3 outils d’intelligence d’affaires. L’IA a-t-elle besoin de l’intelligence artificielle ? | IA dans les affaires #16

Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires ?

L’intelligence d’affaires n’est pas seulement le processus de transformation des données brutes en informations précieuses. C’est le pont qui relie les données aux décisions, permettant aux entreprises de mieux comprendre le marché, la concurrence et leurs opérations. Les éléments clés de l’intelligence d’affaires sont :

• Données – une matière première qui est traitée et analysée pour devenir de l’information.
• Information – correctement interprétée et mise en contexte,
• Connaissance – basée sur des données et des informations, est la clé pour prendre des décisions commerciales éclairées.

Les 3 outils d’intelligence d’affaires les plus populaires

Jetons un coup d’œil aux outils les plus populaires qui améliorent la transition des données vers la connaissance assistée par l’IA.

1. Tableau – une plateforme qui utilise l’intelligence artificielle pour aider les utilisateurs à créer des rapports et des tableaux de bord interactifs. Les fonctionnalités les plus intéressantes de Tableau incluent :
• Demander des données – pour poser des questions en langage naturel, et Tableau fournit les réponses sous forme de visualisations,
• Expliquer les données – aide à comprendre ce qui se cache derrière les données, en expliquant les anomalies et les tendances,
• Recommandations intelligentes – suggère les meilleures façons de visualiser les données, de combiner les sources de données et de créer des calculs,
• Découverte Einstein – vous permet de créer et de mettre en œuvre rapidement des modèles prédictifs avancés et de présenter leurs résultats dans Tableau.

Tableau s’intègre également à plusieurs plateformes, telles que Salesforce, Google Cloud et Amazon Web Services (AWS), ce qui en fait une solution flexible et polyvalente pour les entreprises.



Visualisation des données dans Tableau.

Source : Tableau.com

2. Microsoft Power BI – offre un ensemble riche de composants d’IA pour enrichir facilement et rapidement vos données avec des modèles d’apprentissage automatique préconstruits ou personnalisés. Les fonctionnalités de Microsoft Power BI basées sur l’intelligence artificielle sont appelées AI Insights, qui incluent :
• Analyse de texte – permet l’analyse des émotions dans le texte traité, l’extraction de phrases clés, la détection de la langue et la reconnaissance des noms propres. Il peut donc examiner les retours des clients, comprendre automatiquement les sujets clés des avis sur les produits, détecter la langue des e-mails ou identifier les noms de personnes, d’organisations et de lieux dans des articles de journaux,
• Vision – il peut automatiquement étiqueter les images et les séparer avec des étiquettes qui décrivent le contenu de l’image. Il peut, entre autres, classifier des photos de produits, étiqueter des photos de paysages ou d’animaux, reconnaître des visages ou des logos, ou générer des légendes pour décrire des scènes dans des images,

Power BI est intégré à Azure, permettant des modèles analytiques avancés et des fonctions cloud.



Visualisation des données dans Microsoft Power BI.

Source : powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – une solution complète qui comprend des composants d’IA, dans les domaines :
• IA générative – pour créer du nouveau contenu basé sur des données existantes, telles que des rapports ou des présentations,
• tâches prédictives – pour prévoir le comportement futur, la performance et les tendances basées sur des données historiques et actuelles. Par exemple, Oracle BI peut prévoir la demande, les ventes, la rentabilité, le risque, la fidélité des clients et de nombreux autres indicateurs commerciaux en utilisant des modèles analytiques intégrés ou personnalisés,
• IA responsable – pour instaurer la confiance dans l’analyse des données grâce à la transparence procédurale. Ce composant d’Oracle BI est conçu pour aider les utilisateurs à comprendre la logique et à fournir des justifications pour les recommandations de l’IA, surveiller la performance et l’exactitude des modèles analytiques, détecter et éliminer les biais et la discrimination dans les données et les algorithmes, et collaborer avec d’autres utilisateurs et experts pour améliorer la qualité et la valeur des informations commerciales.


Visualisation des données dans Oracle Business Intelligence.

Source : docs.oracle.com

BI vs IA – différences et exemples d’applications

Tandis que l’intelligence d’affaires se concentre sur l’analyse des données, l’intelligence artificielle ajoute la capacité de tirer des conclusions et de prendre des décisions par elle-même à l’équation.

BI (intelligence d’affaires) est un terme qui fait référence à divers outils et techniques pour collecter, intégrer, analyser et présenter des informations commerciales. L’objectif de l’intelligence d’affaires est de soutenir une meilleure prise de décision en fournissant des informations précises, opportunes et pertinentes.

IA (intelligence artificielle), en revanche, traite des tâches qui nécessitent la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d’images ou la prise de décision.

Voici trois différences clés entre BI et IA :

• Objectif : L’intelligence d’affaires vise à soutenir une meilleure prise de décision en fournissant des informations précises et opportunes, tandis que l’objectif de l’IA est d’automatiser des tâches qui nécessitent l’intelligence humaine.
• Technologies : BI dispose d’une variété d’outils et de techniques pour collecter, intégrer et analyser des données, tandis que l’IA utilise des algorithmes avancés d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour créer des systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches complexes.
• Portée : L’intelligence d’affaires se concentre sur l’analyse des données commerciales et la fourniture d’informations de soutien à la décision, tandis que l’IA peut être appliquée à une grande variété de domaines, y compris le soutien aux opérations de BI et le tirage de conclusions à partir des données.

Par exemple, BI collecte et analyse des données sur le comportement d’achat des clients, tandis que l’IA vous permet de créer un système qui recommande des produits aux clients en fonction de l’analyse de leur comportement d’achat. Il semble que ce qu’ils ont en commun est principalement le mot “intelligence”.

Perspectives sur l’intelligence d’affaires soutenue par l’IA

L’intelligence artificielle enrichit non seulement les outils de BI mais ouvre également de nouvelles possibilités. Grâce à l’IA, les systèmes de BI peuvent :

• mieux comprendre les besoins des utilisateurs,
• fournir des prévisions plus précises et
• s’adapter automatiquement aux conditions changeantes du marché.

À l’avenir, nous pouvons nous attendre à une intégration encore plus grande de l’intelligence d’affaires avec l’IA, ce qui apportera de nouvelles opportunités et défis pour les entreprises. L’IA peut permettre l’automatisation de nombreuses tâches analytiques, par exemple, elle peut être utilisée pour :

• le nettoyage automatique des entrées,
• la création de modèles statistiques ou d’apprentissage automatique, ainsi que
• la génération de visualisations et de rapports.

L’IA peut également aider à découvrir de nouveaux modèles et relations dans les données qui pourraient être négligés par les humains. Cela aidera les entreprises à obtenir de nouvelles perspectives sur leurs opérations et à prendre de meilleures décisions commerciales.

BPM, analyse commerciale et BI activée par l’IA – quelle est la différence ?

Le BPM se concentre sur la gestion et l’amélioration des processus commerciaux, tandis que les outils d’analyse commerciale analysent les données et fournissent des informations sur la performance commerciale. La BI englobe ces deux domaines et s’appuie sur divers outils et techniques pour soutenir une meilleure prise de décision. Malgré certains chevauchements entre ces domaines, chacun a son propre focus et son ensemble d’outils :

• BPM (Gestion des processus d’affaires) est une discipline qui traite de la gestion et de l’amélioration des processus commerciaux dans une organisation. Les outils BPM aident à concevoir, modéliser, exécuter, surveiller et optimiser les processus commerciaux pour augmenter l’efficacité et l’efficience.
• Les outils d’analyse commerciale sont utilisés pour analyser les données et fournir des informations sur la performance commerciale. Cela inclut l’exploration de données, l’analyse prédictive et les outils d’analyse statistique. Les outils d’analyse commerciale aident à identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données pour soutenir la prise de décision.
• Intelligence d’affaires (BI) est un terme plus large qui inclut à la fois le BPM et l’analyse commerciale. La BI implique de combiner divers outils et techniques pour collecter, intégrer, analyser et présenter des informations commerciales. L’objectif de la BI est de soutenir une meilleure prise de décision en fournissant des informations précises, opportunes et pertinentes.

La BI a-t-elle besoin de l’intelligence artificielle ?

À l’ère de la transformation numérique, alors que l’on opère sur de grandes données, la combinaison de l’intelligence d’affaires avec l’intelligence artificielle devient indispensable. Des outils tels que Tableau, Power BI et Oracle BI montrent à quel point ce mélange de technologies est devenu puissant, fournissant aux entreprises des outils qui les aident à prendre de meilleures décisions commerciales.

Cependant, la BI a-t-elle besoin de l’intelligence artificielle ? C’est une question sans réponse claire. D’une part, l’intelligence artificielle peut aider à analyser et à interpréter de grands ensembles de données, fournissant des informations précieuses et des orientations aux décideurs. D’autre part, cela peut devenir coûteux, complexe et sujet à des erreurs ou à des manipulations.

À l’avenir, nous pouvons nous attendre à une intégration encore plus grande de la BI avec l’IA, ce qui apportera de nouvelles opportunités et défis pour les entreprises. Dans un monde où les données sont la clé du succès, la combinaison responsable de la BI et de l’IA devient une question vraiment importante.

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