Ce que l’analyse augmentée signifie réellement pour les entreprises modernes
L’analyse augmentée intègre l’IA dans les plateformes d’analyse et de business intelligence (ABI), transformant ainsi la manière dont les organisations traitent les données. Les méthodes traditionnelles d’analyse des données reposent largement sur des processus manuels, mais l’analyse augmentée modifie cette dynamique en utilisant l’IA pour assister l’analyse humaine.
Cette intégration apporte une expérience plus conviviale aux utilisateurs non techniques, démocratisant l’accès aux données dans l’ensemble de l’organisation.
En intégrant l’IA dans les plateformes ABI, l’analyse augmentée accélère le traitement des données et réduit le temps nécessaire pour obtenir des informations. L’automatisation des tâches de routine et l’application d’algorithmes avancés aident les analystes à obtenir des informations plus rapidement et avec une plus grande précision.
Selon un rapport de Gartner, les entreprises qui utilisent l’analyse augmentée constatent une augmentation de 30 % de la vitesse d’analyse des données, ce qui se traduit directement par une meilleure prise de décision et une position concurrentielle plus forte.
Comment les outils d’analyse se présentaient-ils avant l’IA générative ?
Avant l’émergence de l’IA générative, les plateformes d’ABI évoluaient déjà en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique (ML) – aidant les utilisateurs à interpréter des requêtes complexes et à fournir des résultats explicatifs sans nécessiter de compétences techniques avancées.
Par exemple, le NLP permet aux utilisateurs de poser des questions en langage clair et de recevoir des résultats compréhensibles, ce qui rend l’analyse des données plus accessible aux utilisateurs professionnels et aux non-scientifiques.
Les modèles d’apprentissage automatique ont permis d’améliorer la précision et la pertinence des informations en identifiant des schémas dans les données qui auraient pu échapper aux analystes humains. L’accent mis sur l’accessibilité et la rapidité a permis aux organisations d’évoluer vers des capacités de prise de décision en temps réel, permettant ainsi à un plus grand nombre de personnes d’utiliser les données de manière efficace.
Des études montrent que les entreprises qui utilisent le NLP dans leurs plateformes de BI ont constaté une réduction de 25 % du temps consacré à la préparation des données et à la formulation des requêtes, ce qui permet aux décideurs d’obtenir des informations plus rapidement.
L’IA générative dynamise les plateformes d’analyse de manière inédite et puissante
L’IA générative libère de nouveaux pouvoirs pour l’analyse
L’IA générative apporte de nouvelles dimensions aux plateformes d’ABI qui vont au-delà des capacités précédentes, offrant des outils pour un engagement plus profond et plus intuitif avec les données.
- Récit et résumé de données : L’IA générative peut créer automatiquement des récits de données, des métadonnées, des codes, des résumés exécutifs et des storyboards visuels. Cela permet aux dirigeants et aux parties prenantes de comprendre rapidement des récits de données complexes sans avoir à se plonger dans les données brutes. Par exemple, les résumés générés par l’IA permettent d’économiser jusqu’à 70 % du temps que les analystes de données consacrent généralement à la création de rapports.
- Analyse conversationnelle : Avec l’IA générative, l’analyse conversationnelle devient une réalité. Les utilisateurs peuvent interagir avec les données en utilisant le langage naturel et recevoir des informations automatisées en temps réel. Cette interaction se fait sans tableau de bord traditionnel, ce qui permet un dialogue continu avec les données qui conservent leur contexte. Des études montrent que l’analyse conversationnelle peut réduire de 40 % le temps nécessaire pour trouver des informations exploitables.
- Intégration avec des LLM tiers et propriétaires : Les plateformes exploitent désormais des modèles de langage de grande taille (LLM) proposés par des fournisseurs de premier plan tels qu’OpenAI, Microsoft et Google. Ces LLM améliorent la compréhension et la génération du langage naturel, ce qui permet à la plateforme de fournir des informations plus nuancées. Les plateformes d’ABI qui intègrent ces modèles font état d’une satisfaction et d’un engagement accrus de la part des utilisateurs grâce à une expérience plus intuitive.
- Amélioration de l’offre des fournisseurs de plateformes : De nombreux fournisseurs de plateformes acquièrent des solutions ponctuelles, y compris des entreprises de GenAI, afin d’améliorer leurs capacités. Ces acquisitions permettent de créer une offre ABI plus complète, offrant aux utilisateurs une large gamme d’outils qui vont au-delà des analyses et des tableaux de bord standard.
Pourquoi l’IA générative change-t-elle la donne pour les données de votre organisation ?
L’IA générative améliore l’utilisation des données en révélant des informations qui, autrement, resteraient cachées. Les modèles d’IA peuvent identifier des modèles, des corrélations et des anomalies dans de vastes ensembles de données plus rapidement que les analystes humains. Cette découverte accélérée permet aux organisations de prendre des décisions plus éclairées, souvent en temps réel.
Par exemple, les entreprises qui utilisent l’IA générative dans leurs processus de données font état d’une réduction de 20 à 40 % du temps de prise de décision, grâce à la capacité de l’IA à analyser les données en continu et à fournir rapidement des informations exploitables. Le déploiement d’informations basées sur l’IA permet également de réduire les biais humains dans l’analyse, ce qui favorise des décisions commerciales plus objectives et plus stratégiques.
Comment l’IA générative gagne-t-elle en crédibilité ?
Découvrez la stratégie de Credibly en matière d’utilisation de l’IA générique
Credibly, une plateforme de prêt aux PME, utilise l’IA générative intégrée à des modèles supervisés pour affiner ses opérations commerciales. L’entreprise se concentre sur la combinaison de l’IA avec des modèles de données existants pour améliorer ses processus d’évaluation des risques et de profilage des clients.
Credibly a ainsi obtenu des délais d’approbation plus courts, passant de plusieurs jours à quelques heures seulement.
La précision s’est également considérablement améliorée dans la création de profils commerciaux, grâce à la capacité de l’IA à traiter et à analyser plus efficacement de vastes ensembles de données – ce qui conduit finalement à une compréhension plus approfondie du comportement des clients, permettant des évaluations de risque plus précises.
Dans un secteur à fort enjeu comme celui du crédit, ces capacités permettent de réduire les taux de défaillance et d’accroître la rentabilité.
Des gains concrets grâce à l’IA de Credibly
Credibly a réalisé plusieurs applications innovantes de l’IA générative, générant des résultats commerciaux tangibles :
- L’utilisation de bases de données vectorielles et l’extraction ont permis d’augmenter la génération : En développant des profils commerciaux plus complets, Credibly a amélioré sa capacité à analyser les données des clients et à identifier efficacement les clients à haut risque.
- Développement d’un moteur de recherche propriétaire basé sur la genAI : Ce moteur ingère et résume les métadonnées provenant de sources internes et externes, ce qui permet de prendre des décisions de souscription plus précises et ajustées au risque. Credibly a ainsi réduit le temps de traitement des demandes de plusieurs minutes à moins de 30 secondes.1
- Améliorations quantifiables : La complexité des processus de prise de décision a diminué, le nombre de sélections nécessaires passant de plusieurs milliers à moins d’une centaine. Ces optimisations ont ensuite conduit à une augmentation notable de la productivité et du revenu par employé, tout en ramenant des tâches précédemment externalisées aux employés onshore, réduisant ainsi les coûts et améliorant l’efficacité opérationnelle.
Surmonter les défis les plus difficiles de l’adoption de l’IA générique
Bien que les avantages soient évidents, Credibly a dû relever plusieurs défis pour adopter l’IA générative :
- Les défis de la GenAI : Des problèmes tels que l’hallucination – où l’IA génère des résultats inexacts ou absurdes – et le nondéterminisme, où les résultats peuvent varier de manière imprévisible, constituent des obstacles majeurs. L’adoption par les utilisateurs a également nécessité une gestion minutieuse, impliquant une formation et un enseignement approfondis afin de maintenir un niveau élevé d’engagement et de confiance dans les résultats de l’IA.
- Stratégies d’atténuation : Credibly a relevé ces défis en exploitant les bases de données existantes et les modèles supervisés pour classer et valider les réponses générées par l’IA, ce qui a permis de maintenir la fiabilité et l’exactitude des informations et de renforcer la confiance des utilisateurs dans les capacités de l’IA.
L’avenir de l’IA générique dans le monde de l’analyse des données
Comment l’IA générative se répand rapidement dans les industries
L’IA générative devient rapidement un élément essentiel des plateformes d’analyse et de BI, offrant des avantages à un plus large éventail d’utilisateurs, notamment les scientifiques des données, les analystes et les scientifiques des données « citoyens ». L’amélioration des capacités de langage naturel permet aux utilisateurs d’interagir de manière plus intuitive avec les données, ce qui entraîne des niveaux d’engagement plus élevés et une adoption plus rapide.
Différentes façons pour les entreprises de sauter dans le train de l’IA générique
Certaines organisations déploient l’IA à grande échelle dans plusieurs fonctions, tandis que d’autres adoptent une approche plus ciblée.
Malgré ces variations, la tendance est à la progression rapide, car les entreprises reconnaissent le potentiel de l’IA pour stimuler l’efficacité et la croissance.
Les analystes prévoient qu’au cours des prochaines années, l’IA générative passera du statut d’avantage concurrentiel temporaire à celui de fonction standard dans les plateformes d’ABI.
Quand l’IA générative deviendra-t-elle un outil de plus dans le kit d’analyse ?
À l’instar des innovations précédentes en matière d’analyse, telles que la modélisation prédictive, la visualisation des données et les tableaux de bord, l’IA générative devrait devenir un produit de base. Avec le temps, elle sera considérée comme un outil nécessaire dans la boîte à outils de l’analyse, accessible aux organisations de toutes tailles et de tous secteurs, démocratisant ainsi davantage l’accès à des informations avancées sur les données.
Dernières réflexions
Alors que l’IA générative continue de transformer l’analyse des données telle que nous la connaissons, la question n’est pas de savoir si votre marque doit s’adapter, mais à quelle vitesse elle peut le faire.
Ferez-vous partie des organisations qui exploiteront cette technologie pour obtenir des informations plus approfondies, rationaliser leurs opérations et devancer leurs concurrents ? Ou resterez-vous à l’écart pendant que d’autres tireront parti de l’IA pour redéfinir leurs marchés ?
