Le rôle de l’IA dans la prise de décision en entreprise | IA en affaires #15

L’intelligence artificielle aide déjà aujourd’hui les propriétaires de nombreuses entreprises. Elle aide à se concentrer sur des problèmes pertinents en facilitant l’automatisation des tâches répétitives dans l’entreprise. Elle soutient et accélère le travail des analystes en classifiant, en regroupant et en visualisant les données collectées. Mais l’intelligence artificielle est-elle également capable d’aider à prendre des décisions commerciales basées sur les données ?

Le rôle de l’IA dans la prise de décision commerciale – table des matières :

1. Introduction
2. Prise de décision – quel est le problème ?
3. Méthodes de prise de décision
4. Domaines de prise de décision soutenus par l’IA
5. Résumé

Introduction

De nombreux propriétaires d’entreprises rêvent de la situation suivante : des outils analytiques basés sur l’intelligence artificielle collectent des données en temps réel sur divers aspects des opérations de l’entreprise. Ils sont connectés à un entrepôt de données, donnant à l’IA une vue d’ensemble de la situation de l’entreprise par rapport à ses concurrents et à la situation globale du marché. En utilisant toutes ces données, l’IA effectue une analyse précise de l’état actuel de l’entreprise, ainsi que de son avenir proche et lointain. Nous avons écrit sur les capacités de l’intelligence artificielle dans l’analyse des données commerciales (BDA, BDI) dans un article précédent.

Cependant, que se passerait-il si l’IA non seulement esquissait des chemins possibles pour le développement d’une entreprise mais suggérait des décisions sur ce que l’entreprise devrait faire pour croître de manière optimale et réaliser les meilleurs profits possibles ? Ou même, si elle fournissait les bonnes décisions commerciales ?

Prise de décision – quel est le problème ?

La base pour prendre des décisions précises de tout type est la connaissance de la relation entre les événements et les processus. Tant les humains que l’intelligence artificielle continuent de faire des erreurs en cherchant à prédire la chance de succès future en collectant et en analysant des données sur le passé. Statistiquement, les chances de prendre une décision plus précise augmentent dans un soi-disant système fermé, c’est-à-dire une situation qui n’est pas soumise à des influences externes. Les chances de succès augmentent également lorsqu’elles sont accompagnées d’un ensemble de données étendu décrivant des relations passées similaires de différentes manières.

L’intelligence artificielle a un avantage sur les humains car elle peut analyser sans faille des volumes de données beaucoup plus importants et voir des motifs qui sont invisibles à l’œil humain. Elle peut, par exemple, repérer des changements cycliques dans la demande de services dépendante de l’emplacement d’une entreprise en un clin d’œil, ou extraire d’un CV visuellement peu attrayant la combinaison optimale de compétences du candidat pour l’entreprise.

Cependant, la question de la prise de décision par l’intelligence artificielle est très complexe. Après tout, il s’agit d’une autre affaire de visualiser un ensemble de données collectées, et d’une autre d’indiquer le cours d’action optimal. Cela concerne des décisions dans des situations risquées, basées sur des données incomplètes. Cela implique également l’influence de facteurs complètement imprévisibles qui ont des conséquences graves, appelés cygnes noirs.

Les humains ont un avantage sur l’intelligence artificielle car, en prenant des décisions, ils peuvent tenir compte de facteurs externes dont l’impact sur la situation de l’entreprise peut ne pas être évident ou direct. Cela inclut, par exemple, des événements politiques qui affectent le prix et la disponibilité des matières premières, ou les traits de caractère d’un candidat à un poste particulier qui compensent une expérience légèrement inférieure. Une personne peut également planifier un cadre qui détermine les facteurs pris en compte lors de la prise de décision, c’est-à-dire considérer le processus dans son ensemble.

Méthodes de prise de décision

Les entreprises adoptent diverses méthodes pour faciliter et ordonner le processus afin de faire face aux risques, aux incertitudes et aux responsabilités associés à la prise de décisions commerciales. Celles-ci incluent :

• Matériel d’Eisenhower – qui organise les décisions selon des axes d’urgence et d’importance pour aider à décider dans quel ordre les tâches doivent être effectuées
• SPADE – un cadre multifacette qui met l’accent sur la responsabilité d’une seule personne pour les décisions basées sur le partage de l’expérience de toute l’équipe
• Inception Agile – qui fournit le cadre pour la première phase conceptuelle et décisionnelle du travail de l’équipe agile
• Pensée Intégrée – une méthode qui se concentre sur l’exploration des possibilités et le prototypage rapide de solutions

Comment l’intelligence artificielle peut-elle aider dans leur application ? À l’étape actuelle de développement, l’IA peut principalement aider à préparer des solutions optimales pour des phases spécifiques de la prise de décision. Cela est dû au fait qu’elle est appliquée point par point. En d’autres termes, l’IA d’aujourd’hui peut soulager les employés des tâches fastidieuses de recherche et de traitement d’informations, par exemple, choisir le prix optimal pour un produit. Cependant, il appartient aux décideurs de déterminer comment l’intelligence artificielle doit rechercher des réponses. En d’autres termes, ils devront indiquer ses produits concurrents, ses emplacements de vente au détail ainsi que son groupe cible de clients, pour n’en nommer que quelques-uns.

Domaines de prise de décision soutenus par l’IA

L’intelligence artificielle excelle à soutenir ou même à prendre des décisions étroites. Nous utilisons ses capacités quotidiennement en utilisant, par exemple, des suggestions lors de la rédaction d’e-mails. En fonction de notre langue, de notre style d’écriture ainsi que d’une base de connexions entre mots et phrases en constante expansion, l’intelligence artificielle devient de plus en plus précise dans la suggestion du terme, de la phrase ou du signe de ponctuation suivant. On pourrait dire qu’elle capte nos intentions sur le vif – une phrase ou une pensée encore non exprimée.

L’analyse et la prise de décision basées sur des données incomplètes fonctionnent sur un principe similaire. En analysant les informations précédentes, l’IA peut remplir les champs manquants, c’est-à-dire qu’elle “devine” d’une certaine manière ce qui devrait se trouver dans une cellule vide d’un tableau ou d’un point d’un graphique.

Par conséquent, l’intelligence artificielle soutient aujourd’hui des domaines de prise de décision divers mais spécialisés. Elle trouve application dans, entre autres :

• l’entrée de documents dans des bases de données – même dans des situations où ils sont livrés à l’entreprise sous forme papier ou contiennent des données incomplètes ou mal structurées, l’IA peut organiser avec précision les informations et décider à quelle collection le document appartient,
• répondre à des questions posées en langage naturel – la prise de décision rend l’intelligence artificielle capable de répondre avec précision aux questions posées, et de prendre l’initiative en posant des questions de suivi, comme nous l’avons écrit en discutant des chatbots, des voicebots et des assistants virtuels,
• la gestion des processus commerciaux – dans une situation de données incomplètes, l’IA peut décider de passer à l’un des groupes d’étapes alternatives incluses dans la carte des processus
• l’automatisation des processus – l’action de l’intelligence artificielle permet l’automatisation des flux de travail entre différents programmes qui soutiennent l’entreprise

Résumé

Les domaines de prise de décision soutenus par l’intelligence artificielle aujourd’hui sont étroits. La vision de l’avenir esquissée au début n’est qu’une simple supposition, les jours où l’IA dirigerait les entreprises sont probablement peu probables.

Cependant, l’élargissement du champ d’application de l’IA grâce à des modules collaboratifs pour analyser et gérer différents processus ouvre des possibilités imprévisibles. Nous essaierons d’explorer l’avenir de l’intelligence artificielle dans le soutien aux décisions et aux processus commerciaux dans notre prochain article.

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