Qu’est-ce que l’analyse IA ?

Grâce à l’analyse IA, tout le monde est plus productif : les analystes peuvent s’en servir pour réaliser des analyses pointues et les néophytes ont à leur disposition un assistant pour les guider dans leurs explorations de données. L’analyse IA combine l’analyse de données à des algorithmes, à des grands modèles de langage (LLM), au traitement du langage naturel (NLP) et à l’IA générative pour vous aider à explorer et trouver des insights, identifier des tendances, et mesurer les performances.

Les données sont une mine d’informations qui ne demandent qu'à être déchiffrées. Pourtant, de nombreuses entreprises ne disposent pas des connaissances nécessaires pour les exploiter. En démocratisant les données, l’analyse IA permet de bénéficier d'informations qui vous aideront à prendre des décisions data-driven, quel que soit le poste que vous occupez au sein de votre organisation. Que vous soyez chargé de créer des produits, de les commercialiser ou de projeter des résultats, l’analyse IA vous donne accès à une mine d'informations basées sur des données, en temps réel et à grande échelle.

Ce guide vous présente les concepts de base de l’analyse IA, ainsi que ses applications, ses techniques et ses limites. Vous y découvrirez également comment votre entreprise peut prendre une longueur d’avance sur la concurrence grâce à elle. C'est parti !

Sommaire

1. Comprendre l’analyse de données par IA
2. Applications de l’analyse de données par IA
3. Les cinq piliers de l’analyse IA
4. Analyse de données traditionnelle et analyse de données par IA
5. Techniques d’analyse de données par IA
6. Défis et limites de l’analyse de données par IA
7. Prendre une longueur d’avance grâce à l’analyse de données par IA

Qu’est-ce que l’analyse de données par IA et comment peut-elle transformer votre entreprise ?

Qu'est-ce que l'analyse de données par IA ?

Très simplement, l’analyse IA vous permet d'utiliser des algorithmes avancés, des LLM et l’IA générative pour analyser des données, identifier des tendances et prendre des décisions data-driven pour votre entreprise.

Avantages de l’analyse de données par IA

L’IA offre à votre organisation des avantages majeurs. Par exemple, elle permet à vos collaborateurs dont les tâches quotidiennes reposent sur les données d’avoir accès à des informations exploitables et à votre entreprise d’atteindre plus rapidement ses objectifs.

Démocratisation des données

Grâce à l’IA, votre entreprise peut démocratiser les données, c’est-à-dire les rendre accessibles à tous, pas seulement aux analystes. Le fait est que la majorité des utilisateurs finaux des analyses sont des responsables et des employés dont les missions principales n'ont rien à voir avec l’analyse de données.

Gain de temps et d’argent

L’analyse IA crée et étend une architecture de données grâce à des analyses et des modèles réutilisables. Par conséquent, vous n’avez pas besoin de configurer de serveurs, de gérer des mises à jour logicielles ni d’augmenter votre capacité matérielle pour faire face à l’augmentation de l’utilisation et du volume de données. Vous gagnez ainsi du temps et réduisez vos coûts.

L’analyse IA peut être utilisée dans de nombreux secteurs d’activité et offre aux entreprises un avantage concurrentiel, que ce soit au niveau commercial, marketing ou autre. Voici quelques cas d'utilisation par secteur d’activité :

Vente et services : e-mails personnalisés

Les représentants commerciaux peuvent créer automatiquement et rapidement des e-mails personnalisés adaptés aux besoins de leurs clients. Les équipes du service client, quant à elles, peuvent générer automatiquement des réponses de chat personnalisées ainsi que des résumés de dossiers basés sur les données de vente.

Marketing : contenus personnalisés

Les professionnels du marketing peuvent générer automatiquement des contenus personnalisés (e-mail, mobile, Web, publicité), par exemple des tableaux et des visualisations de données, pour engager les clients et les prospects.

Commerce : insights et recommandations automatiques

Les employés d'un commerce peuvent générer automatiquement des insights et des recommandations pour adapter et proposer plus facilement des produits innovants à leurs clients. Grâce à l’IA, ils peuvent générer automatiquement des descriptions de produit, recommander des produits pertinents et créer des expériences d’achat fluides.

Insights commerciaux généraux

Vous pouvez également utiliser l’analyse IA pour prendre des décisions commerciales ciblées, que vous ayez besoin de créer des ressources pour différentes étapes du parcours client, de prédire les ventes et la rentabilité, ou de générer des insights pour mieux comprendre les tendances.

Technologie révolutionnaire, l’analyse IA repose sur cinq piliers pour pouvoir ingérer rapidement divers ensembles de données, analyser les données de différentes sources, prédire les résultats et fournir des informations exploitables.

1. Traitement du langage naturel

Le premier pilier, le traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing), traite et interprète les données textuelles non structurées (tweets, posts sur les réseaux sociaux, etc.) pour les examiner et les analyser. Cette technologie permet une analyse des sentiments et une écoute sociale pertinentes, et synthétiser de grandes quantités de texte.

2. Apprentissage automatique

Le deuxième pilier, l’apprentissage automatique (ML, Machine Learning), peut analyser des données et réaliser des prédictions sur des actions futures grâce à des algorithmes et des modèles statistiques. L’entraînement de ces algorithmes d’apprentissage automatique sur de grandes quantités de données permet aux responsables de bénéficier d'informations exploitables.

3. Grands modèles de langage

Le troisième pilier, les grands modèles de langage (LLM, Large Language Models), est un type d’algorithme d’apprentissage automatique dans lequel l’IA est entraînée à partir de quantités colossales de données textuelles. Les LLM peuvent aussi bien reconnaître que produire du texte qui donne l’impression d’avoir été rédigé par un humain. Ils sont fréquemment utilisés à des fins de classification et de reconnaissance de modèles.

4. Réseaux neuronaux

Le quatrième pilier, les réseaux neuronaux, est un type d’algorithme d’apprentissage automatique dont le fonctionnement est semblable à celui du cerveau. L’analyse de données par IA utilise les réseaux neuronaux, dont le fonctionnement reproduit la façon dont le cerveau traite l’information et analyse les données, pour reconnaître des motifs complexes.

5. Apprentissage profond

Enfin, le cinquième pilier, l’apprentissage profond ou deep learning, est un type de réseau neuronal qui implique l’entraînement de modèles d’IA à partir de grandes quantités de données. Cette technique imite l’apprentissage humain en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique pour exécuter plusieurs couches d’algorithmes afin de mettre au jour des tendances dans les données les plus complexes et les plus abstraites.

Analyse de données traditionnelle

Dans le cas de l’analyse de données traditionnelle, les entreprises doivent faire appel à des data scientists et des analystes de données expérimentés pour extraire des données et concevoir des algorithmes sophistiqués capables de mettre au jour des tendances. Ce travail est exigeant, et donc coûteux et chronophage. En outre, identifier des tendances commerciales peut prendre du temps. Les données peuvent donc être devenues obsolètes avant même que vous ayez mis au jour la moindre tendance.

Analyse de données par IA

Recourir à l’IA plutôt qu’à un processus manuel permet d’analyser de vastes quantités de données en quelques minutes, voire en quelques secondes, là où l’analyse traditionnelle prendrait plusieurs semaines, voire plusieurs mois. De plus, la démocratisation des informations signifie que les méthodes d’analyse traditionnelles, qui nécessitaient jusque là une expertise solide en analyse de données, sont dorénavant accessibles à tous les membres de l’organisation.

En présentant en temps réel et de façon conviviale des insights basés sur des données, chaque membre de l’organisation peut prendre des décisions concernant l’entreprise plus avisées, de façon rapide, précise et à grande échelle.

L’IA remplacera-t-elle les analystes de données ?

Cet engouement pour l’analyse IA peut donner l’impression que les analystes de données sont voués à disparaître. En réalité, les analystes de données formés à l’utilisation de l’IA joueront un rôle significatif à l’avenir. Libérés des activités chronophages, ils pourront se concentrer sur les tâches productrices de valeur, comme la vérification des algorithmes et la validation des insights générés par l’IA à partir de données.

Comment déterminer la méthode d’analyse de données par IA à utiliser ?

Choisir la méthode d’analyse de données par IA adaptée à vos besoins dépend généralement du type d'informations que vous recherchez, de votre secteur d'activité, de la cible et de la façon dont la solution s'intègre à votre infrastructure informatique existante. Voici quelques exemples de questions à vous poser pour vous aider dans ce choix :

• Recherchez-vous des insights avancés, personnalisés et contextuels, basés sur des métriques en temps réel, et pour une utilisation quotidienne ?
• Êtes-vous une entreprise commerciale qui recherche un modèle prédictif pour déterminer les opportunités de vente incitative ou croisée les plus rentables ?
• Êtes-vous une organisation de services financiers cherchant à améliorer l’expérience de ces clients et à gérer les risques ?
• Avez-vous besoin de générer pour vos clients du contenu personnalisé partageable par e-mail, sur le Web, dans les réseaux sociaux ou dans le cadre d'une campagne publicitaire ?

Types d’analyses IA

Plusieurs méthodes sont à votre disposition pour analyser les données par IA.

Visualisation des données

La visualisation des données vous permet de partager des informations avec des personnes sans compétences techniques, et ce de façon parfaitement accessible pour elles. Cette méthode vous permet de présenter des informations et des données de façon visuelle, et de communiquer les principaux insights d'une manière facile à comprendre pour le grand public.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive peut vous aider à déterminer la probabilité de résultats futurs. Basée sur des techniques telles que la modélisation et l’exploration de données, les statistiques, l'intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive utilise les données historiques de votre entreprise pour effectuer des prédictions et identifier des risques et des opportunités.

IA générative

Jusqu’ici, les analystes de données exploraient, sélectionnaient et testaient les données de votre entreprise, puis créaient des tableaux de bord pour partager insights et résultats. Mais aujourd’hui, l’IA générative vous permet de trouver la réponse la plus pertinente à vos questions en ingérant des données en temps réel et en vous fournissant des informations semblables à celles que vous aurait fournies un analyste de données.

Tableau Pulse est un outil d’IA générative capable de mettre au jour des tendances, de vous fournir des prévisions et bien plus à partir des données propriétaires de votre entreprise, et de générer de façon proactive des prompts ou de nouvelles questions pour vous aider à approfondir votre analyse.

• Un copilote ou assistant IA est un type d’IA générative optimisé par des LLM. Un assistant conversationnel basé sur l’IA, tel qu'un chatbot, vous permet de poser des questions tout à fait librement, et vous répond comme si vous discutiez avec une autre personne. Par exemple, Einstein Copilot pour Tableau utilise cette technologie pour vous aider à explorer vos données comme bon vous semble, à réfléchir à des idées et à créer des visualisations basées sur des informations fiables.

Les limites et écueils éventuels de l’IA sont bien connus. Les « hallucinations », c’est-à-dire lorsque l’IA affabule, sont l’une de ces limites qui a attiré l’attention du grand public. Toutefois, il existe deux autres sujets d'inquiétude : le biais et la confidentialité des données.

• Biais : Qu'il concerne le genre, la nationalité, les capacités ou toute autre différence, le biais peut être dû, intentionnellement ou non, à la façon dont l’IA est entraînée.
• Confidentialité des données : La façon dont l’IA utilise les données personnelles, qu’elles émanent de l’entreprise ou des clients, est également un sujet important.

Bien qu’aucun outil d’IA ne soit infaillible, vous pouvez limiter les risques de biais d’entraînement, de confidentialité des données et d’hallucination en n’utilisant que des outils d’IA de confiance. Collaborez uniquement avec des entreprises d’IA qui se sont engagées à respecter les principes de l’IA responsable. (Sachez que Tableau ne conçoit que des outils basés sur des IA de confiance.)

Enfin, la supervision humaine reste incontournable, même dans l’analyse IA. Pour limiter les biais, travaillez avec des équipes spécialisées dans l’analyse IA. Il est également essentiel d’assurer la transparence du processus et d'informer vos utilisateurs finaux pour instaurer la confiance dans les outils d’IA.