Qu’est-ce que l’analyse IA ? Des informations plus rapides issues des données

Les entreprises appliquent depuis de nombreuses années des modèles de machine learning à leurs tâches d’analyse des données. C’est logique : pour les analystes qui suivent d’immenses volumes de transactions financières ou pilotent des opérations de sécurité, faire passer les données dans des modèles de machine learning qui détectent anomalies et tendances à des vitesses inaccessibles à l’humain est un atout évident.

Aujourd’hui, les grands modèles de langage (LLM), qui semblent acquérir de nouvelles capacités sophistiquées chaque semaine, offrent des opportunités prometteuses aux data scientists et aux data analysts pour transformer leurs processus grâce à l’automatisation et diffuser des informations fondées sur les données à davantage de collaborateurs au sein de l’organisation.

Qu’est-ce que l’analyse IA ?

L’analyse alimentée par l'IA, parfois appelée analyse augmentée par l’IA, est une manière d’analyser la performance de l’entreprise en combinant machine learning, traitement du langage naturel et techniques de gestion des données. Comme l’analyse traditionnelle, l’objectif de l’analyse alimentée par l'IA est d’identifier des schémas, d’anticiper des tendances, d’extraire des informations, de produire des prévisions, ou une combinaison de ces éléments. La différence, c’est que l’analyse alimentée par l'IA utilise des modèles de machine learning (ML) pour analyser de grands jeux de données en quasi temps réel, puis s’appuie sur des LLM puissants pour automatiser la préparation et l’analyse des données ainsi que la visualisation des résultats.

Pour cela, un processus d’analyse alimentée par l'IA cherche à automatiser de nombreuses tâches auparavant chronophages, telles que la préparation des données, le nettoyage des données et la modélisation des données. Une fois les données préparées et l’analyse lancée, le système d’analyse alimentée par l'IA aide à générer des visualisations de ses résultats et peut même recommander des actions. Comme l’IA peut surveiller et analyser en continu de grandes quantités de données en quasi temps réel, elle peut tester un très grand nombre de combinaisons de points de données et en déterminer les relations.

L’objectif est que les analystes puissent simplement interroger les données, sans passer par des étapes manuelles complexes de préparation des données et de data science.

Analyse alimentée par l'IA et analyse des données traditionnelle

L’analyse des données traditionnelle est un processus consultatif et itératif entre un responsable métier et un data analyst ou un data scientist. Les data scientists se concentrent généralement sur la préparation des données et l’application de techniques et d’outils pour les interpréter, tandis que les data analysts excellent dans l’utilisation de logiciels d’analyse prêts à l’emploi pour éclairer les décisions métier. Dans les faits, les rôles se recoupent souvent. Tous deux peuvent être considérés comme des experts de l’analyse des données, capables de traiter des questions ou des hypothèses sur ce que les données peuvent révéler. Ils rassemblent ensuite les données et appliquent des techniques et des outils avancés pour déterminer si l’analyse répond à la question ou valide l’hypothèse. Ils peuvent ensuite intégrer ces résultats dans un tableau de bord qui suit, dans le temps, des indicateurs métier prédéfinis. L’analyse des données traditionnelle reste un outil important pour aider les entreprises à explorer les relations et tendances dans des données métier structurées. Elle est précieuse pour répondre à des questions ponctuelles sur la performance de l’entreprise.

À l’inverse, l’analyse alimentée par l'IA utilise des LLM, ainsi que des modèles de machine learning distincts, pour automatiser les étapes qu’un humain réalise pour mener une analyse. Elle permet aux analystes métier de demander et de synthétiser des informations de manière dynamique, sans l’aide d’experts IT. Une fois configurée pour analyser une grande variété de données issues d’applications métier, ainsi que des données non structurées provenant des réseaux sociaux, e-mails, images et documents, l’analyse alimentée par l'IA peut le faire bien plus rapidement et de manière plus constante qu’un humain. Il n’est pas étonnant que l’analyse alimentée par l'IA devienne rapidement un outil incontournable pour les analystes, afin d’approfondir leurs analyses et d’améliorer leur efficacité.

Points à retenir

• L’analyse alimentée par l'IA s’appuie sur les pratiques d’analyse traditionnelles en utilisant le machine learning pour aider à mettre au jour des tendances, détecter des anomalies et produire des prévisions.
• L’analyse alimentée par l'IA applique le ML, ainsi que des LLM sophistiqués, pour contribuer à automatiser le processus d’analyse, de la préparation des données à l’analyse et à la visualisation.
• L’analyse alimentée par l'IA associe des données applicatives structurées à des données non structurées, telles que des flux de réseaux sociaux, des documents et des contenus média, afin d’enrichir ses résultats.
• Contrairement à l’analyse des données traditionnelle par lots, l’analyse alimentée par l'IA permet de surveiller et d’analyser en continu d’immenses volumes de données, pour des résultats plus rapides.
• Les data scientists et data analysts utilisent l’analyse alimentée par l'IA pour améliorer leur productivité et permettre à davantage de responsables métier d’accéder à des informations clés.

Ce qu'il faut savoir sur l’analyse alimentée par l'IA

L’analyse alimentée par l'IA s’appuie sur des technologies avancées, dont le machine learning, les LLM et la visualisation des données, pour améliorer la prise de décision métier. Comme l’analyse alimentée par l'IA automatise de nombreux aspects de l’analyse de données traditionnelle, elle peut contribuer à réduire les coûts récurrents de l’analyse, améliorer la précision et libérer les analystes pour qu’ils se concentrent sur des réflexions stratégiques de plus haut niveau.

Comme l’analyse métier traditionnelle, l’analyse alimentée par l'IA utilise des outils de ML pour traiter de grandes quantités de données. Contrairement à l’analyse traditionnelle, l’analyse alimentée par l'IA peut automatiser des tâches telles que la collecte, le nettoyage et la catégorisation des données, y compris pour des données non structurées comme des images et des documents, puis surveiller les données en continu pour apprendre des schémas, repérer des anomalies et identifier des corrélations. Cela permet à l’analyse alimentée par l'IA de fournir des informations en quasi temps réel, y compris à partir de sources de données volumineuses, complexes et variées.

Importance de l’analyse alimentée par l'IA dans le monde des affaires moderne

Les entreprises investissent depuis longtemps dans des outils et des compétences d’analyse des données pour les aider à prendre de meilleures décisions. L’analyse alimentée par l'IA peut améliorer considérablement la prise de décision en automatisant l’analyse des données, la rendant plus rapide et plus précise, tout en traitant des données variées pour faire émerger des informations que des processus manuels humains ne verraient probablement jamais. Ainsi, les dirigeants peuvent agir de façon plus proactive et prendre des décisions éclairées en temps réel, par exemple en anticipant les besoins du marché et en ajustant leurs stocks.

L’analyse alimentée par l'IA gagne en importance, car elle contribue aussi à améliorer l’efficacité au quotidien, notamment en automatisant la saisie des données, le nettoyage et la catégorisation des données, la création de tableaux de bord et de rapports à la volée, ainsi que l’explication des analyses et des informations aux équipes métier.

Fonctionnement de l’analyse alimentée par l'IA

L’analyse alimentée par l'IA fonctionne en s’appuyant sur des technologies LLM et ML pour analyser et interpréter les données. Une fois le système entraîné à reconnaître les schémas, tendances et anomalies dans les données d’une organisation, il peut produire des prévisions et des recommandations. L’analyse alimentée par l'IA est utilisée dans de nombreuses entreprises et disciplines, notamment le marketing, la finance, la santé et l’industrie. Toute entreprise qui souhaite prendre des décisions fondées sur les données et améliorer son efficacité opérationnelle peut tirer parti de l’analyse alimentée par l'IA.

Voici quelques termes à connaître.

• Machine learning : le ML est une sous-discipline de l’IA dans laquelle les équipes IT, data analysts et data scientists utilisent des algorithmes et des structures de calcul auto-améliorantes pour reconnaître des schémas dans les données, et apprendre au-delà de ce qui a été programmé.
• Deep learning : comme pour le machine learning, un processus de deep learning s’effectue sur un ensemble de nœuds de calcul appelés réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux s’inspirent du cerveau humain et permettent aux ordinateurs d’effectuer des tâches complexes, telles que produire des prévisions et traiter ou interpréter le langage.
• Analyse prédictive : l’analyse prédictive consiste à analyser des données métier présentes et passées, dans le but de prévoir des événements futurs. Cette pratique est utilisée depuis longtemps dans l’analyse des données traditionnelle et bénéficie désormais de la vitesse et de la puissance de calcul des infrastructures cloud qui rendent l’analyse alimentée par l'IA possible.
• Grands modèles de langage : un LLM est un domaine de l’IA qui utilise des architectures de réseaux de neurones afin de permettre à l’IA de comprendre à la fois le sens du langage et le contenu des images, pour en déduire les meilleures réponses aux instructions humaines. Ces modèles peuvent également générer du langage et des images.
• Réseaux de neurones : ces ensembles de nœuds de calcul en couches reproduisent l’architecture du cerveau humain. Dans le cas d’usage de l’analyse alimentée par l'IA, les réseaux de neurones aident les modèles d’IA à apprendre à effectuer des tâches, notamment la reconnaissance de schémas et l’aide à la décision.
• Informatique cognitive : les architectures d’informatique cognitive fonctionnent de manière similaire au cerveau humain. Cela permet à l’ordinateur d’apprendre à reconnaître des schémas toujours plus complexes dans les données.

Applications concrètes et cas d’usage de l’analyse alimentée par l'IA

L’analyse alimentée par l'IA devient rapidement indispensable pour les data analysts et data scientists, car elle apporte à la fois plus d’efficacité et des capacités plus avancées aux tâches métier du quotidien. Voici quelques exemples .

• Automatisation métier. L’analyse alimentée par l'IA peut aider les entreprises à automatiser des processus quotidiens, comme le flux documentaire. En étant capable de lire et de comprendre des documents, et de reconnaître des signatures, un flux documentaire automatisé peut aider des entreprises de l’assurance, de la finance, de l’immobilier et d’autres secteurs à prendre des décisions rapidement et à éviter les blocages.
• Sécurité des données. Les modèles de machine learning peuvent découvrir des schémas attendus et des relations récurrentes entre des points de données, sur d’immenses volumes, en quasi temps réel. Cela permet aux modèles de repérer des anomalies pouvant indiquer aussi bien une fraude interne qu’une attaque émergente.
• Droit. L’analyse alimentée par l'IA peut aider les cabinets juridiques à rationaliser des activités très chronophages, telles que la recherche, la communication de pièces et la préparation de mémoires.
• Logistique. Comme l’analyse alimentée par l'IA peut souvent ingérer des données en streaming et les analyser en temps réel, elle peut aider des entreprises de logistique très réactives à prendre des décisions à temps face à des obstacles comme des retards météo, des fermetures de routes et même un trafic dense.
• Medicine. L’analyse alimentée par l'IA peut aider à améliorer la médecine de plusieurs manières. D’abord, elle peut rendre les établissements plus efficaces en améliorant les flux de processus et l’intelligence de la supply chain, permettant au personnel soignant de passer plus de temps avec les patients et moins à rechercher des fournitures ou à rédiger des notes. L’IA peut également assister des spécialistes médicaux, comme les radiologues, en analysant des radiographies et d’autres examens d’imagerie. En recherche médicale, l’analyse alimentée par l'IA peut aider les chercheurs à identifier des thérapies cachées dans d’immenses volumes de données biologiques, en raccourcissant considérablement le processus de découverte.
• Conception de produits. La conception de produits est une application émergente de l’analyse alimentée par l'IA. En analysant un large éventail de données, dont les avis utilisateurs et les propriétés des matériaux, les entreprises de conception de produits peuvent laisser l’IA faire preuve de créativité et proposer de nouvelles pistes pour développer des produits que les consommateurs ne savent pas encore qu’ils veulent.

Avantages de l’analyse alimentée par l'IA

Les organisations qui adoptent l’analyse alimentée par l'IA constatent souvent qu’elles peuvent plus facilement identifier des schémas et des tendances dans les données, qui étaient jusqu'à lors invisibles pour les analystes humains. Il en résulte souvent une prise de décision plus éclairée et des recommandations fondées sur les données, pouvant conduire à une meilleure efficacité opérationnelle, une satisfaction client accrue et, au final, une rentabilité supérieure. Au quotidien, l’analyse alimentée par l'IA peut aider à automatiser les tâches répétitives afin que les collaborateurs se concentrent sur des initiatives plus stratégiques et créatives.

Voici quelques manières concrètes dont l’analyse alimentée par l'IA peut soutenir la croissance et la réussite de l’entreprise.

• Analyse plus précise : automatiser l’analyse des données avec l’IA contribue à réduire la variabilité et le risque d’erreur humaine dans le processus d’analyse.
• Meilleure prise de décision : permettre aux data analysts de préparer et d’analyser des données structurées et non structurées via un processus rapide et automatisé est un moyen efficace d’apporter davantage d’informations au processus décisionnel.
• Réduction des coûts : l’analyse alimentée par l'IA accélère l’analyse tout en réduisant la charge de travail humaine nécessaire pour produire des rapports et créer des tableaux de bord, ce qui aide à accroître la productivité et à diminuer le coût global de la prise de décision fondée sur les données dans l’ensemble de l’organisation.
• Évolutivité : les systèmes d’IA peuvent aider à analyser de grandes quantités de données en temps réel, bien au-delà de ce qu’un humain peut faire. L’analyse alimentée par l'IA excelle lorsque les jeux de données sont volumineux, en croissance et diversifiés.
• Innovation améliorée : les LLM et le ML au cœur de l’analyse alimentée par l'IA examinent, analysent et prédisent en permanence les résultats de l’entreprise. Ces requêtes pilotées par l’IA ne sont pas liées aux présupposés des data scientists et peuvent offrir des informations et des prévisions entièrement nouvelles.

Comment l’analyse alimentée par l'IA accélère l’analyse des données

L’analyse alimentée par l'IA accélère l’identification de schémas en s’appuyant sur le ML pour interpréter de grandes quantités de données en une fraction du temps qu’il faudrait, même à une équipe de data scientists expérimentés. Ce gain d’efficacité peut permettre aux organisations de prendre des décisions plus rapides et mieux informées, sur la base de toutes les données qu’elles collectent, y compris des données non structurées.

L’analyse alimentée par l'IA contribue à des résultats métier plus pertinents de plusieurs façons.

• Traiter rapidement de grandes quantités de données : les processus d’analyse alimentée par l'IA peuvent aider à préparer des données provenant de nombreuses sources et dans de multiples formats, et le machine learning excelle dans l’analyse rapide de ces données.
• Prévoir des résultats et des actions : avec l’analyse alimentée par l'IA, les analystes métier peuvent utiliser des informations en quasi temps réel pour affiner leurs prévisions et leurs actions recommandées.
• Analyser des données issues de plusieurs sources : l’analyse alimentée par l'IA peut accélérer la consolidation, la préparation et l’analyse des données. C’est vrai que les données soient structurées, par exemple issues d’une application métier, ou non structurées, comme des documents texte, des images ou du contenu Web.
• Champ d’applications plus large : l’analyse alimentée par l'IA acquiert de nouvelles capacités. Elle peut désormais interroger les données en convertissant des requêtes textuelles en SQL, extraire des descriptions textuelles à partir d’images, accélérer la saisie de données et fournir des analyses et des visualisations, le tout sans assistance humaine.

Défis et limites de l’analyse alimentée par l'IA

Malgré ses avantages, l’analyse alimentée par l'IA présente des défis et des limites. La réussite nécessite des données de qualité, la capacité à sélectionner les bons modèles et, parfois, d’accepter un manque de transparence sur la manière dont le système est parvenu à un résultat. Les équipes d’analyse alimentée par l'IA sont également confrontées à des défis d’intégration avec les systèmes existants, ainsi qu’aux coûts associés à la mise en œuvre et à la maintenance des technologies d’IA.

Les défis et limites à prendre en compte pour réussir la mise en œuvre comprennent notamment :

• Biais de sélection statistique : sans supervision humaine, l’IA peut intégrer des données biaisées et produire des résultats biaisés.
• Coûts initiaux et temps de démarrage : les coûts initiaux de l’analyse alimentée par l'IA proviennent de la mobilisation de la puissance de calcul et de l’expertise data, en plus de l’identification des bons outils d’analyse et des modèles d’IA, et de la mise en place des flux de données. Ce n’est qu’une fois ces processus établis et les coûts de mise en place absorbés que l’IA peut fournir des informations en continu.
• Expertise technique : l’analyse alimentée par l'IA est un outil puissant pour aider les data analysts et data scientists à améliorer leurs processus, mais sa mise en place et l’évaluation de ses résultats exigent une forte supervision et une solide expertise. Et les entreprises qui ne disposent pas de ces compétences peuvent avoir des difficultés à recruter des experts data et à en assumer le coût.
• Transparence : contrairement à l’analyse des données traditionnelle, qui repose sur un processus consultatif et itératif, l’analyse alimentée par l'IA fonctionne de manière autonome. Il est donc important d’intégrer l’explicabilité dès la conception.

Analyse alimentée par l'IA et considérations éthiques

Les considérations éthiques liées à l’analyse alimentée par l'IA portent généralement sur des sujets tels que la confidentialité des données, la transparence, les biais et la responsabilité. Les entreprises peuvent envisager de collecter et d’utiliser les données d’une manière conforme à leurs politiques, et de permettre aux utilisateurs de comprendre comment les résultats des requêtes d’analyse alimentée par l'IA ont été établis.

Pour contribuer à garantir une utilisation responsable et bénéfique de l’analyse alimentée par l'IA, il convient notamment de prendre en compte :

• Confidentialité : comme les modèles d’IA sont entraînés sur des jeux de données massifs et diversifiés, des informations issues de ces jeux de données, y compris sensibles, peuvent être incluses involontairement dans les résultats produits par l’IA.
• Sécurité : l’analyse alimentée par l'IA peut s’appuyer sur des informations provenant de nombreux magasins de données différents. Chacune de ces bases de données, ainsi que les réseaux qui transfèrent les données entre elles, gagneront à être sécurisés.
• Équité : tous les processus d’analyse sont soumis à des biais statistiques, et l’analyse alimentée par l'IA n’y échappe pas. Il est possible qu’une analyse alimentée par l'IA reposant sur des jeux de données biaisés favorise un groupe particulier, car ce biais est présent dans les jeux de données utilisés pour produire l’analyse, même si ce biais est le plus souvent involontaire.
• Responsabilité : des processus automatisés tels que l’analyse alimentée par l'IA peuvent être conçus pour augmenter la productivité, en masquant les détails complexes qui sous-tendent leurs analyses. Cependant, ces abstractions peuvent rendre plus difficile l’attribution de la responsabilité d’un processus ou d’une action spécifiques lorsque l’entreprise agit sur la base d’une analyse automatisée. Un partenariat interactif entre l’humain et la machine est un bon moyen de répondre à cet enjeu.
• Supervision humaine : même si l’analyse alimentée par l'IA vise à automatiser des processus, les organisations devraient envisager de mettre en place des partenariats humain-machine et une supervision régulière, à la fois des données d’entrée et des résultats produits par l’IA, afin de contribuer à garantir leur conformité avec les exigences métier et les considérations éthiques.
• Conformité juridique et réglementaire : dans toute entreprise, les programmes d’analyse alimentée par l'IA doivent être conçus en tenant compte des exigences de reporting juridique et réglementaire.

Avenir de l’analyse alimentée par l'IA

L’espoir fondamental de l’analyse alimentée par l'IA est d’aider les entreprises à prendre des décisions optimales en analysant d’immenses volumes de données, afin d’identifier des tendances, des schémas et des informations que l’humain ne verrait peut-être jamais. Les premiers bénéfices devraient être une meilleure compréhension des clients et la capacité à automatiser les tâches répétitives. À long terme, l’analyse alimentée par l'IA sera, selon nous, au cœur de l’innovation et de la croissance de l’entreprise.

La Oracle Analytics community contribue à façonner l’avenir : les participants peuvent explorer des technologies, poser des questions, assister à des live labs, et bien plus encore. Plus précisément, l’évolution technique et les cas d’usage suivent des tendances nettes.

• Évolution future de l’analyse alimentée par l'IA. Les LLM et autres modèles d’IA au cœur de l’analyse alimentée par l'IA évoluent rapidement. Les LLM disponibles publiquement transforment déjà le développement, la création de contenu et le service client. À mesure que ces modèles d’IA gagnent en sophistication pour reproduire des capacités humaines plus subtiles, l’analyse alimentée par l'IA, en tant que partenaire des décisions humaines, deviendra la forme d’analyse dominante dans les grandes organisations.
• Applications futures de l’analyse alimentée par l'IA. Grâce à sa capacité à analyser de grandes quantités de données issues de jeux de données variés, et à le faire en temps réel, l’analyse alimentée par l'IA trouvera des usages dans un nombre croissant de secteurs. Elle conduira probablement à des suggestions plus ciblées pour les clients du divertissement et du retail, à une détection plus rapide de la fraude pour les entreprises de la finance et de l’assurance, et pourra contribuer à de meilleurs résultats pour les patients dans les environnements de santé.

Des données métier optimisées à la vitesse de l’IA avec Oracle

Oracle peut vous aider à déployer l’analyse alimentée par l'IA dans votre entreprise. Avec Oracle comme partenaire, vos data analysts et data scientists bénéficient d’une plateforme d’analyse de référence, d’une plateforme automatisée de gestion des données et de services prêts à l’emploi pour un large éventail de tâches d’analyse.

La plateforme Oracle Analytics offre aux organisations un service cloud native dans lequel les équipes métier et les experts data peuvent collaborer sur l’ensemble du processus d’analyse alimentée par l'IA. Cela comprend l’ingestion et la modélisation des données, la préparation et l’enrichissement des données, ainsi que la visualisation, et un contrôle strict de la sécurité des données et de la gouvernance. Les plateformes de gestion des données et les applications métier d’Oracle intègrent des technologies de machine learning et de traitement du langage naturel, afin de déployer l’analyse alimentée par l'IA dans l’ensemble de l’organisation.

Alors que les entreprises technologiques continuent d’accélérer sur les LLM, les capacités étonnantes de ces modèles d’IA s’intégreront rapidement aux outils d’analyse des données. À partir de maintenant, toute personne qui se lance dans l’analyse des données aura intérêt à envisager l’utilisation d’outils d’analyse pilotés par l’IA. L’étape suivante pour ces analystes sera de piloter la mise en œuvre d’un processus d’analyse alimentée par l'IA dans leur organisation, ouvrant la voie à un avenir où des informations fondées sur les données, actualisées en permanence, seront accessibles à davantage de décideurs dans l’entreprise.

FAQ sur l’analyse alimentée par l'IA

Quelles compétences sont nécessaires pour l’analyse alimentée par l'IA ?

De nombreuses compétences peuvent être importantes pour mettre en place un processus d’analyse alimentée par l'IA dans une organisation, à commencer par celles dont disposent déjà vos data scientists et data analysts. Une fois le programme opérationnel, l’objectif est que des personnes ayant des connaissances métier, mais peu d’expertise en analyse des données, puissent réaliser des analyses approfondies à l’aide de requêtes en langage naturel, à l’écrit comme à l’oral.

Que font les analystes assistés par l'intelligence artificielle ?

Les analystes IA utilisent les outils d’IA les plus récents et des LLM pour enrichir leurs analyses et permettre à des non-spécialistes de réaliser des analyses de données via des instructions textuelles en langage naturel.

Quel est le rôle des data scientists dans l’analyse alimentée par l'IA ?

Les data scientists sont indispensables à la mise en place d’un processus d’analyse alimentée par l'IA. Ils apportent la capacité à définir les problématiques et à concevoir des approches analytiques sur lesquelles l’IA s’appuiera. Ils peuvent aussi être responsables du contrôle des opérations de l’IA et aider à expliquer ses résultats.

L’intelligence artificielle est-elle une forme d’analyse ?

Comme l’analyse, l’intelligence artificielle repose sur l’ingestion et l’interprétation de données sous de nombreuses formes. L’analyse alimentée par l'IA, en revanche, est conçue pour utiliser des techniques avancées de manipulation des données afin de faire ressortir des tendances, des corrélations et des anomalies dans les données métier, et fournir des visualisations pour mettre en évidence ses résultats.

Quelle différence entre l’analyse et l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est importante pour l’analyse des données, mais elle couvre un spectre de capacités bien plus large. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour générer du code, du texte, des images et d’autres contenus, ce qui dépasse largement les besoins de la plupart des analyses métier. Cependant, la capacité de l’IA à extraire des informations d’images et de documents, puis à les combiner avec des données applicatives, peut avoir un impact majeur sur les informations obtenues via l’analyse des données.

L’analyse alimentée par l'IA peut-elle remplacer les analystes humains ?

À ce jour, l’analyse alimentée par l'IA ne peut pas remplacer les analystes humains, mais elle peut rendre un analyste beaucoup plus productif et créatif. L’IA et le machine learning apportent plus d’efficacité à la préparation des données, à l’analyse et même à la visualisation.

L’analyse alimentée par l'IA est-elle accessible aux petites entreprises ?

La croissance des services basés sur le cloud et construits sur des ML et des LLM puissants signifie qu’une petite entreprise peut charger ses données et en extraire des informations. L’analyse alimentée par l'IA démocratise l’expertise data nécessaire pour réaliser des analyses de données riches en enseignements.

Comment les entreprises peuvent-elles se lancer dans l’analyse alimentée par l'IA ?

Les entreprises devraient contacter leurs fournisseurs de cloud pour en savoir plus sur le nombre croissant d’outils d’analyse qui exploitent des modèles d’IA afin de fournir des analyses avec très peu d’expertise data et un investissement initial limité.