IA et analytique

Comprendre l'IA et l'analytique dans l'entreprise

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Comprenez la puissance de l'IA et de l'analyse d'entreprise
Découvrez les quatre technologies clés de l'IA et de l'analyse

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IA

En termes simples, l'IA consiste à apprendre aux ordinateurs à faire ce qui vient naturellement aux humains. Les humains accumulent les expériences et utilisent ces connaissances et les leçons apprises pour aider à prendre des décisions. Là où les humains peuvent instinctivement voir des modèles dans des quantités de données relativement petites, l'IA a le potentiel d'examiner rapidement et efficacement presque n'importe quelle quantité de données ou variété de données pour extrapoler le sens et prédire les résultats.

Alors que l'IA a, au fil des ans, a évoqué l'image de super-ordinateurs qui envahissent le monde, cela reste fermement dans le domaine de la science-fiction. L'IA n'a pas encore de capacités cognitives similaires à celles des humains, telles que la capacité de porter des jugements complexes, d'avoir des réponses émotionnelles ou de gérer l'ambiguïté. Aujourd'hui, les entreprises utilisent des méthodes d'apprentissage automatique pour enseigner à leur IA comment effectuer des tâches spécifiques sans être explicitement programmées. Ce type d'IA permet à un utilisateur de former la machine pour l'aider à trouver les meilleures solutions et à se concentrer sur les problèmes commerciaux de plus grande valeur.

Enfin, il est important de se rappeler que l'IA n'est pas une technologie unique. Il s'agit d'une gamme de technologies qui apportent des capacités à la résolution de problèmes, à l'aide à la décision et à l'automatisation des tâches.

IA, maintenant et à l'avenir

Lorsqu'on leur a demandé, les DSI mondiaux ont placé l'IA en tête de liste des technologies révolutionnaires, suivie de près par l'analytique. Ces deux technologies interdépendantes sont parfaitement adaptées pour relever un défi important auquel l'entreprise est confrontée : les données.

Les données sont devenues l'actif le plus précieux d'une entreprise, plus utile, en effet, que le pétrole.

Cependant, cette valeur ne peut être exploitée que si une organisation utilise toutes les données disponibles. La quantité de données augmente de manière exponentielle. Il y a aussi une augmentation de la variété des données, qui peuvent être divisées en deux catégories :

Structured data

Données structurées.

Toutes les données résident dans un champ fixe d'un enregistrement ou d'un fichier, tel qu'une base de données relationnelle ou une feuille de calcul.

Unstructured data

Données non structurées.

Toutes les données qui n'ont pas de modèle de données prédéfini ne sont pas organisées de manière prédéfinie, comme le texte, la vidéo, les e-mails et les publications sur les réseaux sociaux.


La vitesse à laquelle les données sont créées s'accélère rapidement. Chaque organisation est désormais confrontée à un tsunami virtuel de données. Ce chapitre explique comment l'IA et l'analyse permettent de contrôler les données de l'entreprise.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un aspect de l'IA qui utilise des techniques statistiques pour donner aux systèmes informatiques la capacité d'apprendre à partir de données sans être programmés pour le faire. Il utilise des algorithmes pour analyser les données, en tirer des leçons, puis faire des recommandations ou des prédictions sur une action ou un résultat. Dans ce contexte, nous apprenons que cela signifie la capacité d'améliorer ou d'affiner les performances et la précision grâce aux données du système, qu'elles soient structurées ou non structurées selon le niveau de complexité du système. Les ordinateurs ont besoin de beaucoup de données pour apprendre, donc le big data et l'apprentissage automatique deviennent les compagnons idéaux. Certaines applications d'apprentissage automatique peuvent nécessiter une grande quantité de points de données et d'ensembles de données distincts pour apprendre de manière précise et adéquate la tâche à accomplir.

En pratique, les logiciels d'apprentissage automatique se composent d'algorithmes capables d'apprendre et de faire des prédictions en fonction des données qu'ils reçoivent. Il peut aller au-delà du simple suivi d'instructions de programme statiques en créant des modèles à partir d'exemples d'entrées pour aider le système à faire des prédictions basées sur des données pour soutenir les décisions et les actions.

Un petit mot sur la préparation et l'intégration des données

À certains égards, la tâche la plus difficile dans l'analyse des données n'est pas l'analyse elle-même. Cela commence par la collecte et la préparation des données. Les utilisateurs doivent s'assurer qu'ils disposent de toutes les données requises, qu'elles sont à jour, exactes et sous une forme utilisable pour les systèmes.

Les utilisateurs doivent identifier le problème commercial sur lequel ils recherchent des informations et les données requises pour révéler ces informations dans le cadre de la collecte de données. Les données provenant de différentes sources doivent être combinées via l'intégration de données et transformées dans un format standard pouvant être chargé dans le système d'analyse.

Une fois les données requises en place, l'étape suivante consiste à résoudre les problèmes de qualité des données susceptibles d'affecter la précision des applications d'analyse. Cela comprendra l'harmonisation des données, le profilage des données et le nettoyage des données pour s'assurer que les informations contenues dans un ensemble de données sont cohérentes et que les erreurs sont éliminées. En outre, des politiques de gouvernance des données doivent être appliquées pour garantir que les données sont utilisées de manière adéquate et conformes aux politiques de l'entreprise et aux réglementations sur les données, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE.

Ce n'est qu'une fois ce point atteint que le véritable travail de l'IA et de l'analyse peut commencer sérieusement.


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