À l'époque du Far West et de la ruée vers l'or, les chercheurs d'or se précipitaient sur les filons aurifères. Il y avait ceux qui ne trouvaient rien, étaient ruinés et ceux qui trouvaient quelques petites pépites. C'était la majorité des prospecteurs. Toutefois, pour quelques-uns, c'était le jackpot. Le Data mining, c'est la ruée vers l'or transposée aux données.
De nos jours, les entreprises, les administrations, les chercheurs sont inondés de données. À titre d'exemple, si l'on regarde le domaine de la bio-informatique, de 2004 à 2013, donc en moins de dix ans, on est passé de 57 à 4142 génomes bactériens séquencés [1], soit une augmentation de 7266% représentant des To et des To de données. Je ne rentrerai pas ici dans le débat sur l'aspect qualitatif des données (est-ce qu'il vaut mieux avoir peu de données de très bonne qualité, ou beaucoup de données possédant un fort taux d'erreur ?), je m'arrêterai sur un simple fait : il y a trop de données pour pouvoir toutes les analyser manuellement. C'est là que va intervenir le Data mining.
