L'IA remplacera-t-elle les analystes métier ? | L'IA en entreprise #14

Les outils numériques traditionnels pour préparer l'analyse commerciale sont pratiques. Ils travaillent rapidement, efficacement et sont parfaitement capables d'accomplir leurs tâches. Il n'y a qu'un seul problème - ils n'exécutent leurs fonctions que lorsqu'ils sont programmés par des humains. C'est alors que les humains leur fournissent les bonnes données et choisissent le bon processus pour analyser les informations fournies au programme et en tirer des conclusions. Pour cela, les analystes commerciaux passent généralement la majeure partie de leur temps à préparer les données à analyser. L'utilisation de l'intelligence artificielle contribuera-t-elle à changer cette situation ?

L'intelligence artificielle va-t-elle remplacer les analystes métier ? - table des matières:

1. L'IA remplacera-t-elle les analystes métier ? Introduction
2. Types d'analyse pris en charge par l'IA
3. L'IA remplacera-t-elle les analystes métier ? - Sommaire

L'IA remplacera-t-elle les analystes métier ? Introduction

L'analyse de données d'entreprise basée sur l'intelligence artificielle (BDA, Business Data Analysis) est aujourd'hui un élément essentiel du système de Business Intelligence conçu pour proposer et prendre des décisions basées sur la connaissance. La Business Intelligence consiste en des technologies qui permettent aux entreprises d'analyser et de gérer des données pour prendre des mesures qui améliorent les performances de l'entreprise.

Pourtant, l'intelligence artificielle est-elle aujourd'hui capable de remplacer le travail des analystes ? Pour essayer de répondre à cette question, nous devrons examiner de plus près le rôle de l'IA dans l'analyse des données.

Types d'analyse pris en charge par l'IA

Nous les décrirons un par un, en indiquant comment l'IA améliore les performances de chacun.

Analyse descriptive

L'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'a généralement pas besoin d'utiliser l'intelligence artificielle. L'IA n'est utilisée que lors de l'analyse d'immenses masses de données, ou lorsque les analystes s'attendent à ce que l'intelligence artificielle découvre de nouveaux modèles qui n'ont pas été étudiés auparavant.

Un exemple d'utilisation d'analyses descriptives prises en charge par l'IA pourrait être le traitement de grandes quantités de données client à l'aide d'une plate-forme de commerce électronique pour identifier les moments d'abandon d'achat.

Analyse approfondie

L'analyse augmentée est un outil qui assiste les analystes dans des tâches telles que la préparation des données pour l'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 tirer des conclusions à partir du matériel collecté sans l'aide d'une équipe pour saisir et classer les informations.

Un exemple intéressant d'analyse augmentée concerne son application dans l' industrie agricole. L'intelligence artificielle peut collecter et classer des données provenant de diverses sources et outils de mesure, tels que ceux sur la consommation d'eau et d'engrais ainsi que la température et la croissance des plantes. Il les présentera ensuite sous une forme accessible à l'homme, ce qui facilitera la conclusion de ses méthodes et la prise de décisions commerciales.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive se concentre sur la recherche de modèles dans les données existantes afin que des décisions plus précises puissent être prises en fonction de celles-ci et que les risques potentiels puissent être identifiés. L'intelligence artificielle comprend des techniques de modélisation statistique, d'apprentissage automatique (ML, Machine Learning) et d'exploration de données pour prédire efficacement les événements futurs.

Entre autres applications, il figure dans la planification des ressources d'entreprise (ERP). Par exemple, cela permet de réduire le besoin de stocker des matières premières et des pièces de rechange. Il permet également de créer un calendrier optimal pour les travaux de maintenance. De plus, cela aide à déterminer les besoins en personnel et la demande du marché pour les produits sur une période donnée.

Analyse prescriptive

L'analyse descriptive, autrement appelée prescriptive, comme tout ce qui précède collecte des données sur des situations passées. Cependant, sa finalité est la plus complexe, et son fonctionnement est le plus dépendant de l'intelligence artificielle. En effet, il s'agit d'indiquer le meilleur comportement dans une situation commerciale donnée.

Bien que les résultats de l'analyse prescriptive soient très précieux et prometteurs, il est très difficile de bien faire les choses. Tout d'abord, cela nécessite la collecte d'une énorme quantité de données. Par conséquent, il n'est effectué que par les grandes entreprises.

Lors de l'exécution d'une analyse prescriptive, l'intelligence artificielle puise généralement dans les données obtenues grâce à l'analyse descriptive et prédictive, dont nous avons parlé ci-dessus. Il tire des conclusions des informations collectées à l'aide de Machine Learning (ML). Cela permet à l'IA de suggérer, par exemple, une stratégie de publication de contenu, ou de planifier une campagne publicitaire efficace.

L'IA remplacera-t-elle les analystes métier ? - Sommaire

Les analystes d'affaires travaillant dans des petites et moyennes entreprises peuvent encore dormir sur leurs deux oreilles. C'est, bien sûr, s'ils apprennent à la volée à travailler avec des outils d'IA pour soutenir leur travail, en augmentant la précision de leur analyse et l'efficacité de leurs conclusions.

L'intelligence artificielle peut considérablement accélérer et faciliter les processus de collecte, de classification et de visualisation des données. Cependant, donner des suggestions sur l'avenir sur la base d'un petit ensemble d'informations est toujours entre les mains d'analystes expérimentés.

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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 :

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