À mesure que la technologie de l'IA continue de mûrir et de se démocratiser, elle est intégrée de nouvelles façons aux plates-formes d'analyse de données et aux flux de travail.
L'intelligence artificielle modifie de nombreux processus dans différents secteurs, des soins de santé à la fabrication en passant par les ventes. Le FMI affirme qu’il est prêt à transformer l’économie mondiale, en changeant près de 40% des emplois car cela entraîne une automatisation et des moyens plus efficaces d’accomplir les tâches dans différentes opérations. Les données sont au cœur de toutes ces améliorations, et il est tout à fait naturel que l’IA inaugure des progrès significatifs. progrès dans la manière dont les gens utilisent les données.
En 2024, des tendances en matière d'analyse de données ont émergé ou se consolident à mesure que L'IA joue un rôle de premier plan dans la manière dont les données sont collectées, agrégées, analysées et présentées. Voici un aperçu de certains des développements les plus notables dans le domaine de l’analyse basée sur l’IA.
Analyse augmentée
L'analyse augmentée implique l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour renforcer les capacités humaines à découvrir et à examiner les données. Essentiellement, il permet à toute personne sachant utiliser les systèmes d’IA d’effectuer elle-même des analyses via une plate-forme ou un outil alimenté par l’IA.
L’analyse augmentée joue un rôle majeur dans la démocratisation de l’analyse des données, mais pas nécessairement via une interface utilisateur conversationnelle.
À l’heure actuelle, les solutions d’analyse augmentée comportent des composants de services et de logiciels. La composante service comprend des consultations de données, une formation et une assistance continue. Le composant logiciel peut être basé sur le cloud ou sur site, bien que la plupart des algorithmes d'IA soient traités via le cloud. L’Edge AI n’est pas encore réalisable pour un large éventail d’applications et n’est donc pas encore largement adoptée.
Le marché de l’analyse augmentée devrait connaître 27.6% CAGR de 2022 à 2032. Cette croissance remarquable est attribuée à la demande croissante d’analyses centrées sur le client, les organisations cherchant à tirer parti de divers facteurs ou variables qui ne sont généralement pas inclus dans l’analyse conventionnelle.
Gartner a publié un annuaire complet de solutions d'analyse augmentée examinées et notées. Ces solutions représentent quelques-unes des meilleures façons par lesquelles l'IA renforce l'analyse des données et permet aux utilisateurs ordinaires d'analyser les données de manière intuitive, de la collecte des données à l'analyse et au développement d'un modèle d'apprentissage automatique de la science des données (DSML).
Exploration des données conversationnelles
Les entreprises modernes génèrent et consomment des données à un rythme accéléré compte tenu de la numérisation rapide des organisations et de l’adoption croissante des transactions numériques par les consommateurs. Ainsi, les équipes de business intelligence sont confrontées à une explosion de données qui peuvent devenir ingérables ou ne pas être utilisées de manière optimale. Les organisations pourraient accumuler des tonnes de données sans en faire bon usage.
Avec l’aide de l’IA générative, les entreprises peuvent explorer leurs données de manière conversationnelle. Les utilisateurs n’ont pas besoin d’être des experts en analyse de données ou en business intelligence pour utiliser les informations dont ils disposent. Ils peuvent simplement exécuter un chatbot ou un copilote et saisir des questions ou des instructions pour obtenir les données et les informations dont ils ont besoin.
Certaines organisations appellent cela Generative Business Intelligence, ou Gen BI. Il exploite la génération AI pour simplifier la BI et la rendre accessible à un plus grand nombre d'utilisateurs, en particulier à ceux qui ne maîtrisent pas l'analyse des données commerciales.
La génération BI peut extraire des ensembles de données d'un énorme pool de données, interpréter les données, générer des informations utiles pour faciliter la prise de décision et produire des graphiques et autres présentations à la volée. Un exemple de cette solution est la BI générative de Pyramid Analytics, conçue pour fournir des informations en moins d'une minute, permettant à quiconque d'effectuer des analyses de données commerciales et même de créer des tableaux de bord complets à partir de zéro. en utilisant seulement quelques descriptions orales.
En d’autres termes, la Gen BI démocratise la business intelligence. Il permet à ceux qui ne font pas partie de l'équipe de business intelligence de mener leurs propres découvertes, consolidations, analyses et présentations de données à l'aide de l'IA. Cela permet aux organisations d'obtenir des données analytiques judicieuses provenant de diverses sources pour prendre des décisions plus éclairées et ne pas être handicapées par des conventions basées sur les rôles.
Des analyses basées sur l'IA rendues explicables
L’intelligence artificielle est déjà devenue monnaie courante. Il a été intégré à diverses technologies utilisées par les gens ordinaires, des caméras aux appareils IoT et aux chatbots du service client en ligne. De nombreuses personnes utilisent l’IA sans le savoir et sans comprendre son fonctionnement.
Ce manque d’explicabilité de l’IA est jugé alarmant par certains secteurs. On craint que les gens s’appuient sur une intelligence artificielle qu’ils ne comprennent pas et qui pourraient même ne pas être exactes. La plupart des produits d’IA générative actuels, comme ChatGPT et Gemini, continuent de présenter des « hallucinations » ou la fabrication de « faits » irréels, comme lorsqu’ils citent des sources de pages Web qui n’existent pas. Il s’agit d’une grave source de préoccupation, en particulier lorsque l’IA est utilisée pour analyser des données et générer des informations permettant d’orienter les décisions commerciales.
C'est pourquoi il existe plusieurs solutions conçues pour permettre l'explicabilité de l'IA. Google, par exemple, propose un ensemble d'outils et de frameworks d'IA explicable conçus pour aider les développeurs à comprendre et interpréter leurs modèles d'apprentissage automatique.
Un autre exemple est la plateforme d'observabilité IA de Fiddler, qui aide les organisations à créer des solutions de données IA fiables. grâce à des méthodes d'interprétabilité et des principes d'IA explicables tels que les dégradés intégrés et les valeurs Shapley.
Il ne suffit plus aux fournisseurs de solutions d'analyse de données de vanter leur automatisation, leur traitement du langage naturel, leur vision par ordinateur et leurs grands modèles de langage lorsqu'ils font la publicité de leurs produits. Les organisations prennent également en compte l’explicabilité pour garder le contrôle de leurs systèmes d’IA et rassurer les utilisateurs sur le fait qu’elles ne sont pas confrontées à des régurgitations de données générées aléatoirement avec des soupçons de sens et de cohésion.
Utilisation de données synthétiques
Les données synthétiques font référence à des informations générées artificiellement conçues pour faciliter l’apprentissage et l’analyse automatique. C’est le contraire des données du monde réel, qui sont basées sur des informations collectées à partir d’événements et d’entités réels.
Beaucoup doutent de l’utilité des données synthétiques, mais elles répondent en réalité à des objectifs importants, notamment au vu de la multiplication des lois et réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données. Il existe de nombreuses restrictions sur la collecte et l'utilisation des données, ce qui oblige à éviter d'utiliser des données réelles comme dans le cas de l'analyse du comportement des clients.
Une étude prédit que d'ici la fin de cette année, environ 60 % des données utilisés dans la construction de systèmes d’IA seront synthétiques. Cela peut sembler contre-intuitif, mais la réalité est qu’il est difficile de construire une IA en s’appuyant uniquement sur des données du monde réel, surtout si les données sont censées représenter des réalités largement dispersées géographiquement. Les données synthétiques comblent les lacunes des données d’apprentissage automatique et constituent une option considérablement plus rentable et plus contrôlable.
Est-il judicieux d’utiliser des données synthétiques dans l’analyse des données ? C’est certainement le cas dans certaines situations, notamment lorsqu’il s’agit d’explorer des scénarios hypothétiques. Les plateformes d’analyse basées sur l’IA peuvent utiliser des données synthétiques pour examiner les processus et les résultats dans des situations pour lesquelles aucune donnée réelle n’est disponible.
Les données synthétiques ont leurs limites pour capturer des situations, des actions et des objets du monde réel. Cependant, les avantages de son utilisation pour l’analyse prédictive des données dépassent largement les contraintes. Les différences deviennent insignifiantes, surtout si les données synthétiques proviennent de fournisseurs réputés tels que Mostly AI, Betterdata et Clearbox AI.
En résumé
Aidée par l'IA, l'analyse des données continue de s'améliorer, en particulier avec la montée de tendances qui facilitent l'analyse des données, la génération d'informations et la présentation d'informations structurées. L'exploration des données conversationnelles, l'analyse augmentée, l'IA explicable et l'utilisation de données synthétiques contribuent à améliorer la rapidité et la qualité des informations, tout en rendant l'analyse plus accessible aux chefs d'entreprise non techniques.
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