L’IA et le ML sont-ils la fin de la business intelligence ?

Introduction

Dans le monde actuel axé sur les données, l’analyse joue un rôle essentiel dans la prise de décision. La capacité de collecter et de traiter de grandes quantités de données a conduit au développement de diverses techniques d’analyse qui permettent aux entreprises d’obtenir des informations et de prendre de meilleures décisions. Quatre grands types d’analyse ont vu le jour : l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive.

L’analyse descriptive décrit ce qui s’est passé dans le passé, en fournissant un résumé des données historiques. Ce type d’analyse est souvent utilisé pour créer des rapports et des visualisations qui montrent les performances d’une entreprise ou d’une organisation au fil du temps. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l’analyse descriptive pour voir comment les ventes ont évolué dans le temps ou pour identifier des modèles de comportement des clients.

L’analyse diagnostique étudie des questions ou des problèmes spécifiques afin d’en comprendre les causes. Ce type d’analyse est souvent utilisé pour résoudre des problèmes ou pour identifier les domaines à améliorer. Par exemple, une entreprise manufacturière peut utiliser l’analyse diagnostique pour comprendre pourquoi une machine particulière tombe en panne ou pour identifier la cause première d’un problème de contrôle de la qualité.

L’analyse prédictive utilise des données historiques et des techniques statistiques pour faire des prédictions sur des événements futurs.

Ce type d’analyse est souvent utilisé pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données qui peuvent être utilisées pour faire des prédictions sur les performances futures.

Intelligence économique traditionnelle

La Business Intelligence existe depuis les années 90 et se concentre sur l’analyse descriptive et diagnostique, fournissant des informations sur les performances passées d’une entreprise.

Entrepôt de données

L’élément central d’une solution traditionnelle de veille stratégique est l’entrepôt de données.

Il reçoit des données de diverses sources (par exemple ERP, CRM et autres applications de traitement transactionnel), applique le processus ETL (Extract, Transform, Load) et stocke ensuite les données dans un format multidimensionnel, tel qu’un schéma en étoile ou en flocon de neige, ce qui permet de les interroger et de les analyser facilement.

OLAP

Le serveur OLAP (Online Analytical Processing) se trouve au-dessus de l’entrepôt de données. Il fournit des capacités d’analyse multidimensionnelle, permettant aux utilisateurs d’explorer les données, de les dérouler et de les découper en tranches.

Les résultats de l’analyse sont présentés aux utilisateurs à l’aide d’outils de reporting tels que Crystal Reports ou même une feuille de calcul Excel.

Le cycle complet de traitement nécessite beaucoup de puissance de traitement et de temps, c’est pourquoi il s’exécute généralement en mode batch. Cette génération de lots ne pose pas de problème pour les analyses descriptives et diagnostiques, car elles sont intégrées dans un cycle plus long de prise de décision stratégique trimestrielle et annuelle qui ne nécessite pas de réaction rapide aux données entrantes.

L’objectif principal de la BI traditionnelle est de fournir des informations sur ce qui s’est passé dans le passé, qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions éclairées sur le présent. Cependant, dans l’environnement commercial actuel, qui évolue rapidement, les informations basées sur les données du passé ne suffisent pas toujours à prendre des décisions éclairées.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AAM) ont révolutionné la façon dont les entreprises utilisent l’analyse. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux machines d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmées. L’IA, quant à elle, va au-delà de l’apprentissage automatique en intégrant la capacité de raisonner, de planifier et de prendre des décisions.
Un changement dans la façon dont les entreprises utilisent l’analyse
L’intégration de l’IA et de le ML à la Business Intelligence a entraîné un changement dans la manière dont les entreprises utilisent l’analytique. Avec l’aide de le ML et de l’IA, les entreprises peuvent désormais utiliser l’analyse prédictive et prescriptive pour se concentrer sur l’avenir et faire des prédictions sur les performances futures.

L’un des principaux avantages de l’utilisation de l’analyse prédictive et prescriptive est la capacité à anticiper les tendances futures et à prendre des décisions proactives. Cela peut aider les entreprises à identifier les risques et les opportunités potentiels, et à prendre les mesures appropriées pour atténuer les risques et tirer parti des opportunités.

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l’analyse prédictive pour prévoir les tendances des ventes et utiliser ces informations pour ajuster les niveaux de stock, les prix et les stratégies de marketing.

La capacité de traiter de grandes quantités de données en temps réel

Un impact profond sur l’architecture des solutions de Business Intelligence

L’intégration de l’IA et de le ML a un impact profond sur l’architecture des solutions de Business Intelligence :
Au lieu d’un entrepôt de données, les solutions modernes de BI ont en leur cœur un lac de données qui est plus adapté au stockage d’énormes volumes de données collectées par les entreprises et utilisées comme données d’entrée pour les décisions d’affaires
Si la BI traditionnelle travaillait avec des données tabulaires, l’IA/ML ouvre la voie au traitement et à l’analyse de données non structurées, comme le texte, les images et l’audio, qui nécessitent de nouveaux pipelines MLOps, de puissantes ressources informatiques et des algorithmes spécialisés pour former et exploiter les données. Cela nécessite souvent l’utilisation de matériel spécialisé, comme les grappes de GPU, et l’intégration de nouveaux cadres logiciels tels que TensorFlow et PyTorch.
En outre, l’intégration de l’IA et de le ML nécessite également un processus de sécurité et de gouvernance plus robuste, car les données utilisées pour former les modèles d’IA et de ML peuvent être sensibles et confidentielles. Cela nécessite la mise en œuvre de contrôles stricts de l’accès aux données, le cryptage et la protection des données, ainsi que des capacités de surveillance et d’audit.

Un changement dans la façon dont les entreprises utilisent la BI

Le développement de nouveaux outils et applications tels que les tableaux de bord en temps réel et les tours de contrôle a également entraîné un changement dans la manière dont les entreprises utilisent la BI. Les tableaux de bord en temps réel offrent une vue d’ensemble des données, ce qui permet aux entreprises de suivre les indicateurs clés de performance (ICP) en temps réel.

Les tours de contrôle, quant à elles, offrent une vue d’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, ce qui permet aux entreprises de contrôler et d’optimiser tous les aspects de leurs opérations. Contrairement aux rapports analytiques traditionnels, ces applications fournissent des informations exploitables en temps réel.

Par exemple, si l’analyse basée sur le ML prédit une défaillance imminente d’un équipement industriel, elle peut déclencher une alerte auprès du personnel de maintenance ou même des actions automatiques, comme l’arrêt de l’équipement et la création d’une demande de service.

L’aspect temps réel devient crucial dans les scénarios de contrôle et d’optimisation qui nécessitent un cycle continu de prédiction de l’avenir, de prescription d’actions correctives (pour maintenir une performance optimale), puis d’action en fonction de ces prescriptions. Cela change complètement la nature statique de la Business Intelligence traditionnelle.

Cela signifie-t-il la fin de la veille stratégique ?

La Business Intelligence est toujours un aspect important de la prise de décision basée sur les données, mais elle a évolué pour s’intégrer aux nouvelles technologies telles que le ML et l’IA. La nouvelle génération d’outils de BI comme Power BI, Tableau et Qlik a vu le jour, ce qui permet d’intégrer des données en temps réel et des analyses avancées dans des tableaux de bord. Ces outils offrent une vue plus complète et exploitable des données, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Cette nouvelle génération d’outils de BI offre également des capacités avancées de visualisation et d’exploration des données, ce qui permet aux utilisateurs de découvrir plus facilement des informations et des modèles cachés dans les données. En outre, ils offrent des fonctions de collaboration et de partage, permettant aux équipes de travailler ensemble et de partager des informations, quel que soit l’endroit où elles se trouvent.

Un autre avantage majeur de ces nouveaux outils de BI est leur facilité d’utilisation. Ces outils sont conçus pour des utilisateurs non techniques, leur permettant de créer et de personnaliser leurs propres tableaux de bord et rapports sans avoir besoin d’une assistance informatique. Cela a permis de réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires au déploiement des solutions de BI.

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Conclusion

En conclusion, l’intégration de l’IA et de le ML à la Business Intelligence a conduit à un changement dans la façon dont les entreprises utilisent l’analytique. De la focalisation sur le passé à la focalisation sur l’avenir, les entreprises peuvent désormais utiliser l’analyse prédictive et prescriptive pour prendre des décisions basées sur les données en temps réel. L’avenir de la BI est prometteur, avec l’intégration d’analyses avancées et l’émergence de nouveaux outils de BI.

Mais ce n’est pas fini ! La prochaine génération de Business Intelligence devrait passer des tableaux de bord à la narration, en utilisant des bots et des technologies de traitement du langage naturel comme Chat GPT pour présenter des informations dans un format plus attrayant et plus facile à comprendre. Cela permettra aux entreprises de communiquer facilement leurs informations basées sur les données à leurs parties prenantes, quelle que soit leur expertise technique.

En outre, l’intégration de l’IoT et de l’analyse des big data devrait également jouer un rôle majeur dans l’avenir de la Business Intelligence, en permettant aux entreprises de collecter et de traiter des données provenant d’un large éventail de sources en temps réel, et en fournissant des informations qui n’étaient pas possibles auparavant.

La veille stratégique, en tant qu’outil d’aide à la décision, n’est pas appelée à disparaître. Elle évoluera plutôt en incorporant de nouvelles technologies et en s’intégrant mieux dans le processus de prise de décision. Avec l’hyperautomatisation qui se profile à l’horizon, de plus en plus de décisions seront prises par des agents intelligents et non plus par des humains.

Cependant, quelle que soit la forme que prendra l’agent, il aura toujours besoin de s’appuyer sur l’intelligence économique !