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Quand l’Intelligence Artificielle démocratise la Business Intelligence et permet au plus grand nombre d’accéder aux connaissances


Rédigé par Pedro Arellano, Birst le 11 Juillet 2018

La révolution numérique et sa cohorte de technologies ne cessent de venir bousculer les organisations professionnelles. Mais dans ce brouhaha médiatique, bon nombre de révolutions n’en sont pas vraiment… sauf peut-être lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle (IA). En effet, une fois n’est pas coutume car cette technologie semble bel et bien promise à changer notre futur, notamment lorsqu’elle est associée à d’autres technologies comme la Business Intelligence (BI). L'IA vient en effet simplifier les processus de BI grâce à des éléments tels que l'automatisation, l'augmentation de l'échelle de traitement, ainsi que le traitement en langage naturel (NLP - Natural Language Processing) qui permet au plus grand nombre d’accéder à des connaissances auparavant réservées à des utilisateurs professionnels plus techniques dans l’univers de l’entreprise.



Une automatisation qui ouvre la voie à une plus grande efficacité opérationnelle

Pedro Arellano, Vice-Président ‘Product Strategy’ chez Birst, une compagnie Infor
Pedro Arellano, Vice-Président ‘Product Strategy’ chez Birst, une compagnie Infor
Avec la BI, les utilisateurs peuvent accéder à de nombreuses données, si tant est qu’ils soient capables de poser les bonnes questions. Alors que la plupart des utilisateurs ne possèdent pas d’expérience suffisante en matière de BI pour procéder aux bonnes requêtes, l’IA va leur permettre de s’affranchir de la nécessité de formaliser des requêtes prédéterminées.

Les capacités d'automatisation de l'IA permettent à une machine de gérer l'analyse des données BI en identifiant les relations entre les points de données, afin de produire des informations pertinentes, c’est-à-dire des informations dont les utilisateurs n'ont même pas conscience d’avoir besoin. Lorsque ces relations stratégiques sont mises en lumière, les solutions produisent automatiquement des tableaux de bord qui encapsulent visuellement les résultats.

Par exemple, dans le manufacturing, l’association de l’IA et de la BI permet d’identifier les défaillances antérieures et les circonstances entourant ces défaillances (comme une charge de travail trop importante concernant une machine ou encore l’obsolescence de certains matériels). C’est l’étape de l’apprentissage. Ces informations sont ensuite appliquées aux matériels en place, générant automatiquement une alerte lorsqu'une opération de maintenance s'avère nécessaire et permettant aux fabricants d'anticiper d’éventuels problèmes et d'améliorer leur efficacité opérationnelle en matière de maintenance Prédictive et Préventive.

Une association technologique qui permet l’accès des données au plus grand nombre

Associer IA et BI facilite l’utilisation des solutions par un plus grand nombre d'utilisateurs et accroît également la quantité de données susceptibles d'être analysées. L'apprentissage automatique - ou machine learning - analyse les grands ensembles de données plus rapidement que ce qu'il est humainement possible de faire. De cette manière, un plus grand nombre d'informations peuvent être prises en compte lors de chaque décision, tout en réduisant le temps passé à examiner ces informations, ce qui conduit in fine à une utilisation plus efficace et plus précise de la BI.

Cela s'avère particulièrement utile dans le secteur du Retail, en particulier pour les marques établies qui subissent de plein fouet les importants changements liés à l'émergence des géants du commerce électronique. En combinant IA et BI, les ‘retailers’ traditionnels peuvent prendre des décisions plus pertinentes concernant la gestion de leurs stocks, sur la base de données historiques concernant les ventes des six dernières années et non des six derniers mois. Cela permet une étude plus précise des habitudes des consommateurs et garantit la disponibilité des produits attendus au bon moment, le client demeurant à chaque étape au centre de chaque décision.

Le langage naturel comme nouvelle porte d'entrée

Enfin, la fonction la plus célèbre de l'IA réside dans sa capacité à comprendre le langage humain (pensez par exemple à la popularité croissante d'Alexa, dont les utilisateurs mensuels ont augmenté de 325 % en 2017). Ceci peut également s'appliquer aux solutions de BI. Au lieu d'exiger une connaissance préalable des formules qui produisent des informations après avoir été intégrées au sein des données, l'IA permet aux utilisateurs de poser une question de manière simple et les données seront nourries en quelques secondes. De manière générale, cela réduit la barrière d'entrée pour les utilisateurs, étant donné que l'expertise BI n'est plus un paramètre nécessaire pour obtenir des informations.

Référons-nous simplement au secteur de la santé, qui doit gérer une très grande quantité de données -précisons que 30% des données mondiales sont liées aux soins de santé -. Ces données peuvent être à la source d’informations capitales et peu coûteuses, mais sans la connaissance des bonnes équations et des bonnes pratiques pour glaner ces informations, ces dernières demeureront inexploitées. C'est là que le langage naturel prend toute son importance. Au lieu de parcourir des données obsolètes ou d'entrer une équation afin d'obtenir des informations, les utilisateurs peuvent interroger leurs applications de manière simple et en langage familier, en spécifiant ce qu'ils recherchent. Par exemple, pour mieux planifier les budgets départementaux, les professionnels de la santé peuvent demander : « Identifiez les domaines pour lesquels, au cours des cinq dernières années, nous aurions sous-évalué nos budgets opérationnels… » et ainsi, à l’avenir, mieux planifier leurs budgets.

L'IA a le pouvoir de démocratiser la BI, en multipliant l'audience par dix, tout en facilitant l'efficacité à travers les silos de données. Et tant que la promesse de l'IA ne sera pas entièrement satisfaite, un autre aspect la distingue des autres éléments de disruption technologique d'entreprise : son omniprésence qui ne surprendra personne. Les innovations technologiques antérieures, telles que la recherche / visualisation de données, ont constitué un véritable choc pour les fournisseurs de solutions traditionnelles, certains tentant toujours de rattraper leur retard en la matière. En revanche, la plupart des entreprises investissent déjà activement dans l'intelligence artificielle et appliquent les capacités de cette dernière à la BI de différentes manières, comme par exemple avec les ‘chatbots’ pour le service à la clientèle. Mais quoi qu'il en soit, une chose est sûre : l'effet de mode, le battage médiatique, sera bientôt dépassé par la réalité. Et nous devrions très vite constater les résultats concrets et significatifs de l'adoption de l'IA dans nos vies au quotidien.

A propos de l'auteur

Pedro Arellano est Vice-Président de la stratégie produit chez Birst, une société du groupe Infor. Il est responsable de la stratégie go-to-market de Birst, de ses produits et du positionnement de l’offre, ainsi que des projets stratégiques. Il possède plus de 19 ans d'expérience dans l'industrie, ainsi qu'une forte expertise dans les technologies liées à la BI et à l'analytique, ainsi qu'en matière d'implémentations concrètes de projets auprès des clients. Il a participé comme conférencier à de nombreuses rencontres et salons professionnels, aussi bien aux États-Unis qu'Europe. Avant de rejoindre Birst, il a occupé divers postes au sein de MicroStrategy, Directeur d'Agile BI, Directeur des Services Professionnels et Senior Director Monde du support technique. Arellano est titulaire d'un diplôme en génie informatique obtenu auprès de l'ITESM à Monterrey au Mexique.




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