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L'intelligence artificielle (IA) consiste 脿 cr茅er des machines capables d'effectuer les types de t芒ches que seuls les humains peuvent habituellement accomplir. Il n'est peut-锚tre pas surprenant que de nombreux dirigeants d'entreprise aient manifest茅 un vif int茅r锚t pour le d茅veloppement de cette technologie, d'autant plus qu'elle est de plus en plus capable d'effectuer certaines t芒ches que seuls des professionnels hautement qualifi茅s pouvaient accomplir auparavant.

Parmi les nombreux domaines que l'IA transforme, l'analyse de donn茅es est probablement le mieux pr茅par茅 脿 int茅grer ces nouvelles technologies dans sa structure existante. Apr猫s tout, de nombreuses technologies d'IA d茅pendent exactement du type de donn茅es avec lesquelles les professionnels des donn茅es travaillent quotidiennement, et beaucoup de ces travailleurs utilisent d茅j脿 des formes d'IA pour accomplir leur travail chaque jour. 脌 mesure que les capacit茅s de l'IA s'茅tendent, son impact potentiel sur le domaine de l'analyse de donn茅es s'accro卯t 茅galement.

Ici, vous en apprendrez davantage sur l'intelligence artificielle et analyse de donn茅es, y compris ses utilisations, ses avantages et comment elle est d茅j脿 utilis茅e dans le monde r茅el. 脌 la fin, vous explorerez 茅galement quelques outils d'intelligence artificielle et analyse de donn茅es 脿 envisager pour votre organisation et trouverez des programmes de formation recommand茅s pour vous aider 脿 d茅velopper vos comp茅tences en IA.

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Qu'est-ce que l'analyse par IA ?

L'intelligence artificielle et analyse de donn茅es est une forme d'analyse de donn茅es qui exploite l'intelligence artificielle 鈥� en particulier, des formes avanc茅es d'apprentissage automatique 鈥� 脿 des fins d'intelligence d'affaires. Bien qu'elle soit significativement distincte des m茅thodes d'analyse de donn茅es traditionnelles utilis茅es par de nombreuses organisations, l'intelligence artificielle et analyse de donn茅es vise 脿 atteindre la m锚me finalit茅: analyser des ensembles de donn茅es pour produire des informations exploitables et guider les d茅cisions bas茅es sur les donn茅es.

La diff茅rence fondamentale entre l'intelligence artificielle et analyse de donn茅es et l'analyse de donn茅es traditionnelle r茅side dans les types de technologies utilis茅es pour cr茅er et acc茅der 脿 ces informations. Aujourd'hui, de nombreuses organisations s'appuient sur des outils d'intelligence d'affaires (BI) traditionnels comme les tableaux de bord pour synth茅tiser et afficher des points de donn茅es pour une r茅f茅rence facile lors de la prise de d茅cisions. Pourtant, bien que ces outils soient efficaces, ils offrent souvent une vue statique des donn茅es pour la plupart des utilisateurs, s'appuient fortement sur l'analyse statistique pour g茅n茅rer des informations et exigent que les analystes tirent eux-m锚mes des conclusions plut么t que de s'appuyer sur la technologie.

L'intelligence artificielle et analyse de donn茅es utilise des m茅thodes d'IA avanc茅es, telles que le traitement du langage naturel (TLN) et l'apprentissage profond, pour analyser de grands ensembles de donn茅es, d茅velopper des informations et guider la prise de d茅cision de mani猫re dynamique qui r茅pond directement aux interactions des utilisateurs. Par exemple, une plateforme d'analyse bas茅e sur l'IA pourrait permettre aux utilisateurs professionnels de poser directement des questions comme "Quels ont 茅t茅 nos r茅sultats de vente le trimestre dernier ?" et "Quel est le nombre moyen de ventes r茅alis茅es pendant la saison des f锚tes du quatri猫me trimestre au cours des trois derni猫res ann茅es ?" En r茅ponse, le syst猫me serait capable de r茅pondre 脿 ces requ锚tes de mani猫re dynamique sans n茅cessiter d'intervention humaine.

L'intelligence artificielle et analyse de donn茅es consiste donc simplement 脿 appliquer les derniers d茅veloppements commerciaux de l'IA 脿 la pratique de l'analyse de donn茅es d茅j脿 茅tablie au sein de nombreuses organisations.

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Types d'analyse courants

Il existe quatre principaux types d'analyse de donn茅es possibles avec l'analyse de donn茅es traditionnelle et l'analyse par IA. Ces types comprennent:

• Analyse descriptive : Les donn茅es sont examin茅es pour comprendre ce qui se passe actuellement ou ce qui s'est pass茅 pendant une p茅riode d茅finie dans le pass茅. L'analyse descriptive consiste 脿 d茅crire l'茅tat de quelque chose tel qu'indiqu茅 par les points de donn茅es pertinents, comme les ventes 脿 ce jour d'une entreprise ou le taux de r茅ussite d'une 茅quipe 脿 atteindre leurs OKR au dernier trimestre.

• Analyse diagnostique : Les donn茅es sont analys茅es pour comprendre pourquoi quelque chose s'est produit. Tout comme un m茅decin diagnostique la cause d'un probl猫me de sant茅, l'analyse diagnostique consiste 脿 identifier la cause fondamentale d'une tendance ou d'un mod猫le particulier, comme la raison pour laquelle les ventes ont chut茅 au cours du dernier trimestre ou pourquoi une campagne de marketing num茅rique a atteint un taux d'engagement record.

• Analyse pr茅dictive : Les donn茅es sont analys茅es pour pr茅dire les tendances et les mod猫les afin de pr茅voir les r茅sultats futurs. Comme son nom l'indique, l'analyse pr茅dictive est utilis茅e pour mieux comprendre comment quelque chose pourrait se d茅velopper 脿 l'avenir, comme pour projeter la croissance d'une organisation au cours des cinq prochaines ann茅es ou le nombre total de ventes qui pourraient 锚tre r茅alis茅es au cours d'un trimestre 脿 venir.

• Analyse prescriptive : Les donn茅es sont analys茅es pour identifier comment un objectif particulier peut 锚tre atteint. Tout comme un m茅decin peut prescrire un traitement pour gu茅rir la maladie d'un patient, l'analyse prescriptive est utilis茅e pour d茅finir la ligne de conduite requise pour qu'une organisation atteigne un objectif particulier, comme ce qu'elle doit faire pour atteindre ses objectifs de vente l'ann茅e prochaine ou pour augmenter sa port茅e marketing avec des ressources limit茅es.

Utilisations de l'IA dans l'analyse

Les utilisations de l'IA dans l'analyse de donn茅es sont vastes, diverses et 茅voluent continuellement 脿 mesure que le domaine de l'intelligence artificielle progresse. N茅anmoins, certaines utilisations de l'IA deviennent de plus en plus r茅pandues dans le monde des affaires, et les gestionnaires et les dirigeants d'organisations devraient en 锚tre inform茅s. Ci-dessous, nous explorons trois de ces utilisations.

1. D茅mocratiser les donn茅es

Pour prendre des d茅cisions efficaces bas茅es sur les donn茅es, les professionnels des affaires ont besoin d'acc茅der aux points de donn茅es et aux informations pertinentes d猫s que leur besoin se pr茅sente. Malgr茅 ce fait, de nombreux professionnels au sein des organisations manquent des comp茅tences techniques n茅cessaires pour travailler efficacement avec les donn茅es et en tirer les r茅ponses dont ils ont besoin.

Heureusement, les outils d'intelligence artificielle et analyse de donn茅es peuvent aider 脿 d茅mocratiser les donn茅es sur le lieu de travail gr芒ce 脿 des interfaces interactives qui permettent aux utilisateurs d'interroger simplement la plateforme elle-m锚me. Plut么t que d'avoir 脿 fouiller dans le backend, les outils d'IA g茅n茅rative comme les chatbots peuvent r茅pondre directement aux questions des utilisateurs afin qu'ils puissent obtenir les informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

2. Analyser efficacement les grands ensembles de donn茅es

De nombreuses organisations sont submerg茅es de donn茅es. Pourtant, plut么t que d'aider les travailleurs 脿 prendre les meilleures d茅cisions, de nombreux professionnels trouvent que le volume m锚me des donn茅es 脿 leur disposition entrave leur prise de d茅cision plut么t que de l'aider.

Selon une 茅tude de 2022 men茅e par OpenText, par exemple, 80 pour cent des travailleurs dans le monde souffrent de surcharge d'informations due 脿 des donn茅es cloisonn茅es dans trop d'endroits, ainsi qu'脿 un mauvais acc猫s et une mauvaise gouvernance des donn茅es [].

L'IA peut aider 脿 rem茅dier 脿 la surcharge de donn茅es que de nombreux travailleurs connaissent en analysant rapidement et efficacement les grandes quantit茅s de donn茅es avec lesquelles les organisations luttent actuellement. En effet, les travailleurs peuvent avoir confiance que les informations devant eux sont 脿 la fois fiables et 脿 jour, ce qui leur permet de prendre des d茅cisions solides lorsque le moment l'exige.

3. Automatiser la gestion des donn茅es

Certaines des t芒ches les plus fastidieuses et chronophages de l'analyse de donn茅es sont aussi les plus fondamentales : extraire, nettoyer et saisir des donn茅es dans des bases de donn茅es sont toutes des 茅tapes n茅cessaires 脿 accomplir avant qu'une analyse efficace puisse avoir lieu. En cons茅quence, de nombreux professionnels des donn茅es consacrent une grande partie de leur temps 脿 accomplir ces 茅tapes n茅cessaires plut么t que de se concentrer sur les aspects les plus complexes et les plus impactants de leur travail.

Heureusement, l'IA est bien adapt茅e aux t芒ches de gestion des donn茅es telles que le nettoyage, la saisie et la classification des donn茅es, et peut les effectuer automatiquement sans intervention humaine. De plus, l'IA peut d茅tecter les anomalies et les erreurs dans les ensembles de donn茅es et r茅soudre ces probl猫mes pour assurer l'int茅grit茅 d'une base de donn茅es, afin que les professionnels des donn茅es puissent avoir confiance en leurs r茅sultats et leurs informations.

Avantages de l'analyse par IA

Il existe de nombreux avantages 脿 utiliser l'IA pour l'analyse de donn茅es. Parmi les plus courants que les organisations peuvent exp茅rimenter, on trouve :

• Am茅lioration de la prise de d茅cision : L'intelligence artificielle et analyse de donn茅es a le pouvoir de d茅mocratiser les donn茅es, afin que les professionnels des affaires sans formation en analyse de donn茅es puissent obtenir des informations lorsqu'ils en ont besoin. En retour, elle a le pouvoir d'am茅liorer la prise de d茅cision pour un plus grand nombre de travailleurs que de nombreuses solutions de BI utilis茅es aujourd'hui.

• Augmentation de la productivit茅 : Les outils d'IA peuvent effectuer des t芒ches d'analyse de donn茅es fastidieuses qui prennent beaucoup de temps aux professionnels des donn茅es. Lib茅r茅s de ces t芒ches, les data scientists et les analystes peuvent se concentrer sur les projets les plus complexes et les plus impactants pour leurs employeurs.听

• Plus grande pr茅cision pr茅dictive : 脌 mesure que l'IA progresse, ses capacit茅s s'茅tendent 茅galement. En particulier, les mod猫les d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique ont la capacit茅 de pr茅dire les r茅sultats avec plus de pr茅cision que de nombreuses techniques pr茅dictives utilis茅es par les professionnels des affaires dans le pass茅.

• Interfaces dynamiques et personnalis茅es : Les tableaux de bord de BI sont un outil courant utilis茅 par les professionnels des affaires chaque jour. Mais, alors que de nombreux tableaux de bord traditionnels n'ont que des fonctionnalit茅s interactives limit茅es, ceux bas茅s sur l'IA ont le potentiel de r茅pondre dynamiquement aux utilisateurs et de leur fournir une vue personnalis茅e afin qu'ils puissent faire leur meilleur travail.

Exemple d'analyse par IA

Il existe de nombreuses fa莽ons pour les entreprises d'impl茅menter l'intelligence artificielle et analyse de donn茅es dans leurs flux de travail existants. Pour certaines organisations, en fait, c'est m锚me au c艙ur de leur marque et de leur mod猫le d'affaires.

Netflix, par exemple, utilise l'apprentissage automatique pour fournir aux clients des recommandations personnalis茅es afin de les encourager 脿 rester sur la plateforme. Non content d'utiliser l'IA simplement pour cr茅er une exp茅rience client engageante, l'entreprise l'utilise 茅galement pour concevoir son catalogue de films, identifier les caract茅ristiques du contenu r茅ussi et orienter ses d茅penses publicitaires, entre autres choses.

脌 mesure que l'IA devient plus conviviale, il est raisonnable de supposer que nombre des techniques qui ont rendu des entreprises comme Netflix prosp猫res deviendront plus r茅pandues dans les petites et moyennes entreprises 茅galement.

Outils d'analyse par IA

Maintenant que vous avez une meilleure compr茅hension de l'intelligence artificielle et analyse de donn茅es, il est temps de commencer 脿 explorer les outils qui peuvent vous aider 脿 l'impl茅menter dans votre propre organisation. Voici quelques outils d'intelligence artificielle et analyse de donn茅es courants que vous pourriez envisager d'explorer :

• ChatGPT

• Tableau AI et Tableau Pulse

• Power BI avec AI Insights

• IBM Cognos Analytics

• Jupyter AI

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