Dans un futur proche (immédiat ?) les machines intelligentes pourraient analyser, prédire, contrôler et créer aussi bien, sinon mieux, que les humains dans de nombreux domaines, y compris les "travailleurs du savoir".

Cela signifie-t-il que les dirigeants devraient laisser une intelligence artificielle autonome diriger leurs entreprises ?

La transition vers une IA générative capable de réaliser des tâches créatives de manière autonome pose de nombreuses questions, notamment pour le domaine de la Business Intelligence.

Pour rappel, la Business Intelligence (plus souvent appelée BI) est un ensemble de pratiques et de processus que les organisations utilisent pour collecter, préparer, analyser et présenter des données et des informations afin de faciliter la prise de décision, notamment au sein des comités de direction.

L'objectif principal de la BI est de transformer des données brutes en insights exploitables.

Comment l'IA générative impactera-t-elle significativement cette fonction-clé ?

Quels sont les rôles principaux dans la BI ?

Dans le domaine de la BI, plusieurs rôles essentiels jouent un rôle crucial dans le traitement et l'analyse des données.

Le data steward ou data engineer est responsable de la collecte, du nettoyage, de la transformation et de la préparation des données pour l'analyse.

Le BI analyst, quant à lui, analyse ces données préparées, construit des rapports et des tableaux de bord, répond à des questions ad hoc et collabore avec les utilisateurs métiers (client final) pour répondre à leurs besoins spécifiques.

Enfin, l'utilisateur métier , l'utilisateur final du processus, consomme les rapports et tableaux de bord, interagit avec les données en les filtrant et en les explorant pour obtenir des informations exploitables, comme un directeur marketing utilisant des tableaux de bord pour affiner les stratégies de campagne.

La Business Intelligence consiste à traiter la donnée "du producteur au consommateur"

Quels sont les problèmes actuels de l'adoption de la BI ?

Malgré des investissements massifs dans les données et l'IA, l'adoption de la BI reste faible, surtout au sein des PME/ETI.

Dans cette catégorie, seulement 35 % des utilisateurs métiers utilisent les données et les analyses pour la prise de décision, un chiffre stagnant depuis plus de sept ans, d'après une étude réalisée par Dresner Advisory Services.

Plusieurs raisons expliquent cette situation.

La préparation des données est souvent un processus complexe, manuel et nécessitant des compétences spécialisées.

En outre, les outils en self-service présentent des limitations, rendant difficile pour les utilisateurs métiers de comprendre les logiques métier sous-jacentes et les définitions des métriques et KPI. Dans une banque, les utilisateurs peuvent avoir du mal à interpréter les indicateurs de risque financier.

Enfin, les utilisateurs doivent encore interpréter manuellement les données pour comprendre ce qui s'est passé, pourquoi cela s'est passé, ce qui se passera et ce qu'ils peuvent faire.

L'adoption de la BI dans les entreprises connaît une croissance lente

Comment l'IA générative peut-elle améliorer l'adoption de la BI ?

L'IA générative offre une opportunité unique d'améliorer considérablement l'adoption de la BI.

Pour les utilisateurs métiers, cette technologie permet de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses compréhensibles sans passer par des rapports prédéfinis.

Par exemple, un responsable des ressources humaines pourrait demander :

« Quelle est la tendance des taux de rotation du personnel de telle Business Unit au cours des six derniers mois ? » ...et recevoir en quelques secondes une réponse claire et illustrée par des graphiques !

L'IA générative peut comprendre l'intention de la question, identifier les sources de données pertinentes, effectuer les requêtes nécessaires et fournir une réponse sous forme de visualisations ou de langage naturel.

Cela réduit la dépendance aux rapports prédéfinis et transforme les utilisateurs de simples consommateurs de données en créateurs de contenu !

Quels bénéfices pour les BI analysts ?

Pour les BI analysts, l'IA générative automatise la génération de code, de SQL, de rapports et de tableaux de bord via des commandes en langage naturel.

Ainsi, un analyste pourrait simplement demander : « Crée un tableau de bord des ventes pour le dernier trimestre » et l'IA générative produirait un tableau de bord complet en un instant.

Cette automatisation libère du temps, permettant aux analystes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que la documentation des connaissances métier dans la couche sémantique ou l'analyse de données complexes.

Quels avantages pour les data stewards ?

Quant aux data stewards, l'IA générative optimise les tâches de data engineering, y compris la génération de code automatisée, les pipelines de données optimisés, le profilage des données automatisé, le nettoyage des données et l'enrichissement sémantique.

Pour une société de logistique, l'IA générative pourrait automatiser le nettoyage et le regroupement des données de suivi des expéditions, améliorant ainsi la précision des rapports de performance.

Pourquoi la communication est-elle un facteur clé ?

Outre l'optimisation des processus, il est crucial de communiquer efficacement sur ses compétences et réalisations. Être compétent est essentiel, mais savoir démontrer et faire connaître ses compétences est encore plus important.

Par exemple, un recruteur peut utiliser LinkedIn pour publier un article sur une étude de cas réussie de mise en œuvre de l'IA générative, attirant ainsi l'attention de candidats à haut potentiel.

Si c'est ce que vous souhaitez faire, n'hésitez pas à nous contacter pour mettre en place ce projet !

Utiliser des plateformes professionnelles pour partager ses succès, participer à des conférences et s'engager dans des discussions pertinentes en ligne peut attirer des opportunités de candidatures et renforcer votre position lors des négociations.

En conclusion, pourquoi l'IA générative est-elle révolutionnaire ?

L'IA générative ne se contente pas de transformer la manière dont les données sont analysées et interprétées, elle révolutionne l'ensemble de l'écosystème de la BI.

Cette transformation crée une boucle vertueuse qui pourrait enfin faire décoller l'adoption de la BI au sein des organisations.

En combinant technologie et communication efficace, les entreprises peuvent maximiser l'impact de leurs investissements en données et en IA.