Vous cherchez des cas d’intelligence artificielle générative à appliquer à vos données dans votre entreprise ? Dataiku a développé un outil permettant de préparer vos données en vue de leur analyse, accéléré par de l’IAG.
L’idée est de manipuler et transformer ses données à partir de requêtes en langage naturel. Dataiku n’est pas le premier à proposer une telle solution, mais cet usage de l’IA générative simplifie la prise en main de la plateforme par les utilisateurs métiers.
Par exemple, demandez à Dataiku : “extrait les 5 premiers chiffres du code postal, et copie-les dans une nouvelle colonne CP_new, puis supprime la première colonne” ou “calcule l’antériorité d’un compte client en mois depuis la date de la première commande, et met la dans une nouvelle colonne”. L’IA générative va proposer une suite d’opérations correspondant à cette demande. L’utilisateur a la possibilité de vérifier la “traduction” de sa demande en requête et de la modifier éventuellement. Pour cela, il devra connaitre les rudiments du langage de requête. Comme toujours l’IAG peut être utilisée par quelqu’un qui n’y connait rien - au risque de valider des transformations erronnées - et il vaut mieux la voir comme un outil d’accélération pour celui qui connait le langage de requête.
L’idée est de manipuler et transformer ses données à partir de requêtes en langage naturel. Dataiku n’est pas le premier à proposer une telle solution, mais cet usage de l’IA générative simplifie la prise en main de la plateforme par les utilisateurs métiers.
Par exemple, demandez à Dataiku : “extrait les 5 premiers chiffres du code postal, et copie-les dans une nouvelle colonne CP_new, puis supprime la première colonne” ou “calcule l’antériorité d’un compte client en mois depuis la date de la première commande, et met la dans une nouvelle colonne”. L’IA générative va proposer une suite d’opérations correspondant à cette demande. L’utilisateur a la possibilité de vérifier la “traduction” de sa demande en requête et de la modifier éventuellement. Pour cela, il devra connaitre les rudiments du langage de requête. Comme toujours l’IAG peut être utilisée par quelqu’un qui n’y connait rien - au risque de valider des transformations erronnées - et il vaut mieux la voir comme un outil d’accélération pour celui qui connait le langage de requête.