Globalement, les technologies telles que l’IA sont révolutionnaires, en particulier dans des domaines comme l’analyse de données. L’IA générative a besoin de données pour fonctionner ; elle entraîne le système à reconnaître les schémas, les relations et les structures au sein des données. Elle sert de socle à la création d’un modèle qui permet de générer de nouvelles conclusions pertinentes. L’IA générative ne peut donc pas fonctionner sans données.
Dès lors, les entreprises doivent commencer par mettre de l’ordre dans la structuration de leurs données. Dans un article récent, McKinsey souligne l’importance pour les entreprises de procéder à une évaluation de leurs infrastructures afin d’exploiter l’IA à plus grande échelle et d’obtenir ainsi des résultats plus pertinents à partir des données.
Pour une association réussie de l’IA générative et de l’analyse de données, quatre critères sont à considérer en priorité :
La diversité des données
Un critère essentiel pour exploiter l’IA réside dans la capacité à rassembler des données issues de sources diverses. De nos jours, les données proviennent d’une multitude d’organisations et de sources, à l’image des systèmes centraux, des solutions SAP, de divers fichiers ou encore d’applications SaaS. De plus, elles se présentent sous différents formats. La consolidation de l’ensemble de ces données permet à l’IA de les organiser et d’en extraire des informations tout en repérant les schémas afin de formuler des prédictions ou des analyses éclairées. La combinaison de données présentes sous de nombreuses formes améliore les algorithmes d’IA, car cela permet de limiter les partis pris et les inconvénients d’un ensemble unique de données. Investir dans une solution d’intégration des données qui facilite la collecte exhaustive de données afin d’obtenir des résultats en temps réel permet aux entreprises de disposer d’informations exactes.La gouvernance des données
Afin d’exploiter les données de manière productive, celles-ci doivent être organisées et considérées comme fiables. Très souvent, des inquiétudes émergent concernant la sécurisation et la confidentialité des données lors de l’utilisation d’une IA générative – des inconnues demeurent quant à la facilité avec laquelle ces informations peuvent être piratées ou exploitées de manière imprévue. Ces craintes peuvent souvent mener à des conclusions obtenues à partir d’informations inexactes ou incomplètes :le manque de confiance en l’IA générative conduit en effet à limiter son accès à l’ensemble des données. Les entreprises sont déjà tenues de se conformer aux réglementations concernant les mesures de sécurité, auxquelles vont bientôt s’ajouter des législations de l’Union européenne concernant l’IA et ChatGPT.Des données non vérifiées et de qualité médiocre peuvent conduire les entreprises à prendre de mauvaises décisions ce qui limite leur efficacité et leur capacité d’innovation. La mise en place d’une gouvernance des données aide à lutter contre le chaos qui règne dans l’univers des données et peut mener au contraire à la création d’un système de données partageable et automatisé.
Des informations consommables
Pour que le fonctionnement des outils d’IA soit mieux compris, les informations qu’ils génèrent doivent être présentées sous une forme consommable et accessible par les personnes qui les exploitent. Les données sont souvent représentées de différentes manières, notamment sous forme de diagrammes, de graphiques ou de tableaux. Or si l’IA possède la capacité de créer et de générer des données, celles-ci doivent être présentées de façon à être facilement appréhendables, afin que les actions qui en découlent soient clairement comprises.L’IA générative permet de combler le fossé créé par la data literacy, soit les compétences permettant de lire, comprendre, analyser et travailler avec les données, en stimulant la créativité des entreprises. Ainsi, un plus grand nombre d’utilisateurs est engagé et sont ainsi à même de surmonter des problèmes complexes liés aux données. S’appuyer sur des sources variées et des données plus facilement accessibles et compréhensibles permet de mettre en évidence tout le potentiel de création de valeur de l’IA dans le domaine de l’analyse de données.
En investissant dans les solutions d’analyse de données pertinentes, il devient possible de tirer avantage des capacités de l’IA et du machine learning afin de créer des visualisations et des tableaux de bord puissants qui procurent des résultats d’analyses faciles à mettre en œuvre.
Des systèmes connectés
Les informations tirées des données ne sont valables qu’à partir du moment où des décisions sont prises en s’appuyant sur ces données. Le fait de connecter une IA générative avec des systèmes opérationnels permet de déclencher des actions pour les équipes. Les entreprises peuvent alors à leur tour tirer avantage de cette technologie disruptive. L’intégration de l’analyse de données alimentée par l’IA afin d’étudier les données en temps réel favorise des conclusions immédiates et la formulation de recommandations sur la base de déclencheurs ou de seuils prédéterminés. Ces déclencheurs peuvent être paramétrés pour lancer des actions ou des alertes spécifiques lorsque les conditions sont réunies.Dans les faits, il s’agit d’une solution d’automatisation « no-code » qui permet de créer des flux de travail sophistiqués. En la connectant à l’ensemble de leurs applications, les entreprises peuvent ainsi déclencher des actions à partir de leurs systèmes.
L’avenir des données commence maintenant
Par le passé, les plateformes d’analyse de données étaient conçues pour un usage humain. À l’avenir, les IA vont forcer les éditeurs à repenser la manière dont ces plateformes fonctionnent. Une transition va se faire en faveur de l’organisation, de la consolidation et de la conservation des données au profit de l’IA générative. Cela permettra ainsi d’obtenir des résultats d’analyses conçus pour être consommés permettant de tirer avantage de vastes quantités de données déjà triées de manière plus efficace et pertinente.L‘intégration des capacités d’IA au domaine de l’analytique est le seul moyen de parvenir à des conclusions en temps réel plus approfondies. De même, son intégration dans des systèmes déjà exploités montre que les êtres humains ont déjà adopté cette technologie en l’associant à leur outils quotidiens, ce qui nous permettra de dépasser enfin cette peur de l’inconnu.
Par James Fisher, Chief Strategy Officer chez Qlik
