Dans le monde en perpétuelle évolution de la technologie de l'information, deux domaines se sont particulièrement illustrés ces dernières années : l'Intelligence Artificielle (IA) et la Business Intelligence (BI). Chacun, à sa manière, a révolutionné la manière dont les entreprises traitent, analysent et tirent des enseignements des données. Mais qu'advient-il lorsque ces deux forces convergent ? L'IA générative, avec ses capacités de création et de modélisation innovantes, promet de transformer profondément le paysage de la BI. Cette transformation soulève une question provocatrice : L'IA générative va-t-elle tuer la Business Intelligence telle que nous la connaissons ?
Plongeons au cœur de cette interaction dynamique et tentons d’explorer les potentialités, les défis et les incertitudes qui en découlent. Attardons-nous sur les avantages potentiels de l'IA générative dans la consolidation des données, la visualisation, le reporting, et d'autres domaines clés de la BI. Analysons également comment cette évolution change radicalement la manière dont les utilisateurs interagissent avec les plateformes et les outils de BI. Enfin, nous essaierons d’évaluer les implications plus larges pour le monde du travail en général et des affaires en particulier, de l'éthique à la transformation des compétences.
Nous sommes peut-être à l'aube d'une ère où les requêtes en langage naturel et les analyses en temps réel supplanteront les modèles prédéfinis de structuration des données, qui sait ? Ou bien cette convergence marquera-t-elle plutôt une collaboration (joyeuse ?) et enrichissante entre l'humain et la machine ? Cet ebook se conçoit comme une exploration divertissante mais néanmoins approfondie pour comprendre et se forger une opinion, loin des pensums.
Évolution de la BI à l'ère de l'IA
La Business Intelligence a toujours été au cœur de la prise de décision des entreprises. Des tableaux de bord aux systèmes complexes d'analyse prédictive, la BI a évolué pour répondre aux besoins croissants des entreprises en matière de données. À l'aube d'une nouvelle révolution technologique, l'Intelligence Artificielle promet de bouleverser une fois de plus la manière dont nous concevons, interprétons et agissons sur les informations.
En effet, de la consolidation des données à l'analyse prédictive, depuis ses débuts la BI a été un outil essentiel pour les entreprises cherchant à consolider leurs informations, améliorer leur compréhension du marché et optimiser leurs opérations.
Si au départ, les systèmes de BI se limitaient à des tableaux de bord et des rapports statiques qui nécessitaient d'importantes ressources humaines pour leur création et leur mise à jour, avec l'augmentation du volume de données et la complexité des marchés, le besoin d'outils plus avancés s'est fait sentir.
L'analyse prédictive, par exemple, est née de la nécessité de non seulement comprendre le passé et le présent des entreprises, mais aussi d'anticiper leur avenir.
En utilisant des algorithmes sophistiqués pour analyser d'énormes ensembles de données, ces outils peuvent prévoir les tendances du marché, la demande des consommateurs et d'autres variables cruciales pour le succès commercial.
Émergence de l'IA et des modèles génératifs
L'IA n'est pas un concept nouveau, mais son intégration dans le BI l'est. Avec l'avènement des technologies du Machine Learning, les entreprises ont commencé à explorer comment elles pourraient automatiser, optimiser et même réinventer certaines tâches de la BI. Les modèles génératifs, capables de créer de nouvelles données basées sur celles qu'ils ont déjà vues, ouvrent une voie inédite, celle d'une BI proactive plutôt que réactive.
Imaginez un outil BI qui non seulement analyse les tendances du marché, mais propose également des stratégies basées sur ces analyses, le tout en temps réel. C'est la promesse de l'IA intégrée à la BI.
Si l'on examine de plus près, plusieurs domaines de la BI sont actuellement transformés ou en cours de transformation par l'IA :
La consolidation des données : les algorithmes peuvent maintenant traiter des volumes de données astronomiques en un temps record, garantissant que les informations les plus pertinentes sont toujours à portée de main. Toutes les techniques de consolidation actuelles ne font pas appel à l’IA, loin s’en faut, mais celles qui le font produisent des résultats (volume, vitesse, simplicité) assez impressionnants, et comme dirait notre ami Marc, Consultant Innovation dans nos équipes, « C’est le sens de l’histoire. »
La data visualisation : dans le vaste univers des données, la clarté et la capacité de compréhension sont essentielles. Grâce aux outils d'IA, il est désormais possible de transformer instantanément et de manière beaucoup plus faciles, sans la mobilisation d’une expertise technique, des amas de données brutes en graphiques élaborés et visualisations interactives. Imaginons une entreprise de commerce électronique qui possède des années de données sur les comportements d'achat de ses clients, réparties sur des milliers de variables. Un outil traditionnel pourrait nécessiter une configuration manuelle pour sélectionner et croiser les données pertinentes. Avec un outil d'IA, cette entreprise pourrait non seulement obtenir une visualisation de ses ventes, mais aussi détecter des motifs d'achat complexes et moins évidents. Par exemple, l'IA pourrait révéler que les clients qui achètent un type particulier de chaussure ont tendance à acheter un certain parfum trois mois plus tard. Une telle découverte, qui serait difficilement réalisable avec des méthodes traditionnelles, pourrait offrir des opportunités de marketing ciblé. Prenons encore le cas d'une municipalité cherchant à optimiser les déplacements urbains. un outil d'IA ne se contenterait pas d'une simple visualisation des flux de circulation. En analysant des données provenant de multiples sources (météo, événements locaux, travaux routiers, etc.), l'IA pourrait prédire les points de congestion avant qu'ils ne se produisent. Au lieu de simplement réagir aux embouteillages, la municipalité pourrait alors mettre en place des mesures préventives, comme réorienter le trafic ou augmenter la fréquence des transports en commun sur certaines lignes. Ces représentations, bien plus qu'une simple transposition graphique, sont conçues pour mettre en lumière des tendances, des anomalies ou des points de convergence, facilitant ainsi une interprétation rapide et efficace. De plus, la flexibilité offerte par ces outils permet une personnalisation accrue, assurant que chaque visualisation répond spécifiquement aux besoins de l'utilisateur et du contexte dans lequel elle est employée.
Le reporting : là où la création de rapports était autrefois manuelle et laborieuse, l'IA peut désormais générer des rapports adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs en un instant. Dans le monde traditionnel de la Business Intelligence, la création de rapports était souvent une tâche manuelle, laborieuse et chronophage. Elle nécessitait une compréhension approfondie des données, ainsi qu'une maîtrise des outils pour structurer et présenter ces informations de manière pertinente. Cela impliquait aussi que chaque fois qu'une question nouvelle ou différente se posait, le rapport devait être adapté ou refait, souvent par un expert en BI. Avec l'avènement de l'IA, le paysage du reporting a connu une transformation radicale. L'IA, grâce à ses algorithmes d'apprentissage automatique, peut non seulement analyser et comprendre le contexte des données, mais aussi les besoins spécifiques des utilisateurs. Par exemple, un cadre dirigeant souhaitant comprendre la performance de vente d'un nouveau produit dans une région spécifique n'a plus à attendre qu'un analyste compile ces informations. Il lui suffit de formuler sa demande en langage naturel, et l'outil d'IA génère un rapport adapté en quelques secondes, mettant en avant non seulement les ventes, mais peut-être aussi des tendances, des anomalies ou des facteurs influençant ces chiffres. De plus, les capacités prédictives de l'IA permettent d'aller au-delà de la simple présentation des données historiques. Les rapports peuvent intégrer des prévisions basées sur les tendances passées, proposant ainsi une vision prospective. Cela offre aux entreprises une longueur d'avance, leur permettant de prendre des décisions éclairées et proactives. En somme, le reporting, grâce à l'IA, n'est plus une simple restitution d'informations, mais devient un outil dynamique, adaptatif et prédictif, plaçant la puissance de l'analyse avancée entre les mains de chaque utilisateur, sans les contraintes traditionnellement associées à cette tâche.
Le data storytelling : une des tendances montantes en BI est le data storytelling, qui transforme les données brutes et les visualisations en récits compréhensibles et engageants. L'IA générative, avec ses capacités avancées de traitement du langage naturel, offre une opportunité unique d'enrichir cette tendance. Imaginez un tableau de bord ou un rapport complexe transformé instantanément en une narration concise, mettant en lumière les insights clés et les tendances, le tout formulé dans un langage clair et accessible. Cette approche ne facilite pas seulement la compréhension des données pour les experts, mais elle rend également l'information plus digeste pour les décideurs, les parties prenantes et d'autres utilisateurs non techniques. En outre, cela permet de gagner du temps, réduisant le besoin d'analyser manuellement et de tirer des conclusions à partir de vastes ensembles de données ou de visualisations complexes.
Les prédictions et analyses prédictives : les modèles de Machine Learning vont bien au-delà des méthodes traditionnelles, offrant des prédictions plus précises basées sur des analyses complexes. Et ce coup-ci ce n’est pas Marc qui l’affirme, mais les analystes. Les modèles de Machine Learning appliqués à la business intelligence pour l'analyse prédictive ont démontré une performance supérieure par rapport aux méthodes traditionnelles, en particulier dans le traitement de grandes quantités de données et l'identification de modèles qui pourraient être trop complexes pour les analystes humains ou les méthodes statistiques conventionnelles à détecter. Ainsi, selon McKinsey, des entreprises comme Wayfair et Colgate-Palmolive ont utilisé l'intelligence machine pour optimiser les opérations, conduisant à des réductions de coûts significatives. Par exemple, Wayfair a réduit ses coûts logistiques de 7,5 %, tandis que Colgate-Palmolive a économisé 2,8 millions de tubes de dentifrice grâce à la maintenance prédictive. De plus, la société de production d'énergie Vistra a pu réduire sa consommation d'énergie d'environ 1 %, une économie significative compte tenu de l'ampleur de ses opérations.1
Contrairement à l'automatisation basique basée sur des règles utilisée pour des processus standardisés et prévisibles, le ML peut gérer des processus plus complexes et apprendre au fil du temps, ce qui conduit à des améliorations de la précision et de l'efficacité par rapport aux méthodes traditionnelles.
Le monitoring et alertes en temps réel : de la même manière, l'IA surveille en continu l’immensité des données et alerte les utilisateurs dès qu'une anomalie ou une opportunité est détectée.
La personnalisation de l'interaction avec l'utilisateur : grâce à l'analyse de l'utilisation passée et des préférences, les systèmes de BI qui s’appuient sur une technologie d’IA peuvent désormais offrir une expérience encore plus sur mesure pour chaque utilisateur.
L'ère de l'IA en BI n'en est qu'à ses débuts. Alors que nous commençons à peine à gratter la surface de ce qui est possible, une chose est certaine : la BI telle que nous le connaissons est sur le point de subir une transformation majeure.
Quelques défis de l'IA générative en BI…
Tout comme la transition vers le numérique a bouleversé les pratiques traditionnelles de la BI, l'IA générative promet d'apporter une nouvelle vague de transformations. Nous l’avons vu, ces changements s'accompagnent d'une multitude d'avantages.
Avec l'IA générative, la manière dont les utilisateurs interagissent avec les systèmes de BI est en pleine mutation. L'approche text-to-data permet aux utilisateurs d'exprimer leurs besoins en langage naturel, qu'il s'agisse d'une requête écrite ou d'une commande vocale. Cela élimine le besoin de naviguer à travers des menus complexes ou de connaître des codes spécifiques.
La flexibilité est l'un des grands avantages de cette approche. Plutôt que de s'appuyer sur des modèles prédéfinis, l'IA générative peut théoriquement créer des rapports, des graphiques et des analyses basés sur la requête exacte de l'utilisateur. Cette personnalisation à la volée permet une adaptabilité sans précédent.
L'impact sur la rapidité et la précision des réponses est énorme. La capacité de l'IA à traiter des données à grande vitesse signifie que les réponses aux requêtes des utilisateurs peuvent être générées en temps réel. De plus, avec une formation adéquate, ces réponses sont souvent plus précises et pertinentes que celles générées par des méthodes traditionnelles.
Mais par-delà ces avantages, les défis technologiques à relever sont multiples, et l’on peut tout de même se demander si l'IA peut vraiment traiter des données non modélisées en temps réel ?
Si l'IA a fait des progrès considérables, traiter des données non modélisées en temps réel demeure un défi majeur. Les algorithmes doivent encore (pour la plupart) être formés sur des données structurées pour offrir des résultats optimaux, et il existe encore des obstacles pour garantir des réponses fiables à partir de données non modélisées. Dit autrement, cela fonctionne, mais nous n’avons pas encore atteint le nirvana des résultats probants.
Même si l'IA générative est prometteuse, elle n'est pas infaillible. Des questions se posent quant à la manière dont ces modèles traitent les anomalies ou les données contradictoires.
De plus, la question de la puissance de calcul nécessaire pour exécuter ces modèles demeure préoccupante, en particulier pour les entreprises de petite et moyenne taille.
Au cœur de la révolution de l'IA en BI se trouve un autre élément fondamental : les données et leur gestion. Pour que l'IA produise des résultats fiables et pertinents, il est impératif que ces données soient de haute qualité et bien gérées. Une gouvernance des données solide garantit que toutes les informations utilisées sont à jour, exactes, complètes et traitées dans le respect des réglementations en vigueur. Elle s'assure également que les données sont accessibles à ceux qui en ont besoin et protégées contre tout accès non autorisé.
Parallèlement, la gestion de la qualité des données veille à éliminer les incohérences, doublons ou erreurs qui pourraient biaiser les analyses. Dans un monde où l'IA joue un rôle prédominant dans la prise de décision, la négligence dans ces domaines pourrait avoir des conséquences majeures, rendant les insights produits non pertinents voire trompeurs.
…Mais de réels bénéfices constatés
Les premiers bénéfices constatés et ceux futurs attendus sont néanmoins réels et conséquents :
Gain de temps : l'une des promesses les plus séduisantes de l'IA générative en BI est la réduction drastique du temps passé sur l'analyse des données. En automatisant une grande partie du processus, les utilisateurs peuvent se concentrer sur la prise de décision plutôt que sur la collecte et l'interprétation des données.
Réduction accrue des erreurs humaines : sur le même principe qui a déjà fait ses preuves dans les solutions BI traditionnelles ne faisant pas appel à l’IA, en éliminant une encore plus grande partie de l'intervention humaine, l'IA peut réduire les erreurs qui se glissent souvent dans les rapports et analyses, offrant ainsi des résultats plus fiables.
Personnalisation et pertinence augmentée des rapports : l'IA générative, par son approche flexible, offre des rapports plus pertinents en fonction des besoins exacts de l'utilisateur, augmentant ainsi la valeur ajoutée de la BI pour l'entreprise.
Le potentiel d'innovation et d'amélioration est immense. Cependant, comme toute technologie naissante, elle s'accompagne de défis qui nécessitent une approche prudente et éclairée. Les entreprises qui sauront naviguer entre ces avantages et défis seront celles qui tireront le meilleur parti de cette révolution en devenir.
Incertitudes et enjeux éthiques
L'enthousiasme suscité par la combinaison de l'IA générative et de la BI est palpable, les potentialités semblent illimitées. Toutefois, chaque avancée technologique s'accompagne d'enjeux, d'incertitudes et de questions éthiques. À mesure que ces outils gagnent en puissance et en sophistication, il est essentiel de les aborder avec une conscience critique et une vigilance accrue.
L'automatisation accrue peut entraîner une dépendance excessive à la technologie, réduisant le rôle des êtres humains dans la prise de décision. Si cette confiance en l'IA est mal placée ou si les algorithmes ne sont pas correctement formés, les conséquences peuvent être désastreuses.
La célèbre maxime "garbage in, garbage out" reste pertinente. L'IA générative est aussi bonne que les données sur lesquelles elle est formée. Des données biaisées ou inexactes peuvent conduire à des analyses incorrectes, même si l'algorithme est techniquement impeccable.
En matière de gouvernance des données, la classification précise et rapide des informations est essentielle. Historiquement, cette tâche repose sur les épaules des data stewards, qui doivent cataloguer manuellement d'immenses volumes de données. L'introduction de l'IA dans ce domaine promet d'accélérer grandement cette classification, en identifiant automatiquement les types de données, en détectant les anomalies ou les incohérences, et en assignant des métadonnées pertinentes. Pour les data stewards, cela signifie moins de tâches répétitives et une meilleure concentration sur des activités à plus forte valeur ajoutée, comme l'assurance qualité et la stratégie de données. Toutefois, cette automatisation soulève aussi des questions d'exactitude et de confiance : comment garantir que l'IA classe correctement les données ? Quel équilibre trouver entre automatisation et vérification manuelle ?
En effet, contrairement à une idée reçue, les algorithmes ne sont pas intrinsèquement neutres. Ils peuvent perpétuer et amplifier les biais présents dans les données de formation, menant à des analyses et des prédictions inéquitables.
Avec le traitement automatisé d'énormes quantités de données, la confidentialité et la protection des données deviennent des préoccupations majeures. Qui a accès à ces données ? Comment sont-elles stockées et protégées ? Comment s'assurer que les droits des individus ne sont pas bafoués ?
Redéfinition des rôles et compétences
Alors que l'IA générative prend en charge de nombreuses tâches de la BI, quelle place reste-t-il pour l'expertise humaine ? Les rôles traditionnels dans la BI seront-ils rendus obsolètes ou simplement redéfinis ?
Avec la montée de l'IA, de nouvelles compétences deviennent essentielles. La formation en éthique de l'IA, en compréhension des algorithmes, ou encore en interprétation des analyses génératives devient cruciale.
En somme, l'intégration de l'IA générative dans la BI est une avancée technologique majeure qui présente des opportunités fascinantes. Cependant, elle nécessite également une introspection profonde sur les implications, les responsabilités et les défis éthiques qu'elle soulève. Les entreprises qui souhaitent naviguer dans ce nouveau paysage doivent le faire avec une vision claire, une compréhension profonde et un engagement envers l'éthique et la transparence.
Keyrus, au cœur de cette transformation
Alors que le monde de la Business Intelligence se trouve à la croisée des chemins, l'intégration de l'IA générative offre des horizons prometteurs, mais également des défis sans précédent. Les transformations en cours promettent d'enrichir la manière dont les entreprises interagissent avec leurs données, tout en mettant en lumière les nécessités éthiques et techniques d'une telle évolution.
Dans cette dynamique, Keyrus se positionne comme un acteur incontournable de la transition vers une intégration harmonieuse de l'IA générative dans le domaine de la Business Intelligence. Fort d'une expertise éprouvée, il accompagne ses clients à travers une démarche personnalisée, alliant stratégie data, mise en œuvre opérationnelle et principes éthiques rigoureux.
En parallèle, Keyrus mise sur une formation continue de ses équipes pour rester à la pointe des avancées technologiques, assurant ainsi que ses solutions soient toujours adaptées aux besoins évolutifs du marché. De plus, avec une vision tournée vers l'avenir, Keyrus anticipe les tendances et défis à venir, se préparant activement à répondre aux nouveaux enjeux que l'IA générative pourrait engendrer dans les prochaines années.
À une époque où le paysage technologique est en constante mutation, Keyrus s'affirme comme un guide fiable, garantissant une navigation sereine dans l'univers complexe de l'IA générative en BI, tout en plaçant la sécurité et l'intégrité des données au cœur de ses préoccupations.
Enfin, quelle que soit la direction prise par la BI à l'ère de l'IA, une chose est certaine : nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère de la data, où l'innovation et l'adaptabilité détermineront les leaders du futur.
1 Smart operators: How leading companies use machine intelligence, Vijay D’Silva and Daphne Luchtenberg, McKinsey & Company, 2022, https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/smart-operators-how-leading-companies-use-machine-intelligence - Voir également Predictive Analytics, Forrester Research, https://www.forrester.com/blogs/category/predictive-analytics/ , et Reimagining the Future of Business and Tech with Kai-Fu Lee, Martin Reeves, BCG, https://www.bcg.com/publications/2021/how-artificial-intelligence-will-reshape-the-future-of-business