Introduction aux données et à leur importance

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Dans cette leçon, tu vas découvrir ce que sont les données, comment elles sont collectées, structurées et exploitées dans le monde numérique. Tu comprendras aussi les enjeux liés à leur stockage, à leur traitement et à la protection de la vie privée. Mots-clés : données numériques, données structurées, métadonnées, algorithmes, protection des données, citoyen numérique.

Introduction

Chaque jour, ton smartphone, ton ordinateur et même ta montre connectée produisent une quantité impressionnante d’informations : nombre de pas, messages envoyés, vidéos regardées, trajets effectués, préférences musicales… Toutes ces informations numériques sont des données. Elles constituent la matière première du monde numérique. Sans elles, aucun moteur de recherche, aucune application ni aucun réseau social ne pourrait fonctionner.

Mais ces données n’ont de valeur que si elles sont collectées, conservées et organisées correctement. C’est en les structurant qu’on peut les exploiter : pour retrouver un contact, suivre un colis ou encore proposer des recommandations personnalisées. Pourtant, même les données dites non structurées, comme un texte libre ou une image, peuvent être analysées et utilisées grâce à des algorithmes puissants capables d’en extraire du sens.

Ainsi, comprendre comment les données sont organisées, traitées et protégées est essentiel pour saisir le fonctionnement du numérique et les enjeux qu’il soulève dans nos vies quotidiennes.

Les données : la matière première du numérique

Une donnée est une information élémentaire décrivant un objet, une personne ou un événement. Elle peut être un nombre, un mot, une date ou une image. Exemple : le prénom d’un contact, la température extérieure ou la durée d’une vidéo. Les données sont utilisées partout : dans les réseaux sociaux, les applications bancaires, les sites de commerce en ligne ou les services publics.

Quand on réunit plusieurs données liées entre elles, on parle de collection. Par exemple, ton carnet d’adresses contient plusieurs contacts, chacun décrit par des données (nom, prénom, numéro, adresse).

Pour être exploitables, les données doivent être structurées. Cela signifie qu’elles sont rangées selon un format clair, souvent sous forme de tableau, avec des colonnes (les descripteurs : nom, âge, adresse) et des lignes (les objets : les personnes). Cette organisation facilite leur tri, leur recherche et leur analyse.

Exemple de données structurées dans un fichier CSV :

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Ces données peuvent être lues par un tableur ou un programme informatique pour effectuer des tris, des filtres ou des calculs.

À retenir

Une donnée est une information élémentaire. Les données structurées, organisées dans des tableaux, permettent de les traiter facilement et d’en tirer des informations utiles.

La structuration et la persistance des données

Les données doivent être enregistrées durablement pour être réutilisées. C’est ce qu’on appelle leur persistance. Elles peuvent être stockées sur des supports physiques (disque dur, clé USB) ou dans le cloud, c’est-à-dire sur des serveurs distants accessibles par Internet.

Le format de stockage joue un rôle essentiel. L’un des formats les plus simples est le CSV : chaque ligne du fichier correspond à une entrée, chaque valeur est séparée par une virgule ou un point-virgule. Ce format est lisible à la fois par un humain et par une machine.

Exemple : le même fichier lu par un programme Python pour afficher le prénom et la ville de chaque élève.

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Ce petit programme affiche :

Lucie vit à Lyon

Théo vit à Nantes

Inès vit à Paris

Chaque fichier contient également des métadonnées, c’est-à-dire des données sur les données. Exemple : une photo numérique contient dans ses métadonnées la date, le modèle de l’appareil photo et parfois la localisation GPS.

Ces métadonnées sont précieuses pour organiser et retrouver rapidement des fichiers. Cependant, elles posent aussi des questions de confidentialité : certaines informations peuvent révéler des détails personnels sans qu’on s’en rende compte.

À retenir

Les données doivent être conservées pour être réutilisées. Les formats comme le CSV et les métadonnées permettent de les structurer, mais il faut veiller à protéger les informations sensibles.

Les données non structurées et leur exploitation

Toutes les données ne sont pas rangées dans des tableaux. Les données non structurées regroupent des contenus comme des textes, des vidéos, des sons ou des images. Elles sont plus difficiles à analyser, car elles ne suivent pas de schéma précis.

Pourtant, grâce à l’évolution des algorithmes et de la puissance de calcul, on sait aujourd’hui les exploiter. Les moteurs de recherche, par exemple, utilisent des programmes capables de repérer les mots importants dans une page Web, d’en comprendre le contexte et d’en déduire le sujet. De la même façon, une intelligence artificielle peut reconnaître un visage dans une photo ou traduire un texte.

Ces traitements transforment les données non structurées en informations exploitables, utilisées ensuite dans la publicité ciblée, la recommandation de contenus ou la reconnaissance vocale.

Exemple de données non structurées :

Hier soir, j’ai regardé un documentaire sur les océans et j’ai adoré les images de dauphins.

Un algorithme de traitement automatique du langage (comme ceux utilisés dans les moteurs de recherche) pourrait identifier dans cette phrase les mots-clés « documentaire », « océans » et « dauphins », et recommander d’autres contenus similaires.

Mais cette exploitation massive soulève des enjeux éthiques et sociétaux : respect de la vie privée, biais dans les algorithmes, dépendance aux grandes plateformes… Apprendre à comprendre et à analyser ces usages est une compétence essentielle pour devenir un citoyen numérique responsable.

À retenir

Les données non structurées, comme les textes ou les images, peuvent être analysées grâce à des algorithmes. Leur utilisation massive pose cependant des questions de respect de la vie privée et d’éthique.

Conclusion

Les données sont le carburant du monde numérique. Structurées ou non, elles permettent de faire fonctionner les applications, les services en ligne et les objets connectés. Les comprendre, c’est apprendre à maîtriser leur cycle de vie : collecte, stockage, traitement et protection.

Mais derrière chaque donnée se cache une dimension humaine : celle de la vie privée, de la transparence et du pouvoir qu’elles confèrent à ceux qui les exploitent. Dans un monde où « tout est donnée », savoir les lire, les interpréter et les protéger devient une compétence fondamentale pour agir de manière éclairée et responsable.