Jeffrey Erickson | Écrivain principal | 13 janvier 2025
Les entreprises appliquent des modèles de machine learning à leurs efforts d'analyse de données depuis de nombreuses années. Il est logique que les analystes qui suivent d'énormes volumes de transactions financières ou mènent des opérations de sécurité exécutent des données via des modèles de machine learning qui trouvent des anomalies et des tendances à des vitesses que les humains ne peuvent pas égaler.
Désormais, les grands modèles de langage, ou LLM, qui semblent acquérir de nouvelles fonctionnalités sophistiquées chaque semaine, offrent aux data scientists et aux analystes de données des opportunités intéressantes de transformer leurs workflows grâce à l'automatisation et d'apporter des informations basées sur les données à davantage de personnes dans l'ensemble de leur entreprise.
L'analyse d'IA, parfois appelée analyse augmentée par l'IA, est un moyen d'analyser les performances de l'entreprise à l'aide d'une combinaison de techniques d'apprentissage automatique, de traitement du langage naturel et de gestion des données. Comme les analyses traditionnelles, l'objectif de l'analyse de l'IA est de trouver des modèles, de prévoir des tendances, d'extraire des informations, de faire des prédictions, ou une combinaison de celles-ci. La différence est que l'analyse de l'IA utilise des modèles de machine learning (ML) pour analyser de grands ensembles de données en temps quasi réel, puis exploite de puissants LLM pour automatiser le processus de préparation et d'analyse des données et de visualisation des résultats.
Pour ce faire, un processus d'analyse d'IA cherche à automatiser de nombreuses tâches auparavant exigeantes en main-d'œuvre, telles que la préparation des données, le nettoyage des données et la modélisation des données. Une fois les données préparées et l'analyse en cours, le système d'analyse de l'IA aide à générer des visualisations de ses résultats et recommande même des actions. Comme l'IA peut constamment surveiller et analyser de grandes quantités de données en temps quasi réel, elle peut tester un grand nombre de combinaisons de points de données et déterminer les relations entre elles.
L'objectif est que les analystes interrogent simplement les données plutôt que de passer par des processus complexes de préparation manuelle des données et de science des données.
L'analyse de données traditionnelle est un processus consultatif et itératif qui se déroule entre un homme d'affaires et un analyste de données ou un data scientist. Les data scientists ont tendance à se concentrer sur la préparation des données et l'application de techniques et d'outils pour les interpréter, tandis que les analystes de données sont doués pour utiliser un logiciel d'analyse packagé pour éclairer les décisions commerciales, mais les rôles se chevauchent souvent. Les deux peuvent être considérés comme des experts en analyse de données capables de poser des questions ou des hypothèses sur ce que les données pourraient révéler. Ils assembleront ensuite les données et appliqueront des techniques et des outils sophistiqués pour voir si l'analyse des données répond à la question ou valide l'hypothèse. Ils peuvent ensuite intégrer ces résultats dans un tableau de bord qui suit les mesures commerciales prédéfinies au fil du temps. Les analyses de données traditionnelles continuent d'être un outil important pour aider les entreprises à explorer les relations et les tendances dans les données d'entreprise structurées. Elles ont été précieuses pour répondre à des questions ad hoc sur les performances de l'entreprise.
En revanche, l'analyse de l'IA utilise des LLM ainsi que des modèles de machine learning distincts pour automatiser les étapes que les humains prennent pour effectuer l'analyse. Il permet aux business analysts de demander et de synthétiser dynamiquement des informations sans l'aide d'experts informatiques. Une fois configuré pour analyser une grande variété de données provenant d'applications métier ainsi que des données non structurées provenant des médias sociaux, des e-mails, des images et des documents, l'analyse de l'IA peut faire beaucoup plus rapidement et de manière cohérente qu'un humain ne le pourrait. Il n'est pas étonnant que l'analyse de l'IA devienne rapidement un outil favori des analystes pour approfondir leurs analyses et améliorer leur efficacité.
Analyses d'IA et analyses de données traditionnelles
Analyses AI | Analyses de données traditionnelles |
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Applique des modèles de machine learning pour permettre des analyses et des prédictions en temps réel | Se concentre davantage sur l'analyse de lots de données historiques |
Regroupe des données structurées et non structurées à des fins d'analyse | Utilise des processus manuels qui impliquent un risque d'erreur humaine |
Utilise l'automatisation pour réduire les instances d'erreur humaine | Il intègre des données provenant d'applications métier et d'autres sources de données structurées. |
Les humains apportent créativité et discrétion dans la direction de la façon dont l'IA fait son travail | Avantages de l'expertise humaine et de l'intuition dans un processus délibéré et collaboratif |
Points à retenir
L'analyse de l'IA exploite des technologies avancées, notamment le machine learning, les LLM et la visualisation des données, pour améliorer la prise de décision. Étant donné que l'analyse de l'IA automatise de nombreuses facettes de l'analyse de données traditionnelle, elle peut aider à réduire les coûts continus de l'analyse, à améliorer la précision et à libérer les analystes pour qu'ils se concentrent sur une réflexion stratégique de plus haut niveau.
Comme les analyses métier traditionnelles, les analyses d'IA utilisent des outils d'apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données. Contrairement aux analyses traditionnelles, les analyses d'IA peuvent automatiser des tâches, telles que la collecte, le nettoyage et la catégorisation des données, même pour les données non structurées, telles que les images et les documents, puis surveiller en permanence les données pour apprendre des modèles, repérer des anomalies et trouver des corrélations. Cela permet aux analyses d'IA de fournir des informations quasiment en temps réel, même à partir de sources de données volumineuses, complexes et diverses.
Les entreprises investissent depuis longtemps dans des outils d'analyse de données et de l'expertise pour les aider à prendre de meilleures décisions. L'analyse de l'IA peut aider à améliorer considérablement la prise de décision de l'entreprise en automatisant l'analyse des données, ce qui la rend plus rapide et plus précise, même si elle élimine des données diverses pour découvrir des informations que les processus humains manuels ne verraient probablement jamais. En conséquence, les chefs d'entreprise peuvent agir de manière plus proactive et prendre des décisions éclairées en temps réel, par exemple en anticipant les besoins du marché et en modifiant leur inventaire.
L'analyse de l'IA prend de plus en plus d'importance, car elle contribue également à améliorer l'efficacité au quotidien, dans des domaines tels que l'automatisation de la saisie de données, le nettoyage et la catégorisation des données, la création de tableaux de bord et de rapports à la volée, et l'explication des analyses et des informations aux hommes d'affaires.
L'analyse d'IA fonctionne en utilisant la technologie LLM et ML pour analyser et interpréter les données. Une fois que le système est formé pour reconnaître les modèles, les tendances et les anomalies dans les données d'une organisation, il peut alors faire des prédictions et des recommandations. L'analyse de l'IA est utilisée dans un large éventail d'entreprises et de disciplines, y compris le marketing, la finance, la santé et la fabrication. Toute entreprise qui cherche à prendre des décisions basées sur les données et à améliorer son efficacité opérationnelle peut bénéficier de l'analyse de l'IA.
Voici quelques termes à connaître.
L'analyse de l'IA devient rapidement indispensable pour les analystes de données et les data scientists, car elle apporte à la fois une efficacité accrue et des fonctionnalités plus approfondies aux tâches quotidiennes de l'entreprise. Voici quelques exemples .
Les entreprises qui adoptent les analyses d'IA constatent souvent qu'elles ont une nouvelle capacité à identifier des modèles et des tendances dans les données qui ne sont pas visibles pour les analystes humains. Le résultat est souvent une prise de décision plus éclairée et des recommandations basées sur les données, ce qui peut entraîner une amélioration de l'efficacité opérationnelle, une plus grande satisfaction des clients et, en fin de compte, une rentabilité accrue. Au quotidien, les analyses d'IA peuvent aider à automatiser les tâches répétitives afin que les collaborateurs puissent se concentrer sur des initiatives plus stratégiques et créatives.
L'analyse de l'IA peut contribuer à stimuler la croissance et la réussite de l'entreprise.
L'analyse de l'IA aide à accélérer le processus d'identification des modèles en utilisant le machine learning pour interpréter de grandes quantités de données en une fraction du temps qu'il faudrait, même à une équipe de data scientists qualifiés. Cette efficacité accrue peut permettre aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées en fonction de toutes les données qu'elles collectent, même les données non structurées.
L'analyse de l'IA permet d'obtenir des résultats commerciaux plus intelligents grâce à plusieurs méthodes.
Pour tous ses avantages, l'analyse de l'IA présente des défis et des limites. Le succès nécessite des données de qualité, la possibilité de sélectionner les bons modèles et parfois un manque de transparence dans la façon dont le système a abouti. Les équipes d'analyse d'IA sont également confrontées à des défis en termes d'intégration avec les systèmes existants et les coûts associés à l'implémentation et à la maintenance des technologies d'IA.
Les défis et les limites qui doivent être relevés pour une mise en œuvre réussie sont les suivants :
Les considérations éthiques liées à l'analyse de l'IA peuvent généralement porter sur des questions telles que la confidentialité des données, la transparence, les préjugés et la responsabilité. Les entreprises peuvent envisager de collecter et d'utiliser les données d'une manière qui correspond à leurs politiques et qui permet aux utilisateurs de comprendre comment les résultats de leurs requêtes d'analyse d'IA ont été formulés.
Les points à prendre en compte pour s'assurer que l'analyse de l'IA est utilisée de manière responsable et bénéfique sont les suivants :
L'un des espoirs fondamentaux de l'analyse de l'IA est qu'elle aidera les entreprises à prendre des décisions optimales en analysant de grandes quantités de données pour identifier les tendances, les modèles et les informations que les humains pourraient ne jamais être en mesure de voir. Les gains rapides doivent permettre de mieux comprendre les clients et d'automatiser les tâches répétitives. À long terme, nous considérons l'analyse de l'IA comme essentielle à l'innovation et à la croissance de l'entreprise.
La communauté Oracle Analytics contribue à façonner l'avenir : les participants peuvent explorer les technologies, poser des questions, assister à des ateliers en direct et bien plus encore. Plus précisément, l'évolution technique et les applications ont des lignes de tendance claires.
Oracle peut vous aider à intégrer l'analyse de l'IA dans votre entreprise. Avec Oracle en tant que partenaire, vos analystes de données et vos data scientists bénéficient d'une plate-forme d'analyse de pointe et d'une plate-forme de gestion automatisée des données, ainsi que de services prêts à l'emploi pour une grande variété de tâches d'analyse.
La plateforme Oracle Analytics offre aux entreprises un service cloud natif où les hommes d'affaires et les experts en données peuvent collaborer sur l'ensemble du processus d'analyse de l'IA. Cela inclut l'assimilation et la modélisation des données, la préparation et l'enrichissement des données, ainsi que la visualisation, et un contrôle strict sur la sécurité et la gouvernance des données. Les plates-formes de gestion des données et les applications métier d'Oracle sont intégrées aux technologies de machine learning et de traitement du langage naturel pour aider à fournir des analyses d'IA dans toute une entreprise.
Alors que les entreprises technologiques continuent d'avancer avec les LLM, les capacités étranges de ces modèles d'IA trouveront rapidement leur chemin dans les outils d'analyse de données. À partir de ce moment, toute personne entrant dans le domaine de l'analyse des données voudra envisager de tirer parti des outils d'analyse basés sur l'IA. La prochaine étape pour ces analystes sera de diriger la mise en œuvre d'un processus d'analyse de l'IA pour leurs entreprises, ouvrant ainsi un avenir où des informations actualisées et basées sur les données sont disponibles pour un plus grand nombre de décideurs de l'entreprise.
Les données sont le carburant qui alimente l'analyse de l'IA. Sans données pertinentes et de haute qualité, les modèles d'IA ne peuvent pas apprendre, faire des prédictions précises ou fournir des informations précieuses. Voici comment les DSI peuvent aider à activer les données de leur entreprise afin qu'elles fournissent une base solide pour l'IA.
Quelles compétences sont nécessaires pour l'analyse de l'IA ?
Il existe de nombreuses compétences qui peuvent être importantes pour établir un processus d'analyse de l'IA dans une organisation, à commencer par celles actuellement possédées par vos data scientists et analystes de données. Une fois le programme opérationnel, l'objectif est que les personnes ayant des connaissances commerciales, mais peu d'expertise en analyse de données, puissent effectuer une analyse approfondie à l'aide de textes en langue maternelle et d'invites orales.
Que font les analystes de l'intelligence artificielle ?
Les analystes d'IA utilisent les derniers outils et LLM d'IA pour améliorer leur analyse et donner aux non-experts les moyens d'effectuer une analyse de données à l'aide d'invites de texte et de langage naturel.
Que font les data scientists dans l'analyse de l'IA ?
Les data scientists font partie intégrante de la configuration d'un processus d'analyse de l'IA. Ils apportent la capacité de définir les problèmes et de concevoir des approches analytiques sur lesquelles l'IA s'appuiera. Ils peuvent également être responsables de la surveillance des opérations d'IA et aider à expliquer ses résultats.
L'intelligence artificielle est-elle une forme d'analyse ?
Comme l'analytique, l'intelligence artificielle dépend de l'ingestion et de l'interprétation des données sous de nombreuses formes. Toutefois, l'analyse de l'IA est conçue pour utiliser des techniques sophistiquées de manipulation des données afin de dégager des tendances, des corrélations et des anomalies dans les données métier et de fournir des visualisations pour aider à mettre en évidence ses conclusions.
Quelle est la différence entre l'analytique et l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est importante pour l'analyse des données, mais couvre un éventail de capacités beaucoup 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 tirer des informations à partir d'images et de documents et à les combiner avec des données d'application peut avoir un impact puissant sur les informations fournies par l'analyse des données.
L'analyse d'IA peut-elle remplacer les analystes humains ?
À l'heure actuelle, l'analyse de l'IA ne peut pas remplacer les analystes humains, mais elle peut rendre un analyste individuel beaucoup plus productif et créatif. L'IA et le machine learning améliorent l'efficacité de la préparation, de l'analyse et même de la visualisation des données.
L'analyse de l'IA est-elle accessible aux petites entreprises ?
La croissance des services cloud basés sur de puissants ML et LLM signifie qu'une petite entreprise peut télécharger des données et extraire des informations. L'analyse de l'IA démocratise l'expertise en données nécessaire pour effectuer des analyses de données pertinentes.
Comment les entreprises peuvent-elles se lancer dans l'analyse de l'IA ?
Les entreprises doivent contacter leurs fournisseurs cloud pour en savoir plus sur le nombre croissant d'outils d'analyse qui tirent parti des modèles d'IA pour fournir des analyses avec très peu d'expertise en données ou d'investissement initial.