AI Analytics : obtenir des informations plus importantes et de meilleure qualité avec des algorithmes intelligents

Publié: 2022-12-19

Une récente enquête de McKinsey a révélé que les personnes interrogées que le cabinet de conseil a classées comme "AI high performers" attribuent au moins 20% de leurs revenus avant intérêts et impôts (EBIT) à l'intelligence artificielle. Une autre étude d'Accenture a révélé que seulement 12 % des organisations interrogées réussissent réellement à déployer l'IA. Pour ces entreprises, 30 % de leurs revenus proviennent de l'intelligence artificielle.

Avez-vous l'impression qu'il s'agit d'une opportunité manquée sur laquelle vous souhaitez capitaliser ? Continuez ensuite à lire pour en savoir plus sur l'analyse de l'IA, comment elle peut servir votre entreprise et à quels défis vous attendre lors de la mise en œuvre. Peut-être que cela vous inspirera et vous donnera les connaissances dont vous avez besoin pour contacter les fournisseurs de services de développement d'IA.

Qu'est-ce que l'analyse de l'IA et en quoi diffère-t-elle de l'approche traditionnelle ?

Analytics fonctionne en extrayant des modèles significatifs dans les données, en les interprétant et en les communiquant. L'approche traditionnelle de l'analyse est lente et demande beaucoup d'efforts, mais l'améliorer avec l'IA peut considérablement accélérer le processus et augmenter la précision des résultats.

Dans l'analyse traditionnelle, les utilisateurs créent des tableaux de bord pour trouver des modèles dans les visualisations à l'aide de la programmation « si-alors », où les données sont traitées strictement selon des règles prédéfinies. Ces tableaux de bord répondent à des exigences métier spécifiques et ont une portée limitée. La méthode traditionnelle ne peut traiter que des données structurées.

L'analyse de l'IA fait référence à l'automatisation du processus d'analyse des données à l'aide de la technologie, comme l'apprentissage automatique et d'autres sous-ensembles d'IA. L'analyse de l'intelligence artificielle peut gérer des données non structurées complexes, telles que des images et de la parole. Il ne se limite pas à une hypothèse prédéfinie et peut vous surprendre avec des résultats inattendus. Contrairement à l'approche traditionnelle, qui est statique, la méthode basée sur l'IA permet aux utilisateurs d'agréger dynamiquement des données pour répondre à diverses requêtes.

Selon Gartner, il existe quatre grandes approches de l'analyse des données.

L'analyse descriptive interprète les données historiques. Il utilise des outils de business intelligence et des tableaux de bord pour analyser les tendances et comprendre ce qui s'est passé dans le passé. Il ne prédit pas l'avenir.
L'analyse diagnostique utilise des techniques d'exploration de données pour comprendre pourquoi quelque chose s'est produit.
L'analyse prédictive aide à prévoir les résultats futurs, étant donné que les conditions restent constantes. C'est là qu'intervient l'IA.
Analyse prescriptive axée sur l'action. Il aide à déterminer la meilleure façon d'atteindre certains résultats.

Gartner suggère de combiner des analyses prédictives et prescriptives pour résoudre des problèmes commerciaux complexes et prendre des décisions basées sur des données. Alors, si vous voulez pouvoir :

Agrégez rapidement des données sur différents aspects de votre entreprise au lieu de créer un tableau de bord pour chaque question commerciale
Recevez des recommandations pertinentes
Voir votre problème sous un autre angle
Comprendre « pourquoi » certaines choses se sont produites et « comment » apporter un changement dans le futur

Ensuite, l'analyse de données par IA est quelque chose que vous voudriez essayer.

Top 5 des cas d'utilisation de l'analyse de l'intelligence artificielle

Maintenant que vous connaissez les avantages de l'analyse de l'IA par rapport à l'approche traditionnelle, voyons comment vous pouvez l'appliquer pour résoudre les problèmes de votre entreprise.

1. L'analyse de l'IA améliore l'expérience client à l'aide de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est un domaine du traitement du langage naturel utilisé pour détecter les sentiments des clients à propos de votre marque, de vos produits et de vos services en analysant du texte. Les entreprises peuvent appliquer cette pratique pour étudier les publications sur les réseaux sociaux, les réponses aux sondages, les avis des clients, etc. afin d'évaluer la réputation de leur marque et de comprendre les besoins des clients.

Analyse des sentiments basée sur l'IA dans le secteur bancaire

Les banques déploient une analyse des sentiments pour découvrir ce que les utilisateurs pensent de leurs produits et services et de l'expérience globale avec l'organisation. De plus, les institutions financières peuvent utiliser cette tactique pour évaluer les réactions des clients à la campagne des concurrents et copier les exemples les plus réussis.

Un exemple de compréhension des opinions des clients à l'aide de l'analyse des sentiments basée sur l'IA provient de la banque Atom basée à Durham. L'entreprise a analysé les données d'enquêtes et de communautés en ligne pour découvrir ce que les clients pensent de leur application bancaire. Les données ont révélé que le thème « authentification » est associé à un sentiment négatif. Il a également reconnu les problèmes persistants qui causaient de la frustration, comme « la reconnaissance faciale ne fonctionne pas ».

La banque Atom a utilisé les connaissances obtenues grâce à l'analyse de données basée sur l'IA pour apporter des améliorations, et elle est devenue la banque la mieux notée selon Trustpilot, une plateforme d'examen de premier plan.

Comprendre le sentiment des clients dans le commerce de détail

Les détaillants peuvent analyser les médias sociaux, les commentaires des clients et les demandes d'assistance client pour savoir ce que les gens pensent de leur marque en général ou d'une campagne marketing spécifique. L'analyse des sentiments peut également aider les détaillants à rester au courant des tendances à venir.

Un détaillant de vêtements nord-américain s'est penché sur les médias sociaux de ses clients, en particulier TikTok, pour identifier les tendances et décrire comment ils correspondent à différentes personnalités d'utilisateurs. En conséquence, le détaillant a acquis des connaissances approfondies sur la façon dont les différentes tendances vestimentaires, telles que le tissu, le design et le prix, conviennent à diverses personnalités d'acheteurs. L'organisation a utilisé ces informations pour ses campagnes ciblées et pour concevoir des lignes de vêtements.

2. L'analyse de l'IA réduit les temps d'arrêt des équipements grâce à la maintenance prédictive

L'analyse prédictive basée sur l'IA peut traiter les données collectées à partir de différentes machines pour comprendre leur état en temps réel au lieu de s'appuyer sur une inspection humaine programmée. La maintenance prédictive est particulièrement précieuse pour les équipements difficiles d'accès, comme dans le cas de l'industrie pétrolière et gazière, où les machines distantes sont très difficiles et même dangereuses d'accès.

Mais les applications de maintenance prédictive peuvent également profiter à d'autres secteurs.

Maintenance prédictive dans la fabrication

L'analyse de l'IA présente de nombreux avantages dans le secteur manufacturier. Il peut détecter un équipement surchargé, fonctionnant à moitié ou susceptible de tomber en panne, ce qui retarde l'ensemble du processus de production.

ZF Friedrichshafen, l'un des principaux fournisseurs du secteur automobile, s'est associé à Microsoft pour utiliser l'IA pour l'optimisation des processus. Dans le cadre de ce projet, l'entreprise s'est concentrée sur la maintenance prédictive de la ligne de production de pièces d'engrenage. Elle voulait remplacer un anneau de rodage dans la machine de rodage juste avant la fin de sa durée de vie. La solution d'analyse d'intelligence artificielle finale pourrait détecter 99 % des fractures de l'anneau de rodage avant qu'elles n'affectent la chaîne de production.

Maintenance prédictive dans le transport

Dans l'industrie du transport, l'analyse de données par IA dans la maintenance prédictive aide à détecter les dysfonctionnements des véhicules pour éviter les situations où une voie est bloquée au milieu de nulle part. Par exemple, Infrabel, une entreprise ferroviaire belge, utilise différents types de capteurs dans ses voies, y compris des capteurs de mesure de température et de consommation d'énergie. Après analyse des données, les opérateurs de l'entreprise peuvent détecter les surchauffes et les dérives inhabituelles de consommation d'énergie et mettre le véhicule hors service pour réparation au moment opportun.

3. L'analyse de l'IA prévoit la demande d'optimisation des stocks

L'approche traditionnelle de la gestion des stocks repose sur les données de commande des clients. Même si cette méthode peut être efficace, elle conduit souvent à un surstockage et à un sous-stockage, car elle utilise des sources de données limitées. L'analyse de l'IA permet aux responsables de la chaîne d'approvisionnement de prendre en compte un plus large éventail de données, telles que les tendances actuelles, les ventes historiques et même le contenu des médias sociaux.

Selon McKinsey, l'intégration de l'analyse de l'intelligence artificielle dans les opérations de gestion de la chaîne d'approvisionnement peut réduire les erreurs jusqu'à 50 % et réduire les opportunités de vente perdues d'environ 65 %.

Ikea utilise un outil de prévision de la demande basé sur l'IA qui peut analyser les données de jusqu'à 200 sources pour prédire la popularité de chaque produit. Cet outil peut prendre en compte des facteurs tels que les changements saisonniers, les festivals et les prévisions météorologiques, et il peut prédire la demande du jour même jusqu'à quatre mois à l'avance. Ce nouvel outil a augmenté la précision des prévisions d'Ikea à 98 %.

4. L'analyse de l'IA vous permet de créer des offres personnalisées

Encore une fois, en traitant des quantités substantielles de données, l'analyse de l'IA permet aux entreprises opérant dans différents secteurs de créer des produits et services personnalisés et de les rendre visibles aux bonnes personnes au bon moment.

Offres personnalisées et marketing ciblé dans le commerce de détail

L'analyse de l'IA peut effectuer une meilleure segmentation de l'audience, permettant des campagnes marketing sur mesure. Cela permet aux détaillants d'envoyer des publicités percutantes aux clients les plus susceptibles d'agir. De plus, les entreprises peuvent connecter un moteur de recommandation alimenté par l'IA à leur plate-forme de commerce électronique afin qu'elle puisse suggérer des produits aux clients en fonction de leurs préférences, de leurs données démographiques et des tendances actuelles.

Un détaillant de chaussures britannique a expérimenté l'intelligence artificielle et l'analyse de données pour recommander des produits sur son site Web, et a constaté une augmentation de 8,6 % des taux d'ajout au panier.

Traitement personnalisé dans le domaine de la santé

L'analyse de l'IA dans les soins de santé peut obtenir des informations à partir des biomarqueurs, des informations génétiques et d'autres données de santé d'un patient pour prédire la réponse de la personne à différentes options de traitement, ce qui permet d'éviter de prescrire un médicament coûteux s'il est peu probable qu'il soit efficace.

L'Université japonaise de Chiba a utilisé l'analyse de l'IA pour traiter les données génomiques, cliniques et métaboliques des patientes atteintes d'un cancer de l'ovaire avant le traitement et a découvert un groupe avec un pronostic plutôt sombre, qui ne répondra probablement pas bien au traitement typique. Par la suite, les chercheurs ont utilisé ces résultats pour développer un traitement personnalisé pour ce segment de population.

5. L'analyse de l'intelligence artificielle prédit le comportement des clients

Prévenir le désabonnement des clients

En analysant les médias sociaux, les avis des clients, les tickets d'assistance et d'autres informations, l'analyse de l'IA peut repérer les clients qui ne sont pas satisfaits et qui envisagent de partir pour un concurrent. Cela vous permet de prendre les mesures nécessaires pour garder ce client au lieu de le laisser partir et de payer un prix plus élevé pour attirer de nouvelles personnes. Des études montrent que l'acquisition d'un nouveau client coûte cinq fois plus cher que la fidélisation d'un client existant.

Prévision des absences aux rendez-vous

Les rendez-vous manqués coûtent au système de santé américain environ 150 milliards de dollars chaque année. L'analyse de données basée sur l'intelligence artificielle permet aux hôpitaux et aux praticiens privés de prédire quels patients sont susceptibles de sauter des rendez-vous sans notification.

Des chercheurs du Boston Children's Hospital ont construit un modèle d'IA capable d'analyser des informations telles que les antécédents médicaux d'un patient, la disponibilité de l'assurance, la race et le niveau d'éducation de la mère, en plus des conditions météorologiques, pour repérer toute absence potentielle. L'équipe de recherche a également suggéré d'implémenter un type de rappel dans l'algorithme, de sorte qu'après avoir identifié les patients susceptibles de manquer un rendez-vous, le modèle puisse déterminer si un patient peut bénéficier d'un SMS ou d'un appel et le pousser à l'aide du méthode préférée.

Défis associés à la mise en œuvre de l'IA dans l'analyse de données

Les projets d'intelligence artificielle sont connus pour leur taux d'échec élevé. Forbes rapporte qu'entre 60% et 80% des projets d'IA échouent. Gartner dresse un tableau encore plus sombre avec 85 % des projets qui sortent de la bonne voie.

Explorons les principales difficultés auxquelles vous pourriez être confronté et comment augmenter vos chances de succès. Vous pouvez trouver plus d'informations sur les défis associés à l'IA sur notre blog. Nous fournissons également un guide de mise en œuvre détaillé de l'IA qui vous aidera à atteindre vos objectifs avec l'IA.

Données d'entraînement insuffisantes

Les recherches montrent que 96 % des entreprises rencontrent des difficultés liées aux données lorsqu'il s'agit d'analyse de l'IA. Il n'est pas toujours possible de trouver un ensemble de données existant qui réponde pleinement à vos demandes de formation appropriée. Les ensembles existants peuvent être biaisés, trop génériques pour votre population cible, incomplets ou simplement inexacts. Une étude récente menée par l'Université de Californie et Google Research a découvert la pratique de "l'emprunt massif" de données parmi les praticiens et les chercheurs, ce qui signifie qu'une communauté travaillant sur une tâche adopte des données destinées à être utilisées dans un environnement différent. Il est peu probable que les modèles entraînés sur des données « empruntées » fournissent des résultats précis, car ils ne sont pas familiarisés avec vos cas spécifiques à votre domaine.

Afin d'améliorer la qualité de la formation des modèles, les scientifiques des données doivent travailler avec des experts du domaine et des propriétaires de données pour compiler des ensembles de données de formation représentatifs de votre domaine. Ils doivent également s'assurer qu'il est propre et étiqueté avec précision, manuellement ou à l'aide d'outils d'annotation, tels que Supervise.ly.

N'hésitez pas à consulter des experts du domaine, en particulier lorsque vous devez interpréter des données provenant d'autres pays et cultures. Selon Devaki Raj, directeur général de CrowdAI, une start-up d'intelligence artificielle prospère, "pour être efficace, l'automatisation doit être informée par les personnes les plus proches du problème".

Résultats biaisés

Les résultats produits par les modèles d'IA dépendent en grande partie des données d'entraînement. Et si ces données ne sont pas rigoureusement examinées, des biais ethniques, basés sur l'âge et d'autres types peuvent facilement s'infiltrer, influençant les algorithmes pour fournir des prédictions corrompues. Même avec une formation initiale appropriée, les algorithmes d'IA peuvent développer des biais à mesure qu'ils continuent à apprendre.

Pour surmonter ce problème, assurez-vous que les algorithmes sont conçus en tenant compte de l'inclusion et formés sur des données représentatives. Et après le déploiement, investissez dans des cadres de contrôle et effectuez des audits réguliers pour vous assurer que tous les outils d'analyse de données basés sur l'intelligence artificielle produisent des résultats pertinents et impartiaux.

Dépenses élevées associées à la technologie

Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur consomment énormément d'énergie pour fonctionner. Ils exigent un nombre toujours croissant de GPU et de cœurs pour fonctionner. Et tout cela coûte assez cher. Même si grâce au cloud computing, vous n'avez pas besoin d'avoir toutes les ressources en interne, ce n'est toujours pas bon marché. Et plus votre algorithme est intelligent et précis, plus son développement coûtera cher.

Vous pouvez consulter notre blog pour plus d'informations sur les coûts de mise en œuvre de l'IA et les facteurs à l'origine des coûts d'analyse des données.

Vous pouvez minimiser vos dépenses lors des premières étapes de développement en identifiant vos cas d'utilisation prioritaires et en créant un MVP pour valider votre idée et identifier les domaines à améliorer. Ne cherchez pas une précision extrême dès le départ et restez coincé avec des fonds insuffisants. Lorsque vous avez la preuve que votre projet est réalisable, vous pouvez progressivement alimenter votre outil d'analyse d'IA avec des données plus pertinentes pour gagner en précision.

La nature de la boîte noire des algorithmes d'IA

Dans certaines industries, il est difficile d'accepter les recommandations d'intelligence artificielle et d'analyse de données si le système ne précise pas comment il est parvenu à ses conclusions. Le besoin d'explication survient soit en raison des principes de conformité, soit pour des raisons personnelles. Par exemple, dans le domaine de la santé, les médecins auront du mal à prescrire un traitement recommandé par un modèle d'IA s'ils ne comprennent pas la logique derrière le choix de ce traitement particulier.

Si votre domaine nécessite de la transparence dans la prise de décision, vous pouvez déployer une IA explicable. C'est un ensemble de processus qui permet aux utilisateurs humains de comprendre la sortie des algorithmes d'IA. Les techniques d'IA explicables permettent également aux utilisateurs de repérer et de rectifier les résultats biaisés et inexacts. Cependant, il convient de noter que les modèles de boîte blanche n'ont pas le pouvoir prédictif de leurs homologues de boîte noire.

Alors, l'analyse de l'IA en vaut-elle la peine ?

Même si l'analyse de l'intelligence artificielle est difficile à mettre en œuvre et que toutes les organisations ne réussissent pas dans cette entreprise, les avantages d'un déploiement réussi sont nombreux. Dans ce monde en évolution rapide, où la concurrence s'accélère, les entreprises ne peuvent pas se permettre de perdre des mois à répondre à des questions stratégiques à l'aide d'analyses traditionnelles. Ils perdront leur position sur le marché au profit des entreprises qui s'appuient sur l'analyse de données basée sur l'IA et peuvent obtenir les mêmes résultats beaucoup plus rapidement.

Regardez le laps de temps décrit par James Crawford, le PDG d'Orbital Insight, une start-up innovante d'intelligence artificielle : "Nous voulons réduire cela à environ une heure lorsqu'il s'agit de quelque chose qui se passe dans le monde physique."

Et combien de temps consacrez-vous aux tâches d'analyse en ce moment ? Si vous souhaitez améliorer vos capacités de prise de décision et bénéficier d'autres avantages de l'analyse de l'IA, contactez un consultant en analyse de données volumineuses de confiance qui vous aidera à tirer le meilleur parti de vos données.

Êtes-vous intéressé à améliorer votre entreprise avec l'analyse de l'IA ? Entrer en contact! Nous concevrons la meilleure approche pour votre budget et vos cas d'utilisation, vous aiderons avec la formation du modèle et nous assurerons que les algorithmes sont sans biais.

Publié initialement sur https://itrexgroup.com le 13 décembre 2022.