Renforcez la confiance pour exploiter pleinement le potentiel de l'analytique intelligente

Article initialement publié sur CIO.com.

Les données sont un moteur essentiel pour créer de meilleures expériences client, optimiser les processus opérationnels et créer de nouveaux flux de revenus. Les entreprises qui réussissent à analyser efficacement leurs données sont en mesure de gagner en compétitivité et de maximiser leur impact. Dans cette optique, elles se tournent vers les technologies d'analytique intelligente, comme l'intelligence artificielle, le machine learning, les interactions en langage naturel et les algorithmes complexes, pour s'assurer un avantage concurrentiel en renforçant leurs capacités analytiques, favoriser le changement organisationnel et booster leur transformation digitale.

Pourtant, peu de ces technologies très prometteuses sont largement répandues. Entourées de mystère malgré leur large couverture médiatique, elles restent très souvent l'apanage des spécialistes des données et hors de portée des autres employés. En raison de leur complexité, l'accent est encore mis sur les technologies elles-mêmes, plutôt que sur les avantages qu'elles peuvent offrir aux utilisateurs classiques.

Outre leur capacité à simplifier l'analytique, nous devons mettre en avant la nécessité du facteur confiance. Pour accepter l'analytique intelligente, les utilisateurs doivent la comprendre et avoir confiance en ses capacités. C'est cette confiance qui permet de démocratiser l'accès aux données et de libérer le pouvoir transformateur de l'analytique intelligente. Pour profiter de tels avantages, il est essentiel d'inspirer la confiance dans la valeur des données et dans les technologies qui gravitent autour. Ensuite, vous pouvez aider vos employés à comprendre comment tirer le meilleur parti de ces technologies intelligentes pour booster leur productivité et leurs découvertes.

L'adhésion à une approche guidée par les données passe obligatoirement par l'acceptation des technologies intelligentes associées. Vos employés doivent prendre conscience du fait que les données sont essentielles à la valeur et à la réussite de votre société, et que vous devez réussir à donner du sens à vos données pour mieux relever les défis du marché. Tout sentiment de résistance à l'utilisation des données entrave la mise en œuvre des nouvelles technologies facilitant l'analyse.

Comment déployer une culture analytique ? Commencez par démocratiser l'accès aux données. Déployez les capacités analytiques à tous les niveaux de l'entreprise et insistez sur l'importance d'appuyer les décisions sur les données. Montrez l'exemple en intégrant les données et l'analytique à vos réunions pour prendre des décisions et trouver des réponses à vos questions en temps réel. Mesurez l'utilisation des données pour mieux comprendre leur impact. Enfin, mettez en place une communauté d'utilisateurs soutenue par la direction et chargée d'évangéliser les autres utilisateurs.

Nous avons souvent tendance à éviter d'utiliser ce que nous ne comprenons pas, pour ne pas avoir l'air stupide en posant des questions. Les utilisateurs doivent prendre conscience du fait que la plupart d'entre nous ne maîtrisent pas réellement l'analytique intelligente. C'est normal, c'est un secteur relativement récent, que nous sommes encore en train de découvrir. Pour développer la confiance, la formation et la transparence sont indispensables.

À mesure que les algorithmes et les modèles deviennent de plus en plus sophistiqués, il est essentiel de faire en sorte qu'ils restent compréhensibles. Le concept d'IA transparente s'inscrit dans cette optique, et vise à faciliter la compréhension des opérations et de la logique mises en œuvre pour obtenir une réponse. Cela contribue à convaincre les utilisateurs que la réponse en question est correcte. Les techniques d'IA doivent être plus accessibles et transparentes, tout en nous aidant à dépasser les partis pris subjectifs que nous avons tendance à intégrer dans nos analyses. Une telle combinaison nous aidera à tirer pleinement parti de ce rapprochement entre la machine et l'humain.

Il est normal d'appréhender une chose qui semble menacer nos emplois. Pourtant, avec l'analytique intelligente, ce n'est pas le cas, bien au contraire. Nous devons envisager l'analytique intelligente comme une solution nous aidant à travailler plus efficacement, pas à nous remplacer. Nous devons vaincre les idées reçues du type « l'IA va me remplacer » et aider les utilisateurs à comprendre comment la machine développe ses connaissances en se basant sur les données, pas en s'inspirant des modes de travail humains. L'analytique intelligente nous permet de prendre des décisions plus éclairées pour gagner en efficacité, automatiser des processus, personnaliser l'expérience client ou nous démarquer de la concurrence. Elle ne présente que des avantages.

Les outils et les technologies jouent bien évidemment un rôle important dans l'apprentissage analytique, mais les employés doivent également apprendre à porter un regard critique sur les données. Ils doivent comprendre quand les données sont utiles et quand elles sont superflues. En vous appuyant sur des données incorrectes ou sur des recommandations erronées formulées par une « machine intelligente », vous risquez de prendre de mauvaises décisions et de gaspiller des ressources. C'est là que la connaissance des données, l'esprit critique et le développement professionnel jouent un rôle important.

Pour générer un impact avec les données, il est important d'avoir l'esprit à la fois pratique et créatif. L'intégration de l'analytique intelligente à vos processus métier implique que vos utilisateurs accordent leur confiance à ces technologies et qu'ils fassent preuve de bon sens. Même les data scientists les plus chevronnés peuvent être en proie au doute et se demander pourquoi ils feraient confiance à une machine alors qu'ils disposent déjà d'une expérience solide ? Les utilisateurs moins expérimentés devront apprendre à interagir avec les recommandations formulées par ces technologies intelligentes, pour les valider ou pour les corriger en fonction de leurs propres connaissances.

Nous craignons le changement, en particulier lorsqu'il s'agit d'adopter de nouvelles technologies. Pourtant, il n'est plus seulement question pour les entreprises de bien maîtriser les données pour réussir, mais également d'aider leurs employés à faire confiance à ces nouvelles fonctionnalités pour maximiser leurs perspectives de réussite.

Nous avons hâte de voir comment les entreprises vont gérer ce facteur confiance dans les années à venir à mesure que l'analytique intelligente continue à gagner du terrain. Comment les utilisateurs vont-ils réagir face aux machines qui apprennent à extraire des connaissances sur des domaines particuliers ? Les employés comprennent-ils le rôle qu'ils ont à jouer vis-à-vis de ces technologies pour maximiser le potentiel de vos données ?

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