Intelligence artificielle et analyse de données : le duo dynamique transformant les entreprises ?
Tirer parti de nouvelles technologies n’est pas forcément un exercice facile, mais il se simplifie lorsqu’on respecte quelques règles et que l’on identifie correctement ses besoins et ses attentes. Pour autant, toutes les entreprises sont loin d’avoir passé le cap. C’est que passer d’une initiative à un projet d’entreprise nécessite une idée de départ, des compétences et une démarche. Côté métier tout d’abord, on manque de vision sur des cas d’usage, et sur le ROI attendu. Et côté technique, l’entreprise manque souvent de compétences (accompagnement, prototypage, passage à l’échelle), ce qui rend la démarche projet pas forcément très claire.
Le Cœur du SI décisionnel : l’analyse des données
Le SI de l’entreprise se découpe souvent en 2 parties : d’une part, le SI Transactionnel, en charge du business opérationnel, des « transactions » et de ce qui s’y rapporte. D’un autre côté : le SI Décisionnel, qui traite les données générées par le SI transactionnel, et potentiellement d’autres données, pour analyser l’activité de l’entreprise.
Historiquement, on analyse des données structurées (celles contenues dans des bases de données relationnelles transactionnelles) avec des outils de Business Intelligence (ETL, Data Integration, outils de visualisation) dans des bases de données décisionnelles prévues à cet effet de type Datawarehouse ou Datamart, par exemple.
Le Big Data a apporté une gestion différente des données, avec la prise en compte de nouveaux types de données moins structurées, de nouveaux algorithmes de traitement, mais surtout avec une nouvelle façon de conserver les données sans imposer de format trop rigide. On stocke alors les données dans des Datalakes et des bases de données NoSQL, dans des formats plutôt non-structurés ou semi-structurés.
En quoi l’IA est différente de ce que je fais actuellement avec mes données ?
Tout d’abord, l’IA apporte une nouvelle façon de voir les choses, de trouver des solutions à des problèmes. La démarche s’apparente à la Business Intelligence ou au Big Data dans sa volonté de « faire parler les chiffres » ou « tirer parti des données » afin d’en extraire des informations pertinentes pour la gestion de l’entreprise.
La différence réside dans les attendus : là où la BI ou le Big Data permettent de constater, l’intelligence artificielle vise à prévoir.
Et ça, c’est nouveau, en tout cas dans de telles proportions.
Les IAs génératives type ChatGPT, par exemple, cherchent à déterminer la suite de caractères la plus probable complétant les caractères qui ont été saisis à partir des milliards de pages de texte extrait du Web.
Ainsi, l’IA ne répond pas à une question, c’est juste que la suite la plus logique d’un texte commençant par une question est une réponse…
Transformer son entreprise en tirant parti de l’IA
Tout ça est bien gentil, mais moi, pour mon entreprise, que puis-je en tirer ?
Beaucoup de solutions logicielles actuelles ajoutent des modules d’IA pour améliorer l’expérience utilisateur, améliorer les résultats, ou proposer de nouveau services. Par exemple, les systèmes de traitement d’image sont capables de comprendre leurs contextes et les objets filmés, les constructeurs se dotent de systèmes permettant d’anticiper les pannes de manière plus précises, des assistants logiciels permettent une prise en main plus efficace pour les utilisateurs.
Pour une approche plus spécifique, on parle de projet d’IA, et cela n’est pas aussi compliqué qu’il y parait. Azalyst se tient à vos côtés pour vous aider à avancer sur ces sujets !
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