Le rôle de l’intelligence artificielle dans les processus de prise de décision. 4 types d’analyse de données | IA dans les affaires #14

4 types d’analyse de données soutenus par l’IA

Les types d’analyse de données les plus importants que l’intelligence artificielle peut soutenir sont :

• Analyse descriptive – également connue sous le nom d’analyse descriptive, est la forme la plus simple d’analyse. Elle consiste à collecter et organiser des données historiques, c’est-à-dire sur ce qui s’est déjà passé dans l’entreprise. Elle n’a généralement pas besoin d’utiliser l’intelligence artificielle. L’IA est utilisée uniquement lorsque de très grandes quantités de données sont analysées, ou lorsque les analystes s’attendent à ce que l’intelligence artificielle découvre de nouveaux modèles qui n’ont pas été étudiés auparavant.
• Analyse augmentée – est un outil qui soutient les analystes dans des tâches telles que la compilation de données pour l’analyse ou la visualisation des résultats à travers divers graphiques, tableaux et présentations. Sur la base des données préparées par l’IA, un analyste peut plus facilement conclure sur le matériel collecté sans l’aide d’une équipe pour saisir et classer les informations. On peut ici aider avec l’outil gratuit ChatGPT, ou utiliser des options freemium telles que Visme ou Datawrapper.


Exemple de visualisation de données.

Source : academy.datawrapper.de

• Analyse prédictive – se concentre sur la recherche de modèles dans les données existantes afin que des décisions plus précises puissent être prises sur cette base et que des risques potentiels puissent être identifiés. L’intelligence artificielle utilise des techniques de modélisation statistique, d’apprentissage automatique (ML, Machine Learning) et de Data Mining pour prédire des événements futurs.
• Analyse prescriptive – autrement connue sous le nom d’analyse prescriptive, comme toutes les précédentes, collecte des données sur des situations passées. Cependant, son objectif est le plus complexe, et son fonctionnement est le plus dépendant de l’intelligence artificielle. Cela est dû au fait qu’il s’agit d’indiquer le meilleur comportement dans une situation commerciale donnée.

Prise de décision – humain vs. IA

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 essayant de prédire l’avenir ont une certaine chance de succès en collectant et en analysant des données sur le passé.

Statistiquement, les chances de prendre une décision plus précise sont données par un système plus fermé, c’est-à-dire une situation qui n’est pas soumise à des influences externes. Les chances de succès sont également augmentées par un ensemble de données plus vaste décrivant de diverses manières des relations passées similaires.

L’intelligence artificielle a un avantage sur les humains car elle peut analyser des quantités de données beaucoup plus importantes et voir des modèles en elles qui sont invisibles à l’œil humain. L’IA peut, par exemple :

• voir des changements cycliques dans la demande pour les services de l’entreprise en fonction de l’emplacement,
• analyser plus précisément les informations du marché composées d’une variété de données,
• extraire la combinaison optimale de compétences du candidat pour l’entreprise à partir d’un CV visuellement peu attrayant.

Cependant, un humain a l’avantage sur l’intelligence artificielle que, lors de la prise de décisions, il peut prendre en compte des facteurs externes dont l’impact sur la situation de l’entreprise peut ne pas être évident ou indirect. Un humain interprétant des données peut :

• considérer les aspects éthiques, sociaux et juridiques de ses choix,
• mettre en question et évaluer de manière critique ses hypothèses et conclusions,
• prendre en compte les relations existantes avec les clients et les partenaires commerciaux.

Méthodes de prise de décision

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

• La matrice d’Eisenhower – est une technique simple de priorisation des tâches basée sur des axes d’urgence et d’importance. Elle permet de diviser les tâches en 4 catégories :
• Urgent et important – nécessitent une mise en œuvre immédiate.
• Important mais non urgent – vous devez planifier une date limite pour leur mise en œuvre.
• Urgent mais peu important – peuvent être délégués à quelqu’un d’autre ou complètement omis.
• Ni urgent ni important – inutiles, absorbant du temps.

L’IA peut aider les analystes commerciaux qui utilisent la matrice d’Eisenhower à catégoriser automatiquement les tâches analytiques par urgence et importance, facilitant ainsi la priorisation et la planification.

• SPADE (Analyse de progression d’arbre couvrant d’événements normalisés par densité) – un cadre multifacette qui met l’accent sur la responsabilité individuelle pour les décisions basées sur le partage de l’expérience de l’ensemble de l’équipe. C’est un outil utilisé dans les affaires, mais aussi dans le diagnostic médical. L’IA peut soutenir la recherche par l’analyse de données, la simulation d’options et la modélisation algorithmique des conséquences de chaque décision.
• Inception Agile – crée un cadre pour la première phase conceptuelle et décisionnelle du travail de l’équipe agile. Ses principaux moments sont :
• Définir la vision du produit et les objectifs commerciaux.
• Analyse des options et des risques, prototypage de solutions.
• Sélection des meilleures idées et détermination du MVP.

L’IA peut modéliser les risques, simuler des options et recommander les meilleurs prototypes basés sur les données.

• Pensée intégrée – qui est une méthode qui se concentre sur l’exploration des possibilités et le prototypage rapide de solutions, où des outils tels que ChatGPT ou Google Bard fonctionneront bien.

4 domaines de prise de décision soutenus par l’IA

L’intelligence artificielle est utilisée pour des décisions d’analyse de données simples mais laborieuses ainsi que pour celles qui nécessitent de traiter de grands ensembles de données. Celles-ci incluent :

• 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 aux 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,
• Gestion des processus commerciaux – dans le cas de données incomplètes, l’IA peut décider de passer à l’un des groupes d’étapes alternatives incluses dans la carte des processus
• Automatisation des processus – l’action de l’intelligence artificielle permet l’automatisation des flux de travail entre les différents programmes servant l’entreprise.

Les meilleurs outils d’IA pour l’analyse de données commerciales

Voici la dernière génération d’outils qui peuvent aider avec l’analyse de données la plus difficile – l’analyse prescriptive, répondant à la question de ce qui doit être fait pour améliorer les résultats basés sur les données. Aucun d’eux ne décidera de lui-même, mais leurs capacités facilitent considérablement une approche objective et multifacette des données.

1. ChatGPT Code Interpreter – un outil disponible pour les abonnés ChatGPT Plus qui propose l’analyse, la visualisation et l’interprétation de données allant jusqu’à 170 Mo. Son plus grand avantage est qu’il s’adapte avec précision aux commandes du questionneur, tandis que l’inconvénient est la nécessité de préparer les données pour l’analyse dans un autre programme. Cependant, un interprète de code peut gérer les lignes répétées, les données inexactes et les inexactitudes d’unités, détecter les valeurs aberrantes, vérifier les erreurs, nettoyer, prétraiter, inspecter et visualiser les données. L’IA gère exceptionnellement bien les données structurées. Vous pouvez télécharger des feuilles de calcul Excel, des fichiers CSV, etc., et faire en sorte que l’interprète de code décrive, traite, évalue, visualise et interprète les données.
2. Tableau – propose une fonction “Demander des données” qui saisit une requête en langage naturel et génère automatiquement les visualisations de données appropriées. Il utilise l’IA pour comprendre la requête de l’utilisateur et fournir une réponse basée sur les données. Tableau propose également d’autres fonctionnalités basées sur l’IA, telles que “Expliquer les données”, qui interprète automatiquement les données et fournit des informations sur leur signification.
3. Improvado – un outil d’analyse pour consolider les données marketing et commerciales provenant de diverses sources en un seul endroit. L’un des principaux avantages d’Improvado est qu’il permet l’intégration avec Google Ads, Facebook Ads ou Salesforce. En plus de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés qui permettent d’analyser les données rapidement et facilement.

Résumé

L’analyse de données soutenue par l’intelligence artificielle ouvre une nouvelle dimension de possibilités pour la prise de décision commerciale. Bien que l’IA ait le potentiel d’analyser des ensembles de données beaucoup plus importants et de voir des modèles cachés en eux, elle ne remplacera pas le jugement et l’intuition humains. La collaboration entre les humains et la technologie, à travers les meilleurs outils d’IA, est la clé d’un avenir où les décisions sont plus éclairées, précises et basées sur des données solides.

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