futures à l’aide d’outils et de techniques statistiques tirant parti des données passées et existantes. Grâce à l’analyse prédictive, les organisations peuvent prendre des décisions commerciales éclairées qui les aideront à se développer. Ils peuvent réfléchir à la manière dont ils souhaitent élaborer des stratégies et revoir leurs objectifs, grâce aux informations basées sur les données générées à l’aide d’analyses prédictives. </span >

Le marché mondial de l’analyse prédictive devrait s’élever à 21,5 milliards USD d’ici 2025, en croissance à un TCAC de 24,5 %. La croissance incroyable qui est prévue ici est due à l’adoption de la transformation numérique dans un certain nombre d’organisations. En fait, Satya Nadella, PDG de Microsoft, aurait déclaré : “Nous avons vu deux ans de transformation numérique en deux mois.”  

Consultez notre étude de cas sur la façon dont nous avons mis en œuvre Analyse prédictive pour optimiser le coût d’acquisition pour l’entreprise de Singapour.

3. AutoML 

Le machine learning automatisé, ou AutoML, est l’une des dernières tendances qui stimulent la démocratisation de la science des données. Une grande partie du travail d’un scientifique des données est consacrée au nettoyage et à la préparation des données, et chacune de ces tâches est répétitive et prend du temps. AutoML garantit l’automatisation de ces tâches et implique la création de modèles, la création d’algorithmes et de réseaux de neurones.  

AutoML est essentiellement le processus d’application de modèles ML à des problèmes réels en tirant parti de l’automatisation. Les frameworks AutoML aident les data scientists dans la visualisation des données, l’intelligibilité des modèles et le déploiement des modèles. La principale innovation est la recherche d’hyperparamètres, utilisée pour le prétraitement des composants, la sélection du type de modèle et l’optimisation de leurs hyperparamètres.

4. TinyML

TinyML est un type de ML qui réduit les réseaux d’apprentissage en profondeur afin qu’il puisse être adapté à n’importe quel matériel. Sa polyvalence, son facteur de forme minuscule et sa rentabilité en font l’une des tendances les plus intéressantes dans le domaine de la science des données, avec laquelle un certain nombre d’applications peuvent être créées. Il intègre l’IA sur de petits éléments matériels et résout le problème lié à l’IA intégrée, à savoir la puissance et l’espace.

L’apprentissage automatique sur appareil a vu des cas d’utilisation dans divers endroits. De l’automatisation des bâtiments au développement et aux tests de médicaments, il permet des cycles d’itération rapides, un retour d’information accru et vous offre la possibilité d’expérimenter davantage. La reconnaissance de formes, l’analyse audio et les interfaces homme-machine vocales sont les domaines dans lesquels TinyML est largement appliqué.

L’analyse audio aide aux soins aux enfants et aux personnes âgées, à la surveillance de l’équipement et à la sécurité. Outre l’audio, TinyML peut également être utilisé pour la reconnaissance de la vision, des mouvements et des gestes. Pour l’instant, il y a plus de 250 milliards d’appareils embarqués qui sont actifs dans le monde, selon McKinsey. TinyML peut combler le fossé entre le matériel de pointe et l’intelligence de l’appareil. Avec l’émergence de nouvelles interfaces homme-machine, TinyML doit intégrer l’IA et l’informatique de manière moins chère, évolutive et plus prévisible. Les expéditions d’appareils TinyML devraient atteindre 2,5 milliards en 2030, contre seulement 15 millions en 2020.

5. Les solutions cloud natives deviendront incontournables

Cloud-native est généralement utilisé pour décrire des environnements basés sur des conteneurs. Ils sont utilisés pour développer des applications qui sont construites avec des services emballés dans des conteneurs. Les conteneurs sont déployés en tant que microservices et gérés sur une infrastructure élastique via des processus DevOps agiles et des workflows de livraison continue. Une infrastructure cloud native comprend des logiciels et du matériel qui sont utilisés pour exécuter efficacement les applications. L’infrastructure comprendrait également des systèmes d’exploitation, des centres de données, des pipelines de déploiement et un ensemble d’applications pour les prendre en charge.

Grâce à une large adoption de la transformation numérique, la plupart des entreprises travaillent aujourd’hui dans un environnement basé sur le cloud. Construire une infrastructure sur site coûtera cher, c’est une raison de plus pour laquelle le cloud est l’option incontournable pour les entreprises de nos jours. Cela implique également l’adoption de solutions d’analyse cloud natives qui créent une analyse détaillée sur le cloud.

6. Interfaces grand public augmentées

Dans un avenir proche, il pourrait y avoir un agent IA sous la forme d’une interface pour vous aider dans vos achats. Vous achetez peut-être vos produits en VR et vous faites une idée du produit via l’audio ou via une interface consommateur augmentée. Les interfaces grand public améliorées peuvent prendre plusieurs formes, il peut s’agir de RA sur mobile ou d’une interface de communication telle qu’une interface cerveau-ordinateur (BCI). Ces technologies ont des implications concrètes sur la façon dont nous achetons. Même vos réunions Zoom pourraient être remplacées par de nouvelles interfaces grand public augmentées. Le métaverse créé par Facebook, Microsoft et d’autres sociétés fera partie de cette interface consommateur augmentée.

Les technologies qui donneront un coup de pouce aux interfaces grand public augmentées sont l’IoT, la VR, la RA, la BCI, les haut-parleurs IA, les agents IA, etc. Tout cela évoluera vers un nouveau paradigme où l’intelligence artificielle sera l’intermédiaire.

7. Meilleure réglementation des données

2 000 000 000 000 000 000 octets de données sont générés chaque jour dans tous les secteurs, selon G2. Cela fait 18 zéros. Cela attire-t-il votre attention sur l’importance de la réglementation des données ? Cela devrait sérieusement le faire.

L’optimisation du Big Data ne peut pas être une réflexion après coup. Avec des données régissant tous les aspects de l’IA, de l’analyse prédictive, etc., les organisations doivent gérer leurs données avec soin. La confidentialité des données n’est plus un mot à la mode. Un rapport Cisco Consumer Privacy Survey 2019 indique que 97 % des entreprises ont réalisé qu’elles voyaient des avantages tels que la compétitivité avantage et attrait pour les investisseurs lorsqu’ils investissent dans la confidentialité des données.

L’IA s’implantant profondément dans des secteurs tels que la santé, les données sensibles du DME et des patients ne peuvent pas être compromises. La confidentialité des données dès la conception contribuera à créer une approche plus sûre en matière de collecte et de traitement des données des utilisateurs, tandis que la machine apprendra à le faire par elle-même.

Ce que nous faisons, la façon dont nous évoluons et construisons dans le cloud doivent également être examinés du point de vue de la réglementation politique. La vitesse à laquelle la science des données et ses technologies se développent est extrêmement rapide. Il n’y a pratiquement aucune mesure visant à réglementer la confidentialité des données ou à garantir la sécurité et le caractère sacré des données des clients. Les systèmes d’IA pourraient entraîner une chute considérable s’il n’existe aucun organisme de réglementation pour assurer leur maintenance.

8. IA en tant que service (AIaaS)

Il fait référence aux entreprises qui proposent des solutions d’IA prêtes à l’emploi qui permettent aux clients de mettre en œuvre et de faire évoluer des techniques d’IA à faible coût. Récemment, OpenAI a annoncéqu’il permettrait GPT-3, son modèle de langage de transformation, disponible sous forme d’API au public. L’AIaaS est l’une des dernières tendances où des modèles de pointe sont fournis sous forme de services.

L’avenir de cette technologie sera caractérisé par une fonction bien définie et autonome. Par exemple, une entreprise manufacturière utilisera un service pour créer un chatbot pour les conversations internes et un autre service pour prédire les stocks. Grâce à l’augmentation du nombre de modèles d’IA experts dans le domaine, des algorithmes complexes fournissant des solutions spécifiques peuvent être créés à la demande.

L’un des plus grands défis en matière d’AIaaS est de répondre aux exigences de conformité. Si votre entreprise est en mesure de respecter ses obligations de conformité et de réglementation, alors l’AIaaS est un excellent moyen de créer des solutions d’IA rapidement et à grande échelle.

Le marché de l’AIaaS devrait atteindre 43,298 milliards de dollars d’ici 2026 , avec une croissance à un taux TCAC incroyable de 48,9 % au cours de la période 2021-2026. L’AIaaS semble extrêmement prometteuse pour 2024 et au-delà. Nous verrons probablement un certain nombre d’entreprises tirer parti de l’IA à l’aide de cette technologie.

9. Complexités des données d’entraînement

Malgré tous les discours sur les données comme étant le nouveau pétrole et sur leur importance pour les organisations, la plupart de ces données collectées restent inutilisées. Également appelées données sombres, elles sont principalement collectées, traitées et stockées uniquement à des fins de conformité. De plus, 80 à 90 % des données générées par les entreprises aujourd’hui ne sont pas structurées, elles deviennent entièrement plus il est difficile de les analyser.

Pour créer des modèles d’apprentissage automatique crédibles, vous avez besoin d’énormes quantités de données d’entraînement. Malheureusement, c’en est undes principales raisons qui agissent comme un inhibiteur pour les applications de l’apprentissage supervisé ou non supervisé. Il existe certains domaines dans lesquels un vaste référentiel de données n’est pas disponible, ce qui peut sérieusement entraver les activités de science des données.

L’apprentissage par transfert, le réseau contradictoire génératif (GAN) et l’apprentissage par renforcement résolvent ce problème en réduisant la quantité de données d’entraînement requises ou en générant suffisamment de données en utilisant les modèles qui peuvent être enseignés.

Pour qu’une machine apprenne ce que vous essayez de lui enseigner, au moins des centaines de milliers d’exemples sont nécessaires. L’apprentissage par transfert garantit qu’il réduit ce chiffre à quelques centaines. Les GAN sont parfaits pour créer des données pour lesquelles les apprenants par renforcement peuvent interagir dans un environnement hautement simulé. GAN est la technologie derrière le deep-fake qui crée des images et des vidéos réalistes

10. Les emplois humains resteront sûrs

Les gens pensaient que l’IA allait prendre le relais de leur travail. Rien ne pourrait être plus éloigné de la vérité : l’IA a joué un rôle clé en garantissant que les emplois humains sont beaucoup plus optimisés que jamais. Même si les outils fournis par l’IA permettent d’accomplir les choses plus rapidement et sont moins sujets aux erreurs, vos tâches ne seront pas interrompues de si tôt.

Les organisations qui exploitent l’intelligence artificielle pour l’analyse des données se trouvent dans une position où elles peuvent obtenir beaucoup de succès en prenant des décisions commerciales basées sur les données. La meilleure chose à propos de l’IA est qu’elle examine d’énormes quantités de données, trouve des modèles, les analyse et les convertit en informations pertinentes.

Bien que les gens soient remplacés dans quelques emplois, cela n’entraînera pas une pénurie d’emplois, et personne ne doit non plus paniquer. Le facteur humain sera toujours important et cela ne fait aucun doute. La science des données n’a pas encore atteint le stade où l’IA peut remplacer l’esprit humain. Les data scientists interpréteront les données à l’aide d’algorithmes d’IA et aideront les entreprises à faire évoluer leurs opérations plus rapidement et plus efficacement.

Emerging Data Science Trends – Beyond 2025

1) Big Data on the Cloud

The convergence of Big Data and Cloud technology is a game-changer for data science. Storing and processing vast volumes of data in the cloud offers scalability, flexibility, and cost-effectiveness. Cloud-based solutions empower data scientists to tackle complex analytical tasks without the need for extensive on-premises infrastructure.

2) Use of Augmented Analytics

Enterprises are experiencing a significant reduction in data processing time, leading to more accurate insights and better decision-making. The transformative power of AI, ML, and NLP is evident in streamlining data preparation, processing, analytics, and visualization. These advanced technologies empower experts to delve deeper into data, generating comprehensive reports and precise predictions.

Augmented analytics seamlessly merges data from internal and external sources, facilitating a holistic understanding of information and enhancing the organization’s data-driven capabilities.

3) Focus on Edge Intelligence

Gartner has made significant predictions, foreseeing edge computing as a mainstream process in 2024. Edge computing, also known as edge intelligence, involves conducting data analysis and aggregation in close proximity to the network. Embracing edge computing has become a priority for industries aiming to harness the potential of the Internet of Things (IoT) and data transformation services, seamlessly integrating edge computing into their business systems.

The outcome is remarkable, as it brings forth enhanced flexibility, scalability, and reliability, elevating the overall enterprise performance. Latency is significantly reduced, while processing speed increases, resulting in improved productivity.

4) Automation of Data Cleaning

A growing number of researchers and enterprises are actively seeking solutions to automate data cleaning or scrubbing processes, aiming to expedite data analytics and derive precise insights from vast datasets. The pivotal role in this endeavor will be played by artificial intelligence and machine learning, driving data cleaning automation to new heights.

5) Responsible AI

Responsible AI stands as a critical force, transforming AI from a perceived threat to a positive contributor to society and its own development. It encompasses multiple dimensions, guiding organizations to make ethically sound decisions when embracing AI, including considerations of business and societal value, risk management, trust, transparency, and accountability.

Gartner’s prediction of the concentration of pre-trained AI models among a select 1% of vendors by 2025 underscores the societal importance of responsible AI.

6) Data-centric AI

Data-centric AI signifies a notable shift away from a conventional model and code-centric approach, prioritizing a data-focused strategy to construct more robust AI systems. The rise of data-centric solutions, such as AI-specific data management, synthetic data, and data labeling technologies, addresses numerous data-related challenges, encompassing accessibility, volume, privacy, security, complexity, and scope.

According to Gartner’s projection, by 2024, a significant 60% of data for AI applications will be synthetic, simulating reality, envisioning future scenarios, and mitigating AI-related risks. This substantial growth is a noteworthy progression from the mere 1% of synthetic data used in 2021, further reinforcing the significance of data-centric approaches in the AI landscape.

7) Increase in Use of Natural Language Processing

The rise of natural language processing (NLP) is transforming how humans interact with machines. NLP enables chatbots, voice assistants, and sentiment analysis, opening up new avenues for data-driven insights and customer engagement.

8) Generative AI for Deepfake and Synthetic Data

While Generative AI holds immense potential for creating realistic deepfake content and synthetic data, it also raises concerns about misinformation and data privacy. Striking a balance between innovation and responsible use of Generative AI is paramount in the data science community.

Data Science Trends – Use Cases – Beyond 2024

1. Predicting Customer Behavior in Retail

Advanced analytics and machine learning algorithms enable retailers to process and decipher vast datasets, predicting future customer behavior with astonishing accuracy. By identifying trends and patterns, retailers can segment their customer base, personalize marketing strategies, and offer targeted promotions, significantly enhancing customer engagement and loyalty.

AI-driven recommendation engines anticipate customers’ preferences, suggesting relevant products and services, leading to higher conversion rates and customer satisfaction. Sentiment analysis through natural language processing helps gauge customer feedback and sentiment, enabling retailers to address concerns promptly and improve brand sentiment. Additionally, predictive modeling aids in inventory management, optimizing stock levels and reducing stockouts, ensuring a seamless shopping experience for customers.

2. Fraud Detection in Finance

By applying machine learning algorithms and anomaly detection techniques, these institutions can swiftly identify suspicious patterns and flag potential fraudulent activities. As fraudsters become more sophisticated, so do data science techniques, empowering finance professionals to stay one step ahead in the ongoing battle against fraudulent threats.

With effective analysis of historical data and identifying recurring patterns, predictive models can alert financial institutions to potential threats before they materialize. Moreover, advanced data science trends facilitate the integration of data from multiple sources, such as social media and external databases, providing a comprehensive view of customers’ behavior and enhancing fraud detection capabilities.

3. Predicting Equipment Failures in Manufacturing

By harnessing machine learning algorithms and advanced analytics, manufacturers can analyze real-time sensor data, historical performance records, and environmental factors to predict potential equipment failures with precision. This proactive approach enables manufacturers to schedule maintenance activities strategically, maximizing the lifespan of equipment and minimizing operational disruptions.

By continuously monitoring equipment performance and feeding data into predictive models, manufacturers gain valuable insights into failure patterns and underlying factors. Predictive maintenance not only reduces downtime but also optimizes spare parts inventory and extends equipment longevity, significantly improving the bottom line for manufacturing operations.

4. Predicting Patient Outcomes in Healthcare

Through machine learning algorithms, predictive models are trained to identify patterns and risk factors associated with various patient outcomes, empowering healthcare providers to offer personalized interventions for better health outcomes. By mining vast volumes of patient data and clinical records, data science models can identify hidden correlations and risk factors that influence patient outcomes. From identifying high-risk patients to recommending optimal treatment approaches, predictive analytics empowers healthcare providers to make informed decisions, improve patient safety, and optimize resource allocation.

Conclusion:

Data science includes both practical and theoretical applications of ideas and leverages technologies such as big data, predictive analytics, and artificial intelligence. In this article, we have discussed the top 10 data science trends in 2024 and beyond. The big data and data analytics market is expected to reach more than $421 billion by 2027. The data science field is growing tremendously fast and organizations are embracing them whole-heartedly so that they do not get left behind.

Si vous cherchez de l’aide avec de gros solutions de données, contactez-nous. L’équipe de Zuci sera ravie de vous montrer comment nous pouvons convertir vos données en intelligence d’affaires.