Les organisations sont déjà, depuis de nombreuses années, familières avec la Business Intelligence (BI). La BI fournit aux chefs d’entreprises des données et des analyses qui aident à prendre des décisions plus éclairées. Nous assistons à l’évolution de la Business Intelligence au moment même où l’on évoque. Les entreprises entrent progressivement dans une ère régie par les données et, par conséquent, la BI a évolué pour inclure d’autres types d’analyse.

Analyse descriptive

Les moteurs qui créent des rapports constituent certains des systèmes de BI les plus courants.  Ils sont généralement conçus pour résumer les données opérationnelles et décrivent les activités passées et l’état actuel de l’entreprise.  Il existe une myriade de données d’analyse descriptive, allant des taux de désabonnement des clients aux statistiques sur les stocks, en passant par les « KPIs » de parts de marché concurrentiel.

Analyse prédictive

La surabondance des données nous a propulsés vers l’ère du « Big Data ».  Les entreprises investissent dans des outils pour pouvoir compiler et exploiter les données. Mais c’est différent lorsque les utilisateurs tentent de mieux comprendre les données et de les analyser d’une manière que tout le monde peut interpréter.  Les moteurs d’analyse prédictive tentent d’inculquer la confiance dans les données en les utilisant pour déduire des données qui n’existent pas ou qui ne sont pas facilement disponibles. Le plus souvent, l’analyse prédictive peut servir à la prévision de l’évolution de vos données.  Un cas d’utilisation recherché consiste à prédire ce que les clients pensent de vos produits.

Analyse normative

« Big Data » a poussé les systèmes de BI à devenir plus sophistiqués en adoptant des analyses normatives, ce qui permet aux systèmes de recommander les marches à suivre en fonction de l’optimisation de certains objectifs. Ces plateformes peuvent recommander des produits ou services en s’adaptant automatiquement à nos préférences ou critères. Dans les systèmes de BI plus avancés, elles peuvent recommander des mesures pour optimiser les processus opérationnels, l’efficacité des campagnes de marketing et d’autres activités de l’entreprise.

De l’analyse normative vers l’analyse automatisée

Bien que les systèmes de BI aient considérablement évolué au cours des dernières décennies, ils restent principalement ancrés dans l’aide à la décision non interactive en raison des trop nombreux compromis imposés par le volume de données.  En d’autres termes, peu importe le résultat des analyses, la BI traditionnelle ne peut pas rivaliser avec les experts humains qui demeurent toujours les derniers décideurs.

Une BI avec IA

Les systèmes de BI plus intelligents ont commencé à intégrer des moteurs cognitifs et l’apprentissage automatique qui peuvent désormais produire des résultats qui se rapprochent davantage de ceux de leurs homologues experts humains.  Au cœur de l’intelligence artificielle (IA) résident l’automatisation des décisions opérationnelles en constante évolution et l’exécution correcte de toutes les actions ultérieures, au lieu de l’aide traditionnelle à la décision.  En fait, l’IA s’améliore à chaque décision prise par l’auto-apprentissage et même l’autoformation, en imitant les experts humains.

Dans un monde d’incertitudes et de manque d’experts en données, où « Big Data » évolue sans cesse à un rythme accéléré, et dans lequel il est important d’avoir des données en temps réel et de dépenser intelligemment, l’IA devient un atout dans la BI, ce qui améliore nos analyses normatives et augmente notre rentabilité.

À l’heure où la puissance de calcul peut, dans une certaine mesure, remplacer la prise de décision, l’IA aura certainement un impact sur les rôles de ces décideurs. Ceux qui font un travail plus répétitif seront plus susceptibles de passer à la machine IA. Cela peut pousser les personnes qui occupent des postes clés à passer à des fonctions plus stratégiques et créatives. Par ailleurs, elles devront peut-être finir par mieux connaître la façon dont les algorithmes d’IA parviennent à leurs conclusions.

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