3 outils de business intelligence. La BI a-t-elle besoin d'intelligence artificielle ? | L'IA en entreprise #16

Dans un monde où les données deviennent la nouvelle monnaie, les outils de business intelligence (BI) sont essentiels. Mais insérer l’intelligence artificielle (IA) dans l’équation est-il une nécessité ou simplement un ajout de mode ? Plongeons dans le monde des outils BI pour comprendre comment l'IA peut les enrichir.

Qu’est-ce que l’intelligence économique ?

La Business Intelligence ne consiste pas seulement à transformer des données brutes en informations précieuses. C'est le pont qui relie les données aux décisions, permettant aux entreprises de mieux comprendre le marché, la concurrence et leurs opérations. Les éléments clés de la Business Intelligence sont :

• Données – une matière première qui est traitée et analysée pour devenir des informations.
• Informations – correctement interprétées et placées dans leur contexte,
• Les connaissances , basées sur les données et les informations, sont la clé pour prendre des décisions commerciales judicieuses.

Les 3 outils de business intelligence les plus populaires

Jetons un coup d'œil aux outils les plus populaires qui améliorent la transition des données vers les connaissances assistées par l'IA.

1. Tableau – une plate-forme qui utilise l'intelligence artificielle pour aider les utilisateurs à créer des rapports et des tableaux de bord interactifs. Les fonctionnalités les plus intéressantes de Tableau incluent :
• Ask Data – pour poser des questions en langage naturel, et Tableau fournit les réponses sous forme de visualisations,
• Expliquer les données – aide à comprendre ce qui se cache derrière les données, en expliquant les anomalies et les tendances,
• Recommandations intelligentes – suggère les meilleures façons de visualiser les données, de combiner des sources de données et de créer des calculs,
• Einstein Discovery – vous permet de créer et de mettre en œuvre rapidement des modèles prédictifs avancés et de présenter leurs résultats dans Tableau.

Tableau s'intègre également à plusieurs plates-formes, telles que Salesforce, Google Cloud et Amazon Web Services (AWS), ce qui en fait une solution flexible et polyvalente pour les entreprises.



Visualisation des données dans Tableau.

Source : Tableau.com

2. Microsoft Power BI – propose un riche ensemble de composants d'IA pour enrichir facilement et rapidement vos données avec des modèles d'apprentissage automatique prédéfinis ou personnalisés. Les fonctionnalités de Microsoft Power BI basées sur l'intelligence artificielle sont appelées AI Insights, qui comprennent :
• Text Analytics – permet l'analyse des émotions dans le texte traité, l'extraction de phrases clés, la détection de la langue et la reconnaissance du nom propre. Il peut ainsi examiner les commentaires des clients, comprendre automatiquement les sujets clés des avis sur les produits, détecter la langue des e-mails ou encore identifier les noms de personnes, d'organisations et de lieux à partir d'articles de journaux,
• Vision – il peut automatiquement étiqueter les images et les séparer avec des étiquettes qui décrivent le contenu de l'image. Il peut, entre autres, classer les photos de produits, taguer les photos de paysages ou d'animaux, reconnaître des visages ou des logos, ou encore générer des légendes pour décrire des scènes dans les images,

Power BI est intégré à Azure, permettant des modèles analytiques avancés et des fonctions cloud.



Visualisation des données dans Microsoft Power BI.

Source : powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – une solution complète qui comprend des composants d'IA, dans les domaines :
• IA générative – pour créer du nouveau contenu basé sur des données existantes, telles que des rapports ou des présentations,
• tâches prédictives – pour prévoir le comportement, les performances et les tendances futurs sur la base de données historiques et actuelles. Par exemple, Oracle BI peut prévoir la demande, les ventes, la rentabilité, les risques, la fidélité des clients et de nombreuses autres mesures commerciales à l'aide de modèles analytiques intégrés ou personnalisés.
• IA responsable – pour renforcer la confiance dans l’analyse des données grâce à la transparence des procédures. Ce composant Oracle BI est conçu pour aider les utilisateurs à comprendre la logique et à justifier les recommandations de l'IA, à surveiller les performances et l'exactitude des modèles analytiques, à détecter et à éliminer les biais et la discrimination dans les données et les algorithmes, et à collaborer avec d'autres utilisateurs et experts pour améliorer la qualité. et la valeur des informations commerciales.


Visualisation des données dans Oracle Business Intelligence.

Source : docs.oracle.com

BI vs AI – différences et exemples d’applications

Alors que la business intelligence se concentre sur l’analyse des données, l’intelligence artificielle ajoute à l’équation la capacité de tirer des conclusions et de prendre des décisions par elle-même.

BI (business intelligence) est un terme qui fait référence à divers outils et techniques permettant de collecter, d'intégrer, d'analyser et de présenter des informations commerciales. L’objectif de la business intelligence est de soutenir une meilleure prise de décision en fournissant des informations précises, opportunes et pertinentes.

L’IA (intelligence artificielle), quant à elle, s’occupe de tâches qui nécessitent la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d’images ou la prise de décision.

Voici trois différences clés entre la BI et l’IA :

• Objectif : La Business Intelligence vise à soutenir une meilleure prise de décision en fournissant des informations précises et opportunes, tandis que l'objectif de l'IA est d'automatiser les tâches qui nécessitent l'intelligence humaine.
• Technologies : La BI dispose d'une variété d'outils et de techniques pour collecter, intégrer et analyser les données, tandis que l'IA propose des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour créer des systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches complexes.
• Portée : La Business Intelligence se concentre sur l'analyse des données commerciales et la fourniture d'informations d'aide à la décision, tandis que l'IA peut être appliquée à une grande variété de domaines, notamment le support des opérations de BI et la conclusion des conclusions à partir des données.

Par exemple, la BI collecte et analyse des données sur le comportement d'achat des clients, tandis que l'IA vous permet de créer un système qui recommande des produits aux clients en fonction de l'analyse de leur comportement d'achat. Il semble que ce qu’ils ont en commun soit principalement le mot « intelligence ».

Perspectives sur la business intelligence basée sur l'IA

L'intelligence artificielle enrichit non seulement les outils BI mais ouvre également de nouvelles possibilités. Grâce à l'IA, les systèmes BI peuvent :

• mieux comprendre les besoins des utilisateurs,
• fournir des prévisions plus précises et
• s'adapter automatiquement aux conditions changeantes du marché.

À l’avenir, nous pouvons nous attendre à une intégration encore plus poussée de la business intelligence avec l’IA, ce qui apportera de nouvelles opportunités et de nouveaux défis aux entreprises. L'IA peut permettre l'automatisation de nombreuses tâches analytiques, par exemple, elle peut être utilisée pour :

• nettoyage automatique des entrées,
• la création de modèles statistiques ou de machine learning, ainsi que
• générer des visualisations et des rapports.

L’IA peut également aider à découvrir de nouveaux modèles et relations dans les données qui pourraient être négligés par les humains. Cela aidera les entreprises à acquérir de nouvelles connaissances sur leurs opérations et à prendre de meilleures décisions commerciales.

BPM, analyse commerciale et BI basée sur l'IA : quelle est la différence ?

Le BPM se concentre sur la gestion et l'amélioration des processus métier, tandis que les outils d'analyse commerciale analysent les données et fournissent des informations sur les performances de l'entreprise. La BI englobe les deux domaines et s'appuie sur divers outils et techniques pour soutenir une meilleure prise de décision. Malgré certains chevauchements entre ces domaines, chacun a son objectif et son ensemble d’outils :

• Le BPM (Business Process Management) est une discipline qui traite de la gestion et de l'amélioration des processus métiers dans une organisation. Les outils BPM aident à concevoir, modéliser, exécuter, surveiller et optimiser les processus métier pour accroître l'efficience et l'efficacité.
• Les outils d'analyse commerciale sont utilisés pour analyser les données et fournir des informations sur les performances de l'entreprise. Ceux-ci incluent des outils d’exploration de données, d’analyse prédictive et d’analyse statistique. Les outils d'analyse commerciale aident à identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données pour soutenir la prise de décision.
• La Business Intelligence (BI) est un terme plus large qui inclut à la fois le BPM et l'analyse commerciale. La BI consiste à combiner divers outils et techniques pour collecter, intégrer, analyser et présenter des informations commerciales. L’objectif de la BI est de soutenir une meilleure prise de décision en fournissant des informations précises, opportunes et pertinentes.

La BI a-t-elle besoin d’intelligence artificielle ?

À l’ère de la transformation numérique, tout en opérant sur le big data, la combinaison de la business intelligence avec l’intelligence artificielle devient indispensable. Des outils tels que Tableau, Power BI et Oracle BI montrent à quel point ce mélange de technologies est devenu puissant, offrant aux entreprises des outils qui les aident à prendre de meilleures décisions commerciales.

Mais la BI a-t-elle besoin d’intelligence artificielle ? C'est une question sans réponse claire. D’une part, l’intelligence artificielle peut aider à analyser et à interpréter de vastes ensembles de données, fournissant ainsi des informations et des conseils précieux aux décideurs. D’un autre côté, cela peut devenir coûteux, complexe et sujet aux erreurs ou aux manipulations.

À l’avenir, nous pouvons nous attendre à une intégration encore plus poussée de la BI avec l’IA, ce qui apportera de nouvelles opportunités et de nouveaux défis aux entreprises. Dans un monde où les données sont la clé du succès, la combinaison responsable de la BI et de l’IA devient un enjeu très important.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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