Comment utiliser l’IA pour prendre des décisions commerciales plus précises ? 4 types d'analyse de données | L'IA en entreprise #14

Comment exploiter la puissance de l’intelligence artificielle pour prendre vos décisions commerciales basées sur des données détaillées et encore plus pertinentes ? Nous examinerons les types d'analyse de données et la manière dont elles peuvent être prises en charge par l'IA, ainsi que les outils qui révolutionneront la façon dont vous visualisez les données.

4 types d'analyse de données pris en charge par l'IA

Les types d’analyse de données les plus importants que l’intelligence artificielle peut prendre en charge sont :

• Analyse descriptive – également connue sous le nom d'analyse descriptive, est la forme d'analyse la plus simple. Il s'agit de collecter et d'organiser des données historiques, c'est-à-dire sur ce qui s'est déjà passé dans l'entreprise. Il n’est généralement pas nécessaire de recourir à l’intelligence artificielle. L’IA n’est utilisée que lorsque de très grandes quantités de données sont analysées ou lorsque les analystes s’attendent à ce que l’intelligence artificielle découvre de nouveaux modèles qui n’ont jamais été étudiés auparavant.
• Analyse augmentée – est un outil qui aide les analystes dans des tâches telles que la compilation de données à des fins d'analyse ou la visualisation des résultats à travers divers graphiques, tableaux et présentations. Sur la base des données préparées par l'IA, un analyste peut plus facilement conclure le matériel collecté sans l'aide d'une équipe pour saisir et classer les informations. On peut aider ici avec l'outil gratuit ChatGPT, ou utiliser des options freemium telles que Visme ou Datawrapper.


Exemple de visualisation de données.

Source : academy.datawrapper.de

• Analyse prédictive – se concentre sur la recherche de modèles dans les données existantes afin que des décisions plus précises puissent être prises sur cette base et que les risques potentiels puissent être identifiés. L'intelligence artificielle utilise des techniques de modélisation statistique, d'apprentissage automatique (ML, Machine Learning) et de Data Mining pour prédire les événements futurs.
• Analyse prescriptive – autrement connue sous le nom d'analyse prescriptive, comme tout ce qui précède, collecte des données sur des situations passées. Cependant, son objectif est le plus complexe et son fonctionnement est celui qui dépend le plus de l’intelligence artificielle. En effet, il s’agit d’indiquer le meilleur comportement dans une situation commerciale donnée.

Prise de décision – humain vs IA

La base pour prendre des décisions précises, quel qu'en soit le type, est la connaissance de la relation entre les événements et les processus. Les humains et l’intelligence artificielle qui tentent de prédire l’avenir ont des chances de succès en collectant et en analysant des données sur le passé.

Statistiquement, les chances de prendre une décision plus précise sont données par un système plus fermé, c'est-à-dire une situation qui n'est pas soumise aux influences extérieures. Les chances de succès sont également augmentées par un ensemble de données plus étendu décrivant de diverses manières des relations passées similaires.

L’intelligence artificielle a un avantage sur les humains car elle peut analyser des quantités de données beaucoup plus importantes et y voir des modèles invisibles à l’œil humain. L'IA peut, par exemple :

• voir les changements cycliques de la demande pour les services de l'entreprise en fonction de l'emplacement,
• analyser plus précisément les informations de marché constituées d'une variété de données,
• repérez la combinaison optimale de compétences du candidat pour l'entreprise à partir d'un CV visuellement peu attrayant.

Cependant, l'humain a l'avantage sur l'intelligence artificielle que, lorsqu'il prend des décisions, il peut prendre en compte des facteurs externes dont l'impact sur la situation de l'entreprise peut ne pas être évident ou indirect. Un être humain qui interprète les données peut :

• considérer les aspects éthiques, sociaux et juridiques de leurs choix,
• remettre en question et évaluer de manière critique leurs hypothèses et leurs conclusions,
• prendre en compte les relations existantes avec les clients et les partenaires commerciaux.

Méthodes de prise de décision

Pour faire face aux risques, aux incertitudes et aux responsabilités associés à la prise de décisions commerciales, les entreprises adoptent des méthodes visant à rendre le processus plus facile et plus ordonné. Ceux-ci inclus:

• La matrice d'Eisenhower – est une technique simple de priorisation des tâches basée sur des axes d'urgence et d'importance. Il vous permet de diviser les tâches en 4 catégories :
• Urgent et important – nécessite une mise en œuvre immédiate.
• Important mais non urgent – ​​vous devez prévoir un délai pour leur mise en œuvre.
• Urgent mais sans importance – peut être délégué à quelqu’un d’autre ou complètement ignoré.
• Ni urgent ni important – inutile, chronophage.

L'IA peut aider les analystes commerciaux qui utilisent la matrice d'Eisenhower à classer automatiquement les tâches analytiques par urgence et importance, facilitant ainsi la priorisation et la planification.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – 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 l'ensemble de l'équipe. C'est un outil utilisé en entreprise, mais aussi en diagnostic médical. L’IA peut prendre en charge la recherche par analyse de données, en simulant des options et en modélisant algorithmiquement les conséquences de chaque décision.
• Agile Inception – crée un cadre pour la première phase conceptuelle et décisionnelle du travail de l'équipe agile. Ses principaux moments sont :
• Définir la vision du produit et les objectifs commerciaux.
• Analyse des options et des risques, prototypage de solutions.
• Sélectionner les meilleures idées et déterminer le MVP.

L'IA peut modéliser les risques, simuler des options et recommander les meilleurs prototypes en fonction des données.

• Pensée intégrée – qui est une méthode qui se concentre sur l'exploration des possibilités et le prototypage rapide de solutions, où des outils tels que ChatGPT ou Google Bard fonctionneront bien.

4 domaines de prise de décision soutenus par l'IA

L'intelligence artificielle est utilisée à la fois pour les décisions d'analyse de données simples mais exigeantes en main-d'œuvre et pour celles qui nécessitent la gestion de grands ensembles de données. Ceux-ci inclus:

• 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 permet à l’intelligence artificielle de répondre avec précision aux questions posées et de prendre l’initiative en posant des questions de suivi,
• Gestion des processus métier – dans le cas de données incomplètes, l'IA peut décider de passer à l'une des cliques d'étapes suivantes alternatives incluses dans la cartographie des processus.
• Automatisation des processus – l'action de l'intelligence artificielle permet l'automatisation des flux de travail entre les différents programmes au service de l'entreprise.

Les meilleurs outils d'IA pour l'analyse des données d'entreprise

Vous trouverez ci-dessous la dernière génération d'outils qui peuvent vous aider dans l'analyse de données la plus difficile : l'analyse prescriptive, répondant à la question de savoir ce qui doit être fait pour améliorer les résultats basés sur les données. Aucun d’entre eux ne décidera tout seul, mais leurs capacités facilitent considérablement une approche objective et multiforme des données.

1. ChatGPT Code Interpreter – un outil disponible pour les abonnés ChatGPT Plus qui propose l'analyse, la visualisation et l'interprétation de données allant jusqu'à 170 Mo. Son plus grand avantage est qu'il s'adapte avec précision aux commandes de l'interrogateur, tandis que son inconvénient est la nécessité de préparer les données pour analyse dans un autre programme. Cependant, un interprète de code peut traiter les lignes répétées, les données inexactes et les inexactitudes d'unités, détecter les valeurs aberrantes, vérifier les erreurs, nettoyer, prétraiter, inspecter et visualiser les données. L’IA gère exceptionnellement bien les données structurées. Vous pouvez télécharger des feuilles de calcul Excel, des fichiers CSV, etc., et demander à l'interpréteur de code de décrire, traiter, évaluer, visualiser et interpréter les données.
2. Tableau – propose une fonction « Demander des données » qui saisit une requête en langage naturel puis génère automatiquement les visualisations de données appropriées. Il utilise l'IA pour comprendre la requête de l'utilisateur et fournir une réponse basée sur les données. Tableau propose également d'autres fonctionnalités basées sur l'IA, telles que « Expliquer les données », qui interprète automatiquement les données et fournit un aperçu de leur signification.
3. Improvado – un outil d'analyse pour consolider les données marketing et commerciales provenant de diverses sources en un seul endroit. L'un des principaux avantages d'Improvado est qu'il permet l'intégration avec Google Ads, Facebook Ads ou Salesforce. En plus de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés qui vous permettent d'analyser les données rapidement et facilement.

Résumé

L’analyse des données soutenue par l’intelligence artificielle ouvre une nouvelle dimension de possibilités pour la prise de décision commerciale. Même si l’IA a le potentiel d’analyser des ensembles de données beaucoup plus vastes et d’y déceler des modèles cachés, elle ne remplacera pas le jugement et l’intuition humains. La collaboration entre les humains et la technologie, grâce aux meilleurs outils d’IA, est la clé d’un avenir dans lequel les décisions seront plus éclairées, plus précises et fondées sur des données solides.

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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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