Intelligence artificielle et analyse de données : Exemples, avantages et cas d'utilisation concrets

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L'intelligence artificielle (IA) consiste à créer des machines capables d'effectuer les types de tâches que seuls les humains peuvent habituellement accomplir. Il n'est peut-être pas surprenant que de nombreux dirigeants d'entreprise aient manifesté un vif intérêt pour le développement de cette technologie, d'autant plus qu'elle est de plus en plus capable d'effectuer certaines tâches que seuls des professionnels hautement qualifiés pouvaient accomplir auparavant.

Parmi les nombreux domaines que l'IA transforme, l'analyse de données est probablement le mieux préparé à intégrer ces nouvelles technologies dans sa structure existante. Après tout, de nombreuses technologies d'IA dépendent exactement du type de données avec lesquelles les professionnels des données travaillent quotidiennement, et beaucoup de ces travailleurs utilisent déjà des formes d'IA pour accomplir leur travail chaque jour. À mesure que les capacités de l'IA s'étendent, son impact potentiel sur le domaine de l'analyse de données s'accroît également.

Ici, vous en apprendrez davantage sur l'intelligence artificielle et analyse de données, y compris ses utilisations, ses avantages et comment elle est déjà utilisée dans le monde réel. À la fin, vous explorerez également quelques outils d'intelligence artificielle et analyse de données à envisager pour votre organisation et trouverez des programmes de formation recommandés pour vous aider à développer vos compétences en IA.

Qu'est-ce que l'analyse par IA ?

L'intelligence artificielle et analyse de données est une forme d'analyse de données qui exploite l'intelligence artificielle – en particulier, des formes avancées d'apprentissage automatique – à des fins d'intelligence d'affaires. Bien qu'elle soit significativement distincte des méthodes d'analyse de données traditionnelles utilisées par de nombreuses organisations, l'intelligence artificielle et analyse de données vise à atteindre la même finalité: analyser des ensembles de données pour produire des informations exploitables et guider les décisions basées sur les données.

La différence fondamentale entre l'intelligence artificielle et analyse de données et l'analyse de données traditionnelle réside dans les types de technologies utilisées pour créer et accéder à ces informations. Aujourd'hui, de nombreuses organisations s'appuient sur des outils d'intelligence d'affaires (BI) traditionnels comme les tableaux de bord pour synthétiser et afficher des points de données pour une référence facile lors de la prise de décisions. Pourtant, bien que ces outils soient efficaces, ils offrent souvent une vue statique des données pour la plupart des utilisateurs, s'appuient fortement sur l'analyse statistique pour générer des informations et exigent que les analystes tirent eux-mêmes des conclusions plutôt que de s'appuyer sur la technologie.

L'intelligence artificielle et analyse de données utilise des méthodes d'IA avancées, telles que le traitement du langage naturel (TLN) et l'apprentissage profond, pour analyser de grands ensembles de données, développer des informations et guider la prise de décision de manière dynamique qui répond directement aux interactions des utilisateurs. Par exemple, une plateforme d'analyse basée sur l'IA pourrait permettre aux utilisateurs professionnels de poser directement des questions comme "Quels ont été nos résultats de vente le trimestre dernier ?" et "Quel est le nombre moyen de ventes réalisées pendant la saison des fêtes du quatrième trimestre au cours des trois dernières années ?" En réponse, le système serait capable de répondre à ces requêtes de manière dynamique sans nécessiter d'intervention humaine.

L'intelligence artificielle et analyse de données consiste donc simplement à appliquer les derniers développements commerciaux de l'IA à la pratique de l'analyse de données déjà établie au sein de nombreuses organisations.

Types d'analyse courants

Il existe quatre principaux types d'analyse de données possibles avec l'analyse de données traditionnelle et l'analyse par IA. Ces types comprennent:

• Analyse descriptive : Les données sont examinées pour comprendre ce qui se passe actuellement ou ce qui s'est passé pendant une période définie dans le passé. L'analyse descriptive consiste à décrire l'état de quelque chose tel qu'indiqué par les points de données pertinents, comme les ventes à ce jour d'une entreprise ou le taux de réussite d'une équipe à atteindre leurs OKR au dernier trimestre.

• Analyse diagnostique : Les données sont analysées pour comprendre pourquoi quelque chose s'est produit. Tout comme un médecin diagnostique la cause d'un problème de santé, l'analyse diagnostique consiste à identifier la cause fondamentale d'une tendance ou d'un modèle particulier, comme la raison pour laquelle les ventes ont chuté au cours du dernier trimestre ou pourquoi une campagne de marketing numérique a atteint un taux d'engagement record.

• Analyse prédictive : Les données sont analysées pour prédire les tendances et les modèles afin de prévoir les résultats futurs. Comme son nom l'indique, l'analyse prédictive est utilisée pour mieux comprendre comment quelque chose pourrait se développer à l'avenir, comme pour projeter la croissance d'une organisation au cours des cinq prochaines années ou le nombre total de ventes qui pourraient être réalisées au cours d'un trimestre à venir.

• Analyse prescriptive : Les données sont analysées pour identifier comment un objectif particulier peut être atteint. Tout comme un médecin peut prescrire un traitement pour guérir la maladie d'un patient, l'analyse prescriptive est utilisée pour définir la ligne de conduite requise pour qu'une organisation atteigne un objectif particulier, comme ce qu'elle doit faire pour atteindre ses objectifs de vente l'année prochaine ou pour augmenter sa portée marketing avec des ressources limitées.

Utilisations de l'IA dans l'analyse

Les utilisations de l'IA dans l'analyse de données sont vastes, diverses et évoluent continuellement à mesure que le domaine de l'intelligence artificielle progresse. Néanmoins, certaines utilisations de l'IA deviennent de plus en plus répandues dans le monde des affaires, et les gestionnaires et les dirigeants d'organisations devraient en être informés. Ci-dessous, nous explorons trois de ces utilisations.

1. Démocratiser les données

Pour prendre des décisions efficaces basées sur les données, les professionnels des affaires ont besoin d'accéder aux points de données et aux informations pertinentes dès que leur besoin se présente. Malgré ce fait, de nombreux professionnels au sein des organisations manquent des compétences techniques nécessaires pour travailler efficacement avec les données et en tirer les réponses dont ils ont besoin.

Heureusement, les outils d'intelligence artificielle et analyse de données peuvent aider à démocratiser les données sur le lieu de travail grâce à des interfaces interactives qui permettent aux utilisateurs d'interroger simplement la plateforme elle-même. Plutôt que d'avoir à fouiller dans le backend, les outils d'IA générative comme les chatbots peuvent répondre directement aux questions des utilisateurs afin qu'ils puissent obtenir les informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

2. Analyser efficacement les grands ensembles de données

De nombreuses organisations sont submergées de données. Pourtant, plutôt que d'aider les travailleurs à prendre les meilleures décisions, de nombreux professionnels trouvent que le volume même des données à leur disposition entrave leur prise de décision plutôt que de l'aider.

Selon une étude de 2022 menée par OpenText, par exemple, 80 pour cent des travailleurs dans le monde souffrent de surcharge d'informations due à des données cloisonnées dans trop d'endroits, ainsi qu'à un mauvais accès et une mauvaise gouvernance des données [1].

L'IA peut aider à remédier à la surcharge de données que de nombreux travailleurs connaissent en analysant rapidement et efficacement les grandes quantités de données avec lesquelles les organisations luttent actuellement. En effet, les travailleurs peuvent avoir confiance que les informations devant eux sont à la fois fiables et à jour, ce qui leur permet de prendre des décisions solides lorsque le moment l'exige.

3. Automatiser la gestion des données

Certaines des tâches les plus fastidieuses et chronophages de l'analyse de données sont aussi les plus fondamentales : extraire, nettoyer et saisir des données dans des bases de données sont toutes des étapes nécessaires à accomplir avant qu'une analyse efficace puisse avoir lieu. En conséquence, de nombreux professionnels des données consacrent une grande partie de leur temps à accomplir ces étapes nécessaires plutôt que de se concentrer sur les aspects les plus complexes et les plus impactants de leur travail.

Heureusement, l'IA est bien adaptée aux tâches de gestion des données telles que le nettoyage, la saisie et la classification des données, et peut les effectuer automatiquement sans intervention humaine. De plus, l'IA peut détecter les anomalies et les erreurs dans les ensembles de données et résoudre ces problèmes pour assurer l'intégrité d'une base de données, afin que les professionnels des données puissent avoir confiance en leurs résultats et leurs informations.

Avantages de l'analyse par IA

Il existe de nombreux avantages à utiliser l'IA pour l'analyse de données. Parmi les plus courants que les organisations peuvent expérimenter, on trouve :

• Amélioration de la prise de décision : L'intelligence artificielle et analyse de données a le pouvoir de démocratiser les données, afin que les professionnels des affaires sans formation en analyse de données puissent obtenir des informations lorsqu'ils en ont besoin. En retour, elle a le pouvoir d'améliorer la prise de décision pour un plus grand nombre de travailleurs que de nombreuses solutions de BI utilisées aujourd'hui.

• Augmentation de la productivité : Les outils d'IA peuvent effectuer des tâches d'analyse de données fastidieuses qui prennent beaucoup de temps aux professionnels des données. Libérés de ces tâches, les data scientists et les analystes peuvent se concentrer sur les projets les plus complexes et les plus impactants pour leurs employeurs. 

• Plus grande précision prédictive : À mesure que l'IA progresse, ses capacités s'étendent également. En particulier, les modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique ont la capacité de prédire les résultats avec plus de précision que de nombreuses techniques prédictives utilisées par les professionnels des affaires dans le passé.

• Interfaces dynamiques et personnalisées : Les tableaux de bord de BI sont un outil courant utilisé par les professionnels des affaires chaque jour. Mais, alors que de nombreux tableaux de bord traditionnels n'ont que des fonctionnalités interactives limitées, ceux basés sur l'IA ont le potentiel de répondre dynamiquement aux utilisateurs et de leur fournir une vue personnalisée afin qu'ils puissent faire leur meilleur travail.

Exemple d'analyse par IA

Il existe de nombreuses façons pour les entreprises d'implémenter l'intelligence artificielle et analyse de données dans leurs flux de travail existants. Pour certaines organisations, en fait, c'est même au cœur de leur marque et de leur modèle d'affaires.

Netflix, par exemple, utilise l'apprentissage automatique pour fournir aux clients des recommandations personnalisées afin de les encourager à rester sur la plateforme. Non content d'utiliser l'IA simplement pour créer une expérience client engageante, l'entreprise l'utilise également pour concevoir son catalogue de films, identifier les caractéristiques du contenu réussi et orienter ses dépenses publicitaires, entre autres choses.

À mesure que l'IA devient plus conviviale, il est raisonnable de supposer que nombre des techniques qui ont rendu des entreprises comme Netflix prospères deviendront plus répandues dans les petites et moyennes entreprises également.

Outils d'analyse par IA

Maintenant que vous avez une meilleure compréhension de l'intelligence artificielle et analyse de données, il est temps de commencer à explorer les outils qui peuvent vous aider à l'implémenter dans votre propre organisation. Voici quelques outils d'intelligence artificielle et analyse de données courants que vous pourriez envisager d'explorer :

• ChatGPT

• Tableau AI et Tableau Pulse

• Power BI avec AI Insights

• IBM Cognos Analytics

• Jupyter AI

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