Le rôle de l'IA dans la prise de décision des entreprises | L'IA en entreprise #15

L'intelligence artificielle aide déjà les propriétaires de nombreuses entreprises aujourd'hui. Il aide à se concentrer sur les problèmes pertinents en facilitant l'automatisation des tâches répétitives dans l'entreprise. Il soutient et accélère le travail des analystes en classant, rassemblant et visualisant les données collectées. Mais l'intelligence artificielle est-elle également capable d'aider à fournir des décisions commerciales basées sur les données ?

Le rôle de l'IA dans la prise de décision des entreprises - table des matières :

1. Introduction
2. Prise de décision – quel est le problème ?
3. Méthodes de prise de décision
4. Des domaines décisionnels soutenus par l'IA
5. Sommaire

Introduction

De nombreux propriétaires d'entreprise rêvent de la situation suivante : des outils d'analyse basés sur l'intelligence artificielle collectent des données en temps réel sur divers aspects des opérations de l'entreprise. Ils sont connectés à un entrepôt de données, donnant à l'IA une vue globale de la situation de l'entreprise par rapport à ses concurrents et de la situation globale du marché. En utilisant toutes ces données, l'IA fait une analyse précise de l'état actuel de l'entreprise, ainsi que de son avenir proche et lointain. Nous avons parlé des capacités de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données d'entreprise (BDA, BDI) dans un article précédent.

Cependant, que se passerait-il si l'IA décrivait non seulement les voies possibles pour le développement d'une entreprise, mais suggérait des décisions sur ce qu'il fallait faire pour que l'entreprise se développe de manière optimale et réalise les meilleurs bénéfices possibles ? Ou même, s'il délivrait les bonnes décisions commerciales ?

Prise de décision – quel est le problème ?

La base pour prendre des décisions précises de tout type est la connaissance de la relation entre les événements et les processus. Les humains et l'intelligence artificielle continuent de faire des erreurs tout en visant à prédire les chances de succès futures en collectant et en analysant des données sur le passé. Statistiquement, les chances de prendre une décision plus précise augmentent dans un système dit fermé, c'est-à-dire une situation qui n'est pas soumise à des influences extérieures. Les chances de succès augmentent également lorsqu'elles sont accompagnées d'un vaste ensemble de données décrivant des relations passées similaires de différentes manières.

L'intelligence artificielle a un avantage sur les humains car elle peut parfaitement analyser des volumes de données beaucoup plus importants et y voir des modèles invisibles à l'œil humain. Il peut, par exemple, repérer en un clin d'œil les changements cycliques de la demande de services dépendant de l'emplacement d'une entreprise, ou sélectionner à partir d'un CV visuellement peu attrayant la combinaison optimale de compétences du candidat pour l'entreprise.

Cependant, la question de la prise de décision par l'intelligence artificielle est très complexe. Après tout, c'est une autre affaire de visualiser un ensemble de données collectées, et une autre d'indiquer le plan d'action optimal. En effet, il s'agit de décisions dans des situations à risque, basées sur des données incomplètes. Elle implique également l'influence de facteurs totalement imprévisibles aux conséquences graves, appelés cygnes noirs.

L'humain a un avantage sur l'intelligence artificielle car dans la prise de décision il peut tenir compte de facteurs externes dont l'impact sur la situation de l'entreprise peut ne pas être évident ou direct. Ceux-ci incluent, par exemple, des événements politiques qui affectent le prix et la disponibilité des matières premières, ou les traits de caractère d'un candidat à un poste particulier qui compensent un peu moins d'expérience. Une personne peut également planifier un cadre qui détermine les facteurs pris en compte lors de la prise de décision, c'est-à-dire regarder le processus dans son ensemble.

Méthodes de prise de décision

Les entreprises adoptent diverses méthodes pour rendre le processus plus facile et plus ordonné afin de faire face aux risques, aux incertitudes et aux responsabilités associées à la prise de décisions commerciales. Ceux-ci inclus:

• Matrice d'Eisenhower - qui organise les décisions sur les axes d'urgence et d'importance pour aider à prendre des décisions sur l'ordre dans lequel les tâches doivent être effectuées
• SPADE - un cadre à multiples facettes qui met l'accent sur la responsabilité d'une seule personne pour les décisions basées sur le partage de l'expérience de toute l'équipe
• Agile Inception - qui fournit le cadre de la première phase conceptuelle et décisionnelle du travail de l'équipe agile
• Pensée intégrée - une méthode qui se concentre sur l'exploration des possibilités et le prototypage rapide de solutions

Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider à leur application ? Au stade actuel de développement, l'IA peut principalement aider à préparer des solutions optimales pour des phases spécifiques de la prise de décision. C'est parce qu'il est appliqué point par point. En d'autres termes, l'IA d'aujourd'hui peut soulager les employés des tâches fastidieuses de recherche et de traitement des informations, par exemple, choisir le prix optimal pour un produit. Il appartient cependant aux décideurs de déterminer comment l'intelligence artificielle doit chercher des réponses. En d'autres termes, ils devront indiquer ses produits concurrents, ses emplacements de vente au détail ainsi que sa clientèle cible, pour n'en nommer que quelques-uns.

Des domaines décisionnels soutenus par l'IA

L'intelligence artificielle excelle à soutenir ou même à prendre des décisions étroites. Nous utilisons ses capacités quotidiennement en utilisant, par exemple, des invites lors de la rédaction d'e-mails. Basée sur notre langue, notre style d'écriture ainsi qu'une base toujours croissante de connexions entre les mots et les phrases, l'intelligence artificielle est de plus en plus précise pour suggérer le terme, la phrase ou le signe de ponctuation suivant. On aimerait dire qu'il attrape nos intentions à la volée - une phrase ou une pensée non encore dite.

L'analyse et la prise de décision basées sur des données incomplètes fonctionnent sur un principe similaire. En analysant les informations précédentes, l'IA peut remplir les champs manquants, c'est-à-dire qu'elle « devine » en quelque sorte ce qui devrait se trouver dans une cellule vide d'un tableau ou un point d'un graphique.

Par conséquent, l'intelligence artificielle soutient aujourd'hui des domaines de prise de décision divers mais spécialisés. Il trouve une application dans, entre autres :

• saisir des documents dans des bases de données - même dans les situations où ils sont livrés à l'entreprise sous forme papier ou contiennent des données incomplètes ou mal structurées, l'IA peut organiser avec précision les informations et décider à quelle collection appartient le document,
• répondre aux questions posées en langage naturel - la prise de décision rend l'intelligence artificielle capable de répondre avec précision aux questions posées et de prendre l'initiative en posant des questions de suivi, comme nous l'avons écrit lors de la discussion sur les chatbots, les voicebots et les assistants virtuels,
• gestion des processus métier - dans une situation de données incomplètes, l'IA peut décider de passer à l'une des cliques d'étapes suivantes alternatives incluses dans la carte des processus
• automatisation des processus - l'action de l'intelligence artificielle permet l'automatisation des flux de travail entre les différents programmes qui soutiennent l'entreprise

Sommaire

Les domaines décisionnels soutenus par l'intelligence artificielle sont aujourd'hui de portée étroite. La vision de l'avenir esquissée au début n'est qu'une simple supposition, les jours où l'IA dirigerait les entreprises sont peut-être peu probables du tout.

Cependant, l'élargissement de la portée de l'IA grâce à des modules collaboratifs pour analyser et gérer différents processus ouvre des possibilités imprévisibles. Nous essaierons de nous pencher sur l'avenir de l'intelligence artificielle pour soutenir les décisions et les processus commerciaux dans notre article suivant.

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Auteur : Robert Whitney

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

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L'IA en entreprise :

1. L'intelligence artificielle en entreprise - Introduction
2. Menaces et opportunités de l'IA en entreprise (partie 1)
3. Menaces et opportunités de l'IA en entreprise (partie 2)
4. Applications d'IA en entreprise - aperçu
5. Qu'est-ce que le NLP ou le traitement automatique du langage naturel en entreprise
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7. IA et réseaux sociaux – que disent-ils de nous ?
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9. Chatbots textuels assistés par IA
10. Le fonctionnement et les applications métiers des voicebots
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12. La PNL d'entreprise aujourd'hui et demain
13. Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider avec le BPM ?
14. L'intelligence artificielle va-t-elle remplacer les analystes métier ?
15. Le rôle de l'IA dans la prise de décision en entreprise
16. Qu'est-ce que l'Intelligence d'Affaires ?
17. Planification des publications sur les réseaux sociaux. Comment l'IA peut-elle aider ?
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