Pourquoi l’IA va booster votre stratégie data ?

L’intelligence Artificielle : un outil, pas une finalité

L’IA, un simple outil dans une stratégie Data Globale

L’intelligence artificielle est souvent perçue comme le point culminant d’une stratégie Data. Cependant, elle doit être considérée comme un outil parmi d’autres pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises.

Le cycle de vie de la donnée : l’IA à chaque étape

L’importance du « Data Driven » : un changement de paradigme

Le pilotage des entreprises par la donnée, ou « Data Driven », représente une véritable révolution pour les managers, passant de l’analyse rétrospective à des modèles prédictifs et prescriptifs.

La clé de voûte : des données riches et variées

Pour tirer le meilleur parti de l’IA, il est essentiel de disposer de données en grande quantité, de qualité et provenant de sources variées, allant au-delà des informations internes de l’entreprise.

L’enjeu : alléger le poids et le coût du traitement de la donnée

Actuellement, l’IA intervient principalement en fin de chaîne de traitement des données. Cependant, elle peut également être utilisée en amont pour améliorer l’efficacité des phases de collecte, préparation et exposition des données.

IA et efficacité : des gains à chaque étape du processus Data

Automatiser la préparation de la donnée

L’IA peut intervenir dans la phase de préparation des données, souvent longue et fastidieuse, en détectant les incohérences et en structurant les informations collectées, permettant ainsi de gagner un temps précieux.

Structurer et analyser les données non-structurées

L’IA peut transformer des données non-structurées issues du Web ou des médias sociaux en informations exploitables, identifiant des éléments clés comme des noms de produits ou des prix.

Optimiser la visualisation des données

En phase d’exposition, l’IA peut recommander les visualisations les plus adaptées pour représenter les données de manière claire et pertinente.

Vers une évolution des métiers de la Data

Le Data Scientist Assisté par l’IA

L’IA assiste désormais les Data Scientists, leur permettant de se concentrer sur l’analyse des cas d’usage et la signification des données, plutôt que sur le codage des algorithmes.

Le Data Engineer : automatisation des tâches répétitives

Les Data Engineers bénéficient également de l’IA pour automatiser les tâches répétitives, libérant ainsi du temps pour traiter les cas particuliers et les données complexes.

L’avènement des outils Low code/No code

L’évolution vers des outils de type Low Code/No Code permet aux métiers de s’impliquer davantage dans le processus de collecte, traitement des données et prise de décision, réduisant ainsi la dépendance vis-à-vis des experts techniques.

Conclusion : une IA au service de la performance et du ROI

En 2022, l’IA doit être utilisée non pour l’effet de mode, mais pour l’optimisation des processus avec un retour sur investissement tangible, en particulier sur les chaînes de traitement des données.