Après le big data, la business intelligence (BI), voici l’intelligence décisionnelle dopée à l’IA pour aider les entreprises à prendre des décisions commerciales. Dans son étude « What Every executive needs to now about AI-Powered Decision Intelligence » sur l’intelligence décisionnelle, IDC analyse les réponses des décideurs commerciaux et informatiques de 322 grandes entreprises réparties dans 8 pays et 6 secteurs d'activité. L’enquête porte sur l’automatisation entière ou partielle du processus décisionnel appuyé par l’IA pour accélérer la vitesse de décision. A la question, « Parmi toutes les décisions que vous prenez dans le cadre de votre travail, quelle est la part de celles qui sont prises de la manière
suivante ? », les réponses sont instructives.
Un tiers des décisions sont prises surtout sur la base de l'expérience ou de l'intuition, avec un recours minimal à l'analyse des données.
Un autre tiers des décisions sont prises principalement sur la base d'une analyse exploratoire des données, en intégrant l'évaluation de toutes les solutions et la prise en compte des résultats potentiels et des impacts.
Un dernier tiers des décisions sont prises en associant l'expérience et la prise de décision fondée sur l’analyse des données.
Le graphique ci-dessous montre que toutes les fonctions sont impactées par l’intelligence décisionnelle. Les trois métiers les plus impactés sont l’IT (48 %), les opérations courantes (47 %) et la chaine d’approvisionnement (38 %).
Concernant les biais et contraintes qui affectent les données, l’enquête d’IDC pointe la dégradation de la qualité des données. Ainsi, trois quarts des décideurs affirment que les données perdent leur valeur en quelques jours. Une volatilité préoccupante. Ils sont 33 % à indiquer qu'ils n’utilisent pas souvent les données qu'ils reçoivent, ce qui situe le niveau de pertes d’informations. Autre frein, les données structurées et non-structurées deviennent de plus en plus complexes à traiter pour 61 % de l’échantillon. Preuve qu’ils ont conscience de la valeur de l’analyse d’informations pertinentes, 70 % des répondants pensent que les données sont sous-utilisées.
Les freins à l’intelligence décisionnelle
Le recours à l’IA ne supprime pas les problèmes liés à l’analyse exploratoire des données. Il s’agit d’une part, de l’aspect sécurité avec le potentiel de fuites de données étant donné leur énorme volume et la diversité des données analysées. Ensuite, la mise en place d’outils de business intelligence, le cout de leur stockage et de leur tri, associés à l’IA, représente un gros budget. Notamment pour les PME et ETI.Autre biais, la qualité médiocre des données mentionnée dans l’étude d’IDC est un problème si les outils d’intelligence décisionnelle travaillent sur des informations inutiles ou pire fausses, ce qui obère la qualité des résultats.
Enfin, l’adoption par le personnel des outils d’intelligence décisionnelle assistés par l’IA est essentielle. Il existe un point d’inflexion à partir duquel l’entreprise passe à l’automatisation des décisions comme le montre l’étude d’IDC qui a analysé les réactions à l’automatisation des processus d’une entreprise de produits de grande consommation. Dans ce cas spécifique, si 80 % des décisions de premier choix recommandées par le système sont acceptées par les salariés, l’entreprise les automatise définitivement.
