Révolutionner l'analyse des données avec l'IA générative

L’IA générative est devenue une technologie révolutionnaire en générant des cas d’utilisation incroyables et précieux dans le domaine de l’analyse des données. L’IA générative a bouleversé le paysage de l’analyse des données en introduisant des capacités sans précédent dans le traitement, l’interprétation et la génération de valeur des données. Depuis que l’IA générative a fait son apparition sur la scène en 2022, les organisations ont exploré des moyens d’utiliser l’IA générative pour améliorer l’expérience client, réduire les coûts et augmenter l’efficacité. Cet article présente mon point de vue sur la manière dont l’IA générative façonne la manière 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 l’élément vital de toute organisation, mais générer des informations pertinentes à partir d’une quantité écrasante de données revient à essayer de transformer du foin en or. Cela me rappelle l’ironie aqueuse de Rime of the Ancient Mariner, qui disait « 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 s’efforcent toujours de générer de la valeur à partir des données, car leurs données deviennent de plus en plus complexes et proviennent souvent de sources disparates. Le volume considérable de données, les informations cloisonnées entre les services et la complexité des structures et des types de données rendent presque impossible l’interprétation et la création d’une compréhension partagée de vos données dans plusieurs domaines. Il faut également tenir compte du fait que 80 % des données ne sont pas structurées (comme les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les vidéos, les fichiers audio et les documents) et ne sont pas facilement accessibles pour l’analyse. Les utilisateurs professionnels non techniques sont souvent confrontés à des défis avec des outils d’analyse complexes et finissent par embaucher des data scientists qualifiés lorsque les budgets montent en flèche. De plus, les données évoluent au fil du temps et les décideurs ne peuvent pas se permettre de passer à côté d’informations en temps réel pour garder une longueur d’avance.

Cas d'utilisation analytique courants de l'IA générative

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), qui sont des modèles d’apprentissage profond à grande échelle pré-entraînés sur de vastes quantités de données. Les transformateurs peuvent générer du texte, des images, des vidéos, des graphiques, des rapports et des résumés en fonction d’une invite. Une invite est une instruction qui indique à un outil d’IA générative ce qu’il doit faire, par exemple « résumer cet article de blog en 50 mots ou moins ». Les développeurs d’IA générative créent des modèles d’IA, basés sur de grands volumes de données, que les utilisateurs professionnels peuvent utiliser pour prendre des décisions, des prédictions ou 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 des modèles, des relations et des comportements à partir des données qu’elle rencontre.

L’IA générative est un exemple d’utilisation de l’IA générative dans le domaine des données : elle permet d’automatiser le nettoyage et le prétraitement des données, de générer des informations en temps réel, de modéliser des scénarios prédictifs, ainsi que de générer des rapports et des visualisations automatisés. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l’IA générative pour analyser les habitudes d’achat des clients, générer des recommandations marketing personnalisées, prévoir les besoins en stocks et même optimiser les stratégies de tarification. C’est là que commence la magie de l’IA générative, et la liste des cas d’utilisation est longue et ne cesse de s’allonger. En utilisant l’IA générative, vous pouvez transformer vos analyses de données d’un processus complexe et chronophage que seuls des spécialistes peuvent comprendre en un outil de prise de décision agile, accessible et intelligent.

Mais je ne fais que commencer. Le diagramme ci-dessus montre encore plus d'applications de Gen AI dans l'analyse de données, notamment : les tests sur 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 Gen AI de créer des descriptions et des balises pour les ensembles de données, la création d'un chatbot pour fournir une assistance client 24h/24 et 7j/7 en fonction des politiques et de la documentation de votre organisation, des informations commerciales génératives (BI) en demandant à Gen AI de créer des tableaux de bord ou des visualisations de vos données, et même l'utilisation de Gen AI pour effectuer des analyses ponctuelles d'un ensemble de données particulier

Démarrer avec Gen AI dans vos analyses

Avant d'utiliser Gen AI dans votre processus d'analyse ou de BI, « déterminez d'abord si vos données sont prêtes. » Ce billet de blog Vos données sont-elles prêtes pour Gen AI peut vous aider dans ce processus. 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 invites en langage naturel en requêtes SQL précises. Imaginez un responsable marketing souhaitant comprendre la segmentation des clients sans expertise technique approfondie. Au lieu de s'appuyer sur des ingénieurs de données, il peut désormais simplement saisir « Montrez-moi les 10 % de clients les plus dépensiers qui ont effectué des achats au cours des trois derniers mois » dans Gen AI et 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 capacité permet certes de gagner du temps, mais ce que je trouve particulièrement puissant, c’est qu’elle permet aux utilisateurs non techniques d’effectuer des analyses de données sophistiquées de manière indépendante. L’IA générative peut à elle seule éliminer les silos et démocratiser l’accès aux données dans vos organisations.

Au-delà de la génération SQL, l'IA générative va encore plus loin et accélère les flux de travail 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 anglais simple, 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 des données - comment l'IA facilite l'accès aux données , peut être utile.

IA conversationnelle : transformer les messages en informations utiles

L’IA de génération permet de générer des recommandations intelligentes et des suggestions contextuelles ayant un impact réel. Prenons l’exemple de scénarios pratiques : un prestataire de soins de santé utilise l’IA de génération pour analyser les résultats des patients dans plusieurs services, ou une chaîne de vente au détail identifie des opportunités de ventes croisées en générant des analyses complexes du comportement des clients. L’IA de génération peut fournir des recommandations en identifiant des modèles potentiels cachés dans les données, en suggérant des analyses supplémentaires 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 peut prendre en charge des tâches importantes mais qui peuvent être fastidieuses à réaliser 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 peuvent créer des balises intelligentes et contextuelles et utiliser la compréhension du langage naturel pour identifier les relations nuancées entre les éléments de données. Les fonctionnalités de balisage automatique améliorent la découverte et la gestion des données, augmentant ainsi l'efficacité en économisant du temps sur la création manuelle de 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 ont recours à l’IA conversationnelle pour améliorer leur service client à l’aide de chatbots. L’IA conversationnelle fonctionne en utilisant l’apprentissage automatique (ML), qui apprend des interactions passées, et le traitement du langage naturel (NLP), qui répond aux interactions humaines. Les chatbots simulent des conversations humaines pour améliorer l’expérience client en fournissant des réponses instantanées 24 heures sur 24.

Les chatbots peuvent aider à réduire ou à éliminer les temps d’attente pour les demandes de base et aider les utilisateurs à trouver des informations pertinentes en temps réel. Les chatbots peuvent être utiles pour l’intégration de bases de connaissances et pour fournir des réponses contextuelles aux utilisateurs. Tous ces avantages contribuent grandement à améliorer la satisfaction des utilisateurs, à réduire les coûts d’assistance et à fournir une assistance cohérente et personnalisée aux utilisateurs. 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 pour garantir l’exactitude et la pertinence des réponses.

Gen BI : démocratiser l'analyse des données

C’est l’une de mes applications préférées de Gen AI, car je pense que la plupart des utilisateurs internes peuvent bénéficier d’un accès direct aux données de l’entreprise. « Generative BI » est un terme que j’utilise lorsque les utilisateurs professionnels utilisent l’IA conversationnelle pour accéder aux données de l’entreprise afin de générer des visualisations et des tableaux de bord personnalisés. Ainsi, votre outil Gen AI devient un outil Gen BI.

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 aux analyses en les retirant des mains de l’équipe BI et en les transmettant directement aux utilisateurs. La Gen BI aide davantage d’utilisateurs et de parties prenantes non techniques à travailler directement avec les données. L’intégration de l’IA dans les solutions BI permet la génération automatisée de tableaux de bord dynamiques, la création de graphiques et de diagrammes intelligents, des recommandations de visualisation automatisées et des représentations de données contextuelles.

Prochaines étapes : tester Gen AI avec vos données

Dans cet article de blog, j'ai souligné certains des défis liés à l'analyse des données et fourni cinq cas d'utilisation que vous pouvez essayer pour commencer à utiliser Gen AI dans vos analyses dès aujourd'hui. Gen AI a le pouvoir de rendre toutes vos données cloisonnées plus accessibles et, en fin de compte, plus utilisables pour tout, des chatbots clients aux tableaux de bord de vente perspicaces.

Si vous souhaitez l'essayer, AVRIO est une plateforme de données basée sur l'IA qui génère des analyses, des informations, 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 .