Comment l’Intelligence Artificielle et la Data Analytics peuvent optimiser l’analyse de vos données ?

De plus en plus d’entreprises se lancent dans l’optimisation de leur performance business grâce à l’exploitation raisonnée de leurs données. On parle plus communément d’entreprise « Data Driven », c’est-à-dire une entreprise qui investit et capitalise sur l’analyse de la donnée à sa disposition pour orienter ses prises de décision et sa vision stratégique.  

Mais devant les volumes de données qui sont rapidement devenus exponentiels, il a fallu recourir à de nouvelles technologies et de nouvelles méthodes de travail. 

Dans cet article, nous allons dans un premier temps vous présenter à travers deux exemples concrets, les apports de l’intelligence artificielle et de la data science sur la qualité de vos données et de vos analyses. 

Nous vous partagerons ensuite les bénéfices de l’utilisation de ces technologies ainsi que quelques conseils méthodologiques qui vous permettront de pérenniser cette qualité de données et d’analyse au sein de vos organisations. 

Deux exemples d’utilisation 

Parvenir à faire converger les données remontées dans les différents systèmes informatiques de l’entreprise est l’un des principaux obstacles à une stratégie Data réussie. Cela s’avère très souvent complexe et chronophage. Pour autant, des solutions technologiques, telles que l’IA ou le RPA, peuvent intervenir pour assurer la qualité de vos données et vous aider à les analyser de façon efficace et éclairée. 

• Pour identifier les erreurs 

L’intelligence artificielle peut par exemple, améliorer l’identification des sources d’écart récurrentes entre les données provenant de différents systèmes. En effet, les algorithmes de clustering permettent une classification automatique de la donnée sans intervention humaine.

Par l’apprentissage répété des sources d’écart les plus récurrentes et des solutions de réconciliation adéquates les algorithmes d’IA servent à proposer des correctifs adaptés.

Combinée à une technologie d’automatisation des processus robotisés (RPA), la réconciliation de données peut même être automatisée. 

• Pour des prédictions de chiffres 

Un autre exemple d’utilisation de ces technologies : la prédiction de chiffre d’affaires. Si un historique de données assez conséquent le permet, une intelligence artificielle peut prédire, avec un taux d’erreur faible, le chiffre d’affaires prévisionnel de l’entreprise en se basant sur les tendances passées. Ces technologies apprenantes permettent de remplacer des formules mathématiques figées (Business Intelligence) par des modèles plus dynamiques qui s’adaptent à la donnée en temps réel.  

Les bénéfices apportés 

Optimiser les processus constituant à homogénéiser et regrouper les données de nature ou de source identique mais provenant de canaux de collecte/contact différents et créer une convergence entre les informations des différents systèmes informatiques de vos entreprises permettront : 

• Un gain de temps considérable pour les équipes opérationnelles en charge d’analyser ces données,  
• Une communication grandement facilitée entre les différentes entités productrices et consommatrices de cette donnée,  
• Une prise de décision éclairée grâce à la garantie d’analyse d’une donnée qualitative. 

Pour que ces réconciliations/prédictions soient pérennes avec une donnée qui évolue constamment, un cadre méthodologique doit accompagner ces projets. 

Les méthodologies à adopter pour pérenniser la qualité des données 

Contrairement aux logiciels de programmation classiques, l’IA nécessite un apprentissage et une adaptation constants pour continuer à correspondre à la réalité de la donnée sur laquelle elle est entraînée. De ce fait, les projets autour de ces technologies doivent intégrer des méthodologies spécifiques :  

• Méthode agile pour adapter très régulièrement l’apprentissage de l’algorithme, améliorer ses performances en enrichissant son périmètre d’apprentissage et optimiser les algorithmes.

• Mise en place d’une phase d’amélioration continue dans le RUN de la solution : les algorithmes doivent évoluer en même temps que l’entreprise. Pour qu’une intelligence artificielle continue de fonctionner, il faut sans cesse étendre/améliorer son domaine d’apprentissage même une fois la solution en production.
  Concrètement, plusieurs options existent :
  
  • Création d’une équipe pluridisciplinaire d’analystes de données et de data scientist : l’analyste permettra de détecter les anomalies dans le fonctionnement de la solution et de proposer des correctifs pertinents. Le data scientist permettra d’améliorer et d’optimiser les performances des algorithmes tout au long de la vie de la solution
  • Certaines entreprises/plateformes proposent aussi un service d’amélioration continue de la solution basée sur des interfaces ergonomiques et accessibles à des profils non techniques, ce qui évite le recrutement de ces ressources en interne

• Gouvernance de la donnée forte : la définition de rôles et de responsabilités autour de la donnée est primordiale pour garantir une qualité des flux de données dans le temps. Il est essentiel de nommer dans les organisations des garants de cette qualité par grands domaines de donnée.  

• Conduite du changement : ces technologies et méthodologies récentes doivent être accompagnées d’un processus d’accompagnement du changement afin d’aider vos collaborateurs à se familiariser avec ces nouveaux environnements de travail mais aussi garantir le succès de vos projets.  

Conclusion 

L’utilisation de l’IA et de la data science pour la réconciliation des données ou la prédiction de tendances peut vous aider à optimiser vos processus d’analyse et ainsi permettre un gain de temps et de qualité dans la production de rapports d’analyse. Pour maximiser les bénéfices de ces technologies, un cadre méthodologique adapté doit accompagner la mise en œuvre de ces projets. 

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