Data Analytics

Analyse de données et IA

Max Heppel
Ce que l'IA apporte à l'analyse de données

Ce que les leaders de l’analyse de données pensent de l'IA

Les managers qui s’intéressent de près à l’analyse de données, savent que l'intelligence artificielle est à même d’apporter en très peu de temps une forte valeur ajoutée. Ils savent comment intégrer des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) dans leurs systèmes ERP en quelques heures seulement, afin que leur entreprise - indépendamment de sa taille - puisse commencer à bénéficier de prévisions, d'optimisations et d'autres outils intelligents.

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En matière d’analyse de données, employés et technologies se complètent

Etre axé sur la data – „the New Oil“ – doit être une évidence pour les entreprises. Pour s’y préparer, les managers qui ont une affinité avec l'IA devraient commencer à réfléchir aux responsabilités exercées par les employés.
Certains d’entre eux devront assumer la responsabilité de faire avancer l'analyse des données et surtout l'intelligence artificielle, tant au niveau de la stratégie que des opérations.
En outre, il est essentiel de s'assurer que tous les collègues ont le bon état d’esprit ("data mindset"). Se contenter de former les employés à la bonne utilisation du système est insuffisant. Leur attitude positive à l'égard de l'utilisation de la data analyse fait partie d'une "philosophie des données" optimale, qui est cruciale pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA.
Les salariés doivent être sensibilisés au fait que la combinaison de leur propre travail avec la technologie de l'IA est un facteur absolument essentiel au succès de leur entreprise. Ils doivent comprendre qu'ils ne sont pas en compétition avec les technologies d'IA, mais de parfaits partenaires. Ce qui facilitera leur acceptation et confiance ? L’accès facile à l’intelligence artificielle, leur permettant à petite échelle d’abord, d’en tester les avantages, la valeur ajoutée qu’elle leur apporte rapidement dans leur travail quotidien. Leur offrir la possibilité pour la première fois, de résoudre des problèmes de complexité croissante, via l’intelligence artificielle, sera bien plus efficace que de leur en imposer l’usage. Expérimenter leur permettra de surmonter rapidement leur aversion ou peur (laquelle peut être déclenchée parfois même juste en entendant simplement les mots "intelligence artificielle")

Performer en analyse de données avec plus d'IA ?

Commencer l'analyse de données avec des produits d'IA standardisés

Avec cette approche, les managers s'appuient souvent sur des produits « AI as a Service ». Il s'agit d'assistants standardisés et intelligents qui, par exemple, complètent le système ERP existant. L'avantage pour l'entreprise est que la technologie d'IA peut être mise en œuvre d'un simple clic, avec peu de risques et sans qu'aucun travail de projet ne soit requis. Compte-tenu de l'intégration transparente avec le système ERP, les utilisateurs ne réalisent parfois même pas qu'ils bénéficient de l'IA. Dès que la majorité des employés seront convaincus par ces petits services, il sera facile pour les dirigeants « guidés par les données » de mener des projets d'IA à plus grande échelle au sein de l'entreprise, avec le soutien de toutes les personnes impliquées.
Une fois les premiers résultats positifs obtenus, les employés prennent souvent automatiquement conscience de l'importance d'une maintenance appropriée et propre des données. La prise de conscience de l'importance d'une qualité élevée des données (qui augmente continuellement avec chaque problème que l'entreprise parvient désormais à résoudre grâce à l'IA) est également une partie importante de la "culture de la data". Les managers doivent prendre leurs responsabilités à cet égard.

En conclusion, les dirigeants des entreprises tournées vers l'avenir ont depuis longtemps cessé de se demander s'il faut utiliser les technologies de l'IA. La question que ces chefs d'entreprise se posent désormais est de savoir à quelle vitesse et avec quel professionnalisme ils peuvent préparer leur entreprise - et en particulier leurs employés, à l'utilisation future de l'IA, afin d'assurer une compétitivité à long terme de leur organisation.

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