Défis et bénéfices d’infuser l’IA dans l’analytique et la BI

Julien Bloch – Country Manager France & Benelux MicroStrategy partage son analyse du sujet.

Malgré des investissements continus et une attention accrue, la cohérence et la qualité des données demeurent un défi pour les organisations. En effet, l’augmentation de la complexité et du volume des données, couplée à l’évolution rapide des technologies liées à l’IA, accroît le risque d’inexactitudes et compromet la fiabilité des informations obtenues. Et malheureusement, la mise à disposition de simples capacités de libre-service vient compliquer les choses.

Avec l’IA, la confidentialité et la sécurité des données continuent de poser de véritables problèmes en analytique et en BI du fait des énormes volumes de données traitées et de la complexité des algorithmes d’IA, qui risquent d’exposer accidentellement des données sensibles. De plus, l’interconnectivité des systèmes d’IA amplifie le risque de violation des données et souligne la nécessité de disposer de mesures avancées de sécurité et de contrôle de la confidentialité.

La couche sémantique, composant essentiel de tout projet analytique et de BI

La couche sémantique est le composant indispensable à la simplification des processus de BI et d’une meilleure compréhension des données. Grâce à une vue structurée et unifiée de données provenant de sources disparates, les utilisateurs obtiennent des informations précises à partir d’ensembles de données complexes sans devoir posséder de compétences techniques spécialisées. L’année dernière, le secteur a connu un regain d’intérêt pour la couche sémantique et en a fait une priorité. Sa versatilité en fait un outil incontournable pour les organisations qui cherchent à optimiser leurs capacités en analytique de données. Les couches sémantiques constituent la colonne vertébrale de l’analytique et sont de plus en plus liées aux technologies d’IA et de Machine Learning.

De l’amélioration de la précision des données à l’analytique en libre-service, en passant par le renforcement de la sécurité et de la gouvernance des données, les couches sémantiques jouent un rôle multifacette en appui du cycle de vie de l’analytique.

Améliorer l’engagement des salariés dans l’analytique et la BI

Peu à l’aise et dotés de compétences limitées, certains salariés n’osent pas utiliser les plateformes d’analytique/BI. Bien qu’aucun obstacle notable ne s’oppose à ce qu’ils les utilisent plus fréquemment, trois problèmes souvent observés conjointement éclairent sur ce qui les retient : facilité d’utilisation d’autres outils adéquats, capacités limitées des infrastructures et manque de compétences ou de formation. Néanmoins, les collaborateurs tendent de plus en plus à utiliser ces plateformes, mais nombre de difficultés qu’ils rencontrent proviennent de problèmes de données sous-jacents et d’un manque de contexte métier. Lorsqu’aucun contexte métier n’est incorporé aux données, les collaborateurs peinent à déduire des informations significatives pour leurs scénarios métiers spécifiques.

Afin de lever ces barrières, la majorité des organisations ont aujourd’hui un plan visant à donner aux utilisateurs les moyens de tirer parti de l’analytique. Les approches varient selon les organisations, mais un grand nombre ont pour but d’améliorer la productivité et l’efficacité en incorporant l’automatisation, le libre-service et l’IA. Pour ce faire, les organisations prévoient d’intégrer des fonctionnalités d’IA générative et de s’appuyer sur l’analytique augmentée comme moteur de recommandation. Les avancées de l’analytique prédictive, de l’intelligence artificielle et du Machine-Learning créent de la demande en solutions d’analytique/BI, avec pour principal objectif une augmentation de l’adoption par les utilisateurs finaux. Ces technologies sont bien en train de révolutionner la prise de décision dans les entreprises.

L’analytique augmentée et l’IA générative ont le vent en poupe

En s’appuyant sur l’IA, les organisations se lancent à plein régime dans l’automatisation des analyses, la création de tableaux de bord et la génération d’informations, afin d’optimiser l’accessibilité et la fiabilité des prises de décision axées sur les données. On observe que les orientations des 24 prochains mois diffèrent selon les secteurs. Dans l’industrie, par exemple, la collaboration ainsi que le partage des données et informations seront les principales fonctionnalités ciblées. Dans le commerce de détail, en revanche, l’accent sera mis sur la préparation/ transformation des données, tandis que dans les services financiers, la priorité sera donnée à un meilleur accès des utilisateurs non techniques aux fonctionnalités de libre-service.

Dans la diversité des obstacles recensés, la personnalisation les outils d’IA permet de répondre aux cas d’usage et aux besoins spécifiques des parties prenantes, notamment pour améliorer considérablement l’expérience utilisateur et l’efficacité générale de la plateforme. La personnalisation peut aller de l’incorporation d’algorithmes uniques de Machine Learning pour les data scientists à des fonctions d’analytique prédictive pour les équipes commerciales.

Au sein des entreprises, la combinaison de cas d’usage de l’IA spécifiques et fonctionnels met en évidence la vaste palette d’applications de l’IA sur les différents marchés. Parmi les cas d’usage ayant le plus fort impact, citons l’analyse prédictive pour améliorer l’efficacité opérationnelle et rester agile, le développement de produits et l’innovation pour bénéficier d’une croissance durable, ou encore la gestion des risques et la détection des fraudes. Les méthodes traditionnelles d’analytique et de gestion des données ne suffisant plus face au volume croissant de données générées et collectées, c’est là qu’intervient l’IA. Elle a le potentiel de révolutionner toutes les facettes du cycle de vie de l’analytique et des données.

De la collecte des données jusqu’à leur exploration en passant par leur préparation et la garantie de leur sécurité au moyen du chiffrement et du contrôle d’accès, les capacités de l’IA sont en train de devenir incontournables dans la plupart des solutions d’analytique et de BI.