Révolutionner l'analyse des données avec l'IA générative

L'IA générative s'est imposée comme une technologie révolutionnaire, générant des cas d'utilisation incroyables et précieux dans le domaine de l'analyse de données. Elle a révolutionné le paysage de l'analyse de données en introduisant des capacités inédites de traitement, d'interprétation et de création de valeur. Depuis son apparition fulgurante en 2022, les entreprises explorent de nouvelles façons d'utiliser l'IA générative pour améliorer l'expérience client, réduire les coûts et gagner en efficacité. Cet article présente mon point de vue sur la manière dont l'IA générative façonne la façon dont les organisations interagissent avec leurs données, les analysent et en tirent de la valeur.

Le défi commercial autour de l'analyse des données

Les données sont vitales pour toute organisation, mais générer des informations pertinentes à partir d'une masse énorme de données revient à essayer de transformer du foin en or. Cela me rappelle l'ironie aqueuse du Conte du vieux marin : « De l'eau, de l'eau partout, pas une goutte à boire », sauf qu'ici, je changerais cela en « Des données, des données partout, pas de valeur à voir ». Les entreprises peinent encore à tirer profit de leurs données, car celles-ci deviennent de plus en plus complexes et proviennent souvent de sources disparates. Le volume considérable de données, le cloisonnement des informations entre les services et la complexité des structures et des types de données rendent quasiment impossible leur interprétation et la création d'une compréhension commune de vos données entre plusieurs domaines. À cela s'ajoute le fait que 80 % des données sont non structurées (comme les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les vidéos, les fichiers audio et les documents) et difficilement accessibles pour l'analyse. Les utilisateurs professionnels non techniques sont souvent confrontés à des difficultés avec des outils d'analyse complexes et finissent par embaucher des data scientists qualifiés face à l'explosion des budgets. De plus, les données évoluent au fil du temps et les décideurs ne peuvent pas se permettre de manquer des informations en temps réel pour garder une longueur d’avance.

Cas d'utilisation courants de l'IA générative analytique

Maintenant que j’ai mentionné certains des défis liés aux données organisationnelles, je vais partager mon point de vue sur la manière dont Gen AI vient à notre secours.

L'IA générative s'appuie sur de grands modèles de langage (LLM), des modèles d'apprentissage profond à grande échelle pré-entraînés sur de vastes volumes de données. Les transformateurs peuvent générer du texte, des images, des vidéos, des graphiques, des rapports et des résumés à partir d'une invite. Une invite est une instruction indiquant à un outil d'IA générative la marche à suivre, par exemple « résumer cet article de blog en 50 mots maximum ». Les développeurs d'IA générative créent des modèles d'IA, basés sur de grands volumes de données, que les utilisateurs métier peuvent utiliser pour prendre des décisions, formuler des prédictions ou formuler des recommandations. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles, où les algorithmes sont explicitement programmés, l'IA générative pilotée par les données excelle dans l'apprentissage de modèles, de relations et de comportements à partir des données qu'elle rencontre.

L'un des cas d'utilisation de l'IA générative dans le domaine des données est l'automatisation du nettoyage et du prétraitement des données, la génération d'informations en temps réel, la modélisation prédictive de scénarios, ainsi que le reporting et la visualisation automatisés. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l'IA générative pour analyser les habitudes d'achat de ses clients, générer des recommandations marketing personnalisées, anticiper les besoins en stocks et même optimiser ses stratégies de tarification. C'est là que la magie de l'IA générative prend forme, et la liste des cas d'utilisation est longue et en constante évolution. Grâce à l'IA générative, transformez l'analyse de vos données, un processus complexe et chronophage, maîtrisé par des spécialistes, en un outil d'aide à la décision agile, accessible et intelligent.

Mais ce n'est que le début. Le schéma ci-dessus illustre d'autres applications de l'IA de génération en analyse de données, notamment : les tests SQL ou Python en générant des requêtes ou du code à partir d'invites en langage naturel, la génération automatisée de métadonnées en demandant à l'IA de créer des descriptions et des balises pour les ensembles de données, la création d'un chatbot pour un support client 24h/24 et 7j/7 basé sur les politiques et la documentation de votre organisation, la génération d'informations commerciales génératives (BI) en demandant à l'IA de génération de créer des tableaux de bord ou des visualisations de vos données, et même l'utilisation de l'IA de génération pour effectuer des analyses ponctuelles d'un ensemble de données spécifique.

Démarrer avec Gen AI dans vos analyses

Avant d'utiliser l'IA de génération dans vos processus d'analyse ou de décisionnel, déterminez d'abord si vos données sont prêtes. Cet article de blog « Vos données sont-elles prêtes pour l'IA de génération » peut vous aider dans ce processus. Conversion de texte en SQL/Python : combler le fossé technique

Texte vers SQL/Python : combler le fossé technique

L'une des fonctionnalités de Gen AI que je trouve particulièrement intéressante est sa capacité à convertir des messages en langage naturel en requêtes SQL précises. Imaginez un responsable marketing souhaitant comprendre la segmentation client sans expertise technique approfondie. Au lieu de faire appel à des ingénieurs data, il lui suffit désormais de saisir « Montrez-moi les 10 % de clients ayant effectué le plus d'achats au cours des trois derniers mois par dépenses annuelles » dans Gen AI pour obtenir une réponse !

L'IA générative traduit instantanément cette invite lisible par l'homme en une requête SQL complexe, récupérant ainsi les informations précises nécessaires. Cette fonctionnalité permet certes de gagner du temps, mais je la trouve particulièrement efficace car elle permet aux utilisateurs non techniques d'effectuer des analyses de données sophistiquées de manière autonome. L'IA générative peut à elle seule décloisonner les données et démocratiser l'accès aux données au sein de votre organisation.

Au-delà de la génération SQL, l'IA générative va plus loin et accélère les workflows de science des données en convertissant les descriptions en langage naturel en code Python entièrement fonctionnel. Les data scientists et analystes peuvent désormais décrire leurs besoins analytiques en langage clair, et le système génère les scripts Python correspondants pour la manipulation des données, l'analyse statistique et le développement de modèles d'apprentissage automatique. Pour en savoir plus sur ce sujet, cet article de blog « L'IA générative dans l'analyse de données : comment l'IA facilite l'accès aux données » pourrait vous être utile.

IA conversationnelle : transformer les invites en informations significatives

L'IA de génération a le potentiel de générer des recommandations intelligentes et des suggestions contextuelles pour un impact concret. Prenons l'exemple de scénarios concrets : un prestataire de soins de santé utilise l'IA de génération pour analyser les résultats des patients dans plusieurs services, ou une chaîne de distribution identifie des opportunités de ventes croisées en générant des analyses complexes du comportement des clients. L'IA de génération peut formuler des recommandations en identifiant des tendances potentielles cachées dans les données, en suggérant des analyses complémentaires pertinentes, en mettant en évidence des risques ou des corrélations potentiels qui pourraient ne pas être immédiatement apparents, et en offrant des informations contextuelles qui améliorent la prise de décision.

En utilisant Gen AI, par exemple, un directeur des ventes qui interroge les revenus mensuels peut non seulement recevoir les données demandées, mais également obtenir des informations supplémentaires sur les opportunités de croissance potentielles, les tendances saisonnières ou les segments de marché émergents.

Génération automatisée de métadonnées

C'est l'une de mes utilisations préférées de Gen AI, car elle permet de prendre en charge des tâches importantes, mais parfois fastidieuses pour les humains. Gen AI peut créer automatiquement des métadonnées contextuelles riches pour les produits de données en analysant le contenu et la structure des ensembles de données. Elle peut générer des descriptions complètes et identifier et suggérer des balises pertinentes pour les ressources de données.

Les modèles de balisage sémantique permettent de créer des balises intelligentes et contextuelles et d'utiliser la compréhension du langage naturel pour identifier les relations subtiles entre les éléments de données. Les fonctionnalités de balisage automatique améliorent la découverte et la gestion des données, optimisant ainsi l'efficacité en réduisant le temps de création manuelle des balises.

Ces métadonnées riches simplifient non seulement la collaboration en partageant des ressources avec des parties prenantes internes ou externes, mais facilitent également la conformité aux politiques et contrôles de gouvernance des données.

Chatbots : amplifier le support client

Les entreprises utilisent l'IA conversationnelle pour améliorer leur service client grâce aux chatbots. L'IA conversationnelle s'appuie sur l'apprentissage automatique (ML), qui apprend des interactions passées, et le traitement automatique du langage naturel (TALN), qui réagit aux interactions humaines. Les chatbots simulent des conversations humaines pour améliorer l'expérience client en fournissant des réponses instantanées 24h/24.

Les chatbots peuvent contribuer à réduire, voire à éliminer, les temps d'attente pour les demandes de base et aider les utilisateurs à trouver les informations pertinentes en temps réel. Ils peuvent également contribuer à l'intégration des bases de connaissances et à la fourniture de réponses contextuelles aux utilisateurs. Tous ces avantages contribuent grandement à améliorer la satisfaction des utilisateurs, à réduire les coûts d'assistance et à leur fournir une assistance cohérente et personnalisée. Bien que tous ces avantages semblent lucratifs, nous devons nous assurer que les chatbots sont testés de manière approfondie, avec des contraintes et des garde-fous clairement définis, afin de garantir l'exactitude et la pertinence des réponses.

Gen BI : démocratiser l'analyse des données

C'est l'une de mes applications préférées de l'IA Gen, car je pense que la plupart des utilisateurs internes peuvent bénéficier d'un accès direct aux données de l'entreprise. J'utilise le terme « BI générative » pour décrire les utilisateurs métier qui utilisent l'IA conversationnelle pour accéder aux données de l'entreprise et générer des visualisations et des tableaux de bord personnalisés. Votre outil d'IA Gen devient alors un outil de BI Gen.

Vous pouvez utiliser Gen BI pour fournir des analyses d'IA en libre-service, qui peuvent intégrer le PNL, des outils de création pour créer des tableaux de bord personnalisés, des intégrations de données et une collaboration pour une consommation facile des rapports.

En substance, la Gen BI démocratise l'accès à l'analytique en la transférant des mains de l'équipe BI vers les utilisateurs. Elle permet à davantage d'utilisateurs et de parties prenantes non techniques de travailler directement avec les données. L'intégration de l'IA aux solutions BI permet la génération automatisée de tableaux de bord dynamiques, la création intelligente de graphiques et de diagrammes, des recommandations de visualisation automatisées et des représentations de données contextuelles.

Prochaines étapes : tester Gen AI avec vos données

Dans cet article, j'ai souligné certains des défis liés à l'analyse de données et présenté cinq cas d'utilisation que vous pouvez tester pour intégrer Gen AI à vos analyses dès aujourd'hui. Gen AI a le pouvoir de rendre toutes vos données cloisonnées plus accessibles et, à terme, plus exploitables, pour tous types de projets, des chatbots clients aux tableaux de bord commerciaux pertinents.

Si vous souhaitez l'essayer, AVRIO est une plateforme de données basée sur l'IA qui génère des analyses, des insights, des opportunités et des recommandations en temps réel à partir de toutes vos données (structurées et non structurées) grâce à des conversations intuitives. Demandez une démonstration personnalisée ici .