Analyse de l'IA : une analyse des données plus rapide

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.

Qu'est-ce que l'IA Analytics ?

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.

Analyses d'IA et analyses de données traditionnelles

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
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 s'appuie sur les pratiques d'analyse traditionnelles en utilisant le machine learning pour aider à découvrir les tendances, à détecter les anomalies et à faire des prédictions.
  • L'analyse de l'IA applique le ML et les LLM sophistiqués pour aider à automatiser le processus d'analyse, de la préparation des données à l'analyse et à la visualisation.
  • L'analyse de l'IA rassemble des données d'application structurées avec des données non structurées, telles que des flux de médias sociaux, des documents et du contenu multimédia, pour enrichir ses conclusions.
  • Contrairement à l'analyse traditionnelle des données par lots, l'analyse de l'IA permet de surveiller et d'analyser en permanence d'énormes quantités de données pour obtenir des résultats plus opportuns.
  • Les data scientists et les analystes de données utilisent les analyses d'IA pour améliorer leur productivité et aider davantage de gens d'affaires à accéder aux informations.

Explication de l'analyse AI

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.

L'importance de l'analyse de l'IA dans les entreprises modernes

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.

Fonctionnement d'AI Analytics

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.

  • Machine Learning : le machine learning est une sous-discipline de l'IA où les équipes informatiques, les analystes de données et les data scientists utilisent des algorithmes et des structures informatiques qui s'améliorent pour reconnaître des modèles dans les données qui lui permettent d'apprendre au-delà de sa programmation.
  • Deep Learning : comme pour le machine learning, un processus de deep learning est effectué sur un arrangement de noeuds de calcul appelés réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux sont modélisés sur le cerveau humain et permettent aux ordinateurs d'effectuer des tâches complexes, telles que la réalisation de prédictions et le traitement et l'interprétation du langage.
  • Analyse prédictive : L'analyse prédictive implique l'analyse des données commerciales actuelles et passées dans le but de prédire les événements futurs. Cette pratique est utilisée depuis longtemps dans l'analyse traditionnelle des données et bénéficie désormais de la vitesse et de la puissance de calcul des infrastructures cloud qui permettent l'analyse de l'IA.
  • Grands modèles de langage : un LLM est une branche de l'IA qui utilise des architectures de réseau neuronal pour permettre à l'IA de comprendre à la fois la signification du langage et le contenu des images afin d'inférer les meilleures réponses aux invites humaines. Ces modèles peuvent également générer du langage et des images.
  • Réseaux neuronaux : ces arrangements de noeuds de calcul en couches imitent l'architecture d'un cerveau humain. Dans le cas d'utilisation de l'analyse d'IA, les réseaux neuronaux aident les modèles d'IA à apprendre à effectuer des tâches, y compris la reconnaissance de modèles et la prise de décision.
  • Informatique cognitive : les architectures de calcul cognitif fonctionnent de la même manière qu'un cerveau humain. Cela permet à l'ordinateur d'apprendre à reconnaître des modèles toujours plus complexes dans les données.

Applications et cas d'utilisation du monde réel pour les analyses d'IA

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 .

  • Automatisation des activités. L'analyse de l'IA peut aider les entreprises à automatiser leurs processus quotidiens, tels que le flux de documents. En étant capable de lire et de comprendre les documents et de reconnaître les signatures, un flux de documents automatisé peut aider les entreprises d'assurance, de finance, d'immobilier et autres à prendre des décisions rapides et à éviter les obstacles.
  • Sécurité des données. Les modèles de machine learning peuvent découvrir les modèles attendus et les relations récurrentes entre les points de données, et ce, dans des volumes massifs de données en temps quasi réel. Cela permet aux modèles de repérer des anomalies qui pourraient indiquer quoi que ce soit, de la fraude interne à une attaque naissante.
  • Loi. L'analyse de l'IA peut aider les pratiques juridiques à rationaliser la pratique exigeante en main-d'œuvre de la recherche, de la découverte et de la préparation rapide.
  • Logistique. Étant donné que les analyses d'IA peuvent souvent ingérer des données en continu et les analyser en temps réel, elles peuvent aider les entreprises logistiques en évolution rapide à prendre des décisions opportunes face à des obstacles tels que les retards météorologiques, les fermetures de routes et même le trafic important.
  • Medicine. L'analyse de l'IA peut aider à améliorer la médecine de plusieurs façons. D'une part, il peut rendre les pratiques médicales plus efficaces en améliorant les flux de processus et l'intelligence de la chaîne d'approvisionnement, permettant au personnel médical de passer plus de temps avec les patients et moins de temps à traquer les fournitures ou à écrire des notes. L'IA peut également donner un coup de main aux spécialistes médicaux, tels que les radiologues, en lisant les rayons X et d'autres analyses d'imagerie. Dans la découverte médicale, l'analyse de l'IA peut aider les chercheurs à identifier les thérapies cachées dans d'énormes quantités de données biologiques, raccourcissant considérablement le processus de découverte.
  • Conception de produit. La conception de produits est une application émergente de l'analyse de l'IA. En analysant un large éventail de données, y compris les critiques des utilisateurs et les propriétés des matériaux, les entreprises de conception de produits peuvent permettre à l'IA d'être créative et d'offrir de nouvelles directions dans le développement d'articles que les consommateurs ne savent même pas encore qu'ils veulent.

Avantages de l'IA Analytics

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.

  • Analyse plus précise : l'automatisation de l'analyse des données à l'aide de l'IA aide à éliminer la variabilité et la possibilité d'erreur humaine du processus d'analyse.
  • Amélioration de la prise de décision : permettre aux analystes de données de préparer et d'analyser des données structurées et non structurées dans un processus rapide et automatisé est un moyen efficace d'apporter plus d'informations au processus de prise de décision.
  • Économies de coûts : L'analyse de l'IA permet de fournir des analyses plus rapides tout en réduisant la quantité de main-d'œuvre humaine nécessaire pour exécuter des rapports et créer des tableaux de bord, ce qui contribue à stimuler la productivité et à réduire le coût global de la prise de décision basée sur les données dans toute l'entreprise.
  • 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 de l'IA peut exceller là où les ensembles de données sont volumineux, en croissance et diversifiés.
  • Innovation améliorée : les LLM et le machine learning au cœur de l'analyse de l'IA examinent, analysent et prédisent en permanence les résultats commerciaux. Ces requêtes basées sur l'IA ne sont pas liées aux présupposés des data scientists et peuvent offrir des informations et des prédictions entièrement nouvelles.

Comment l'IA Analytics accélère l'analyse des données

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.

  • Traiter rapidement de grandes quantités de données : les processus d'analyse d'IA peuvent aider à préparer les données de nombreuses sources et dans de nombreux formats, et le machine learning excelle à les analyser rapidement.
  • Prévoir les résultats et les cours d'action : grâce à l'analyse de l'IA, les analystes d'entreprise peuvent utiliser des informations quasiment en temps réel pour affiner leurs prévisions et suggérer des actions.
  • Analyser les données provenant de plusieurs sources : l'analyse de l'IA peut accélérer le processus de consolidation, de préparation et d'analyse des données. Cela est vrai, que les données soient structurées, par exemple, à partir d'une application métier ou non structurées, comme à partir de documents texte, d'images ou de contenu Web.
  • Plage plus large d'applications : les analyses d'IA acquièrent de nouvelles fonctionnalités. Il peut désormais interroger des données en convertissant des requêtes de texte en SQL, en extrayant des descriptions de texte à partir d'images, en accélérant la saisie des données et en fournissant des analyses et des visualisations de données, le tout sans assistance humaine.

Défis et limites de l'analyse de l'IA

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 :

  • Préjugé de sélection statistique : sans surveillance humaine, l'IA pourrait simplement prendre en compte des données biaisées et éliminer les conclusions biaisées.
  • Coûts initiaux et temps de démarrage : les coûts initiaux de l'analyse de l'IA proviennent de l'assemblage de la puissance de l'ordinateur et de l'expertise des données, ainsi que de l'identification des outils analytiques et des modèles d'IA appropriés et de l'établissement des flux de données. Ce n'est qu'une fois ces processus établis et les coûts de configuration satisfaits que l'IA peut fournir des informations continues.
  • Expertise technique : L'analyse de l'IA est un outil puissant pour les analystes de données et les data scientists afin d'améliorer leurs workflows, mais il faut une grande partie de leur supervision et de leur expertise pour la configurer et évaluer ses résultats. Et les entreprises sans ces compétences peuvent être mises au défi de recruter et de se permettre des experts en données.
  • Transparence : contrairement à l'analyse de données traditionnelle, qui est un processus consultatif et itératif, l'analyse de l'IA s'exécute de manière autonome, ce qui rend important d'intégrer l'explicabilité dans la conception d'origine.

Analyse de l'IA et considérations éthiques

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 :

  • Confidentialité : les modèles d'IA étant entraînés sur des ensembles de données massifs et diversifiés, les informations de ces ensembles de données, y compris les informations sensibles, peuvent être incluses par inadvertance dans les résultats de l'IA.
  • Sécurité : l'analyse de l'IA peut s'exécuter sur des informations provenant de nombreuses banques de données différentes. Chacune de ces bases de données et les réseaux qui déplacent les données entre elles bénéficient d'une sécurisation.
  • Egalité : tous les processus d'analyse sont soumis à des biais statistiques et les analyses d'IA ne sont pas exemptées. Il est possible que les analyses d'IA qui reposent sur des ensembles de données biaisés favorisent un groupe particulier, car ce biais est contenu dans les ensembles de données qu'il utilise pour dessiner son analyse, même si ce biais est le plus souvent involontaire.
  • Responsabilité : Les processus automatisés tels que l'analyse de l'IA peuvent être conçus pour augmenter la productivité en abstraitant les détails complexes derrière leur analyse. Cependant, les abstractions peuvent rendre plus difficile la responsabilisation d'un processus ou d'une action spécifique lorsqu'une entreprise agit sur l'analyse automatisée. Un partenariat humain-ordinateur interactif est un bon moyen d'y remédier.
  • Surveillance humaine : bien que l'analyse de l'IA soit conçue pour automatiser les processus, les entreprises doivent envisager de mettre en place des partenariats homme-ordinateur et une surveillance régulière des entrées de données et des sorties d'IA pour s'assurer qu'elles respectent les considérations commerciales et éthiques.
  • Conformité juridique et réglementaire : les programmes d'analyse d'IA de toute entreprise doivent tenir compte du fait que ces programmes d'analyse d'IA doivent être conçus en tenant compte du reporting juridique et réglementaire.

L'avenir de l'analyse de l'IA

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.

  • L'évolution future des analyses d'IA. Les LLM et autres modèles d'IA au cœur de l'analyse de l'IA évoluent rapidement. Les LLM accessibles au public modifient déjà le codage, le développement de contenu et le service client. À mesure que ces modèles d'IA deviendront plus sophistiqués pour imiter les capacités humaines subtiles, l'analyse d'IA en tant que partenaire pour les décisions humaines deviendra la forme dominante d'analyse dans les grandes entreprises.
  • Applications futures de l'analyse de l'IA. En raison de sa capacité à analyser de grandes quantités de données provenant de divers ensembles de données et à le faire en temps réel, les analyses d'IA seront utilisées dans un nombre croissant de secteurs. Cela conduira probablement à des suggestions plus ciblées pour les clients du divertissement et de la vente au détail, à une détection plus rapide des fraudes pour les sociétés financières et d'assurance et peut soutenir l'amélioration des résultats pour les patients dans les établissements de santé.

De meilleures données commerciales à la vitesse de l'IA avec Oracle

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.

Données et IA : le guide du succès pour les DSI

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.

FAQ sur AI Analytics

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.