Qu’est-ce que l’analytique alimentée par l’IA ?

L’analyse descriptive alimentée par l’IA permet une compréhension fine et complète des performances antérieures. Grâce aux algorithmes de machine learning et au traitement automatique du langage naturel (TAL), l’IA passe au crible de grands volumes de données structurées et non structurées pour identifier les schémas, les tendances et les corrélations. Prenons l’exemple d’un détaillant qui déploie des algorithmes d’IA pour analyser les données de ses clients afin de découvrir les tendances d’achat, ainsi que leurs préférences.

Par exemple, un système d’IA est capable de traiter des millions de données de vente, ainsi que les tendances sur les réseaux sociaux, pour identifier les produits ayant le plus grand succès pendant certaines saisons, ou encore les articles qui sont fréquemment achetés ensemble. Cette analyse du comportement client est ensuite visualisée sur des tableaux de bord affichant la performance des ventes au fil du temps, la segmentation des clients en fonction de leurs habitudes d’achat, ainsi que l’efficacité des campagnes marketing. Grâce à cette vue détaillée et complète des expériences client antérieures, l’analyse descriptive alimentée par l’IA permet aux commerçants d’axer leur prise de décision sur les données pour optimiser la gestion de leurs stocks, affiner leurs stratégies marketing et améliorer la satisfaction client.

L’IA améliore l’analyse diagnostique en identifiant rapidement les causes sous-jacentes et les corrélations au sein des jeux de données complexes. C’est ce qui permet une résolution plus efficace et plus rapide des problèmes. Pour illustrer la manière dont l’IA améliore l’analyse diagnostique, prenons comme exemple le secteur de la santé. Les algorithmes d’IA analysent les données des patients, notamment leur dossier médical, les résultats de leurs analyses et leurs examens d’imagerie. Ces algorithmes identifient les causes des maladies et des affections avec plus de précision et de rapidité que les méthodes traditionnelles. Par exemple, l’IA peut détecter dans une radiographie les schémas qui indiquent la présence d’une maladie comme le cancer à un stade précoce. Ces informations permettent aux médecins d’établir un diagnostic précis, ainsi qu’un parcours de soins personnalisé.

L’IA améliore l’analyse prédictive. En effet, elle s’appuie sur des algorithmes avancés pour analyser les données historiques et identifier les schémas. C’est ce qui permet de prédire les tendances et les résultats avec plus de précision. Dans le secteur financier, les modèles de machine learning analysent les données historiques du marché et les indicateurs économiques pour prédire le cours des actions et les risques d’investissement. Les investisseurs peuvent ainsi prendre des décisions éclairées et gérer leur portefeuille plus efficacement.

Les analystes exploitent l’IA non seulement pour analyser les données, mais aussi pour fournir des recommandations exploitables afin d’améliorer la prise de décision et de suggérer la meilleure marche à suivre dans divers scénarios. Un exemple d’utilisation de l’IA dans l’analyse prescriptive concerne la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Ici, les systèmes d’IA analysent les données sur les niveaux de stock, la demande prévue et les conditions d’expédition. Ces systèmes recommandent les quantités de commandes et les délais de livraison optimaux, ce qui permet de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité.

Les spécialistes doivent tout d’abord identifier ce que le modèle devra prédire, afin de sélectionner l’approche la plus appropriée. Les différents modèles sont adaptés à des cas d’utilisation particuliers. Bien choisir son modèle et ses données est crucial pour obtenir rapidement des résultats optimaux et faire des économies.

Les workflows commencent par la collecte de données pertinentes auprès de sources de données internes et de fournisseurs tiers. Cette tâche incombe aux data scientists ou aux analystes de données. La précision et l’efficacité des modèles dépendent de la qualité et de la quantité des données collectées. Une fois collectées, les données sont prétraitées, à savoir nettoyées, transformées et préparées pour l’analyse. Cette étape consiste à traiter les valeurs manquantes, à supprimer les doublons, à normaliser les formats et à encoder les variables catégorielles pour s’assurer que les données sont cohérentes et prêtes à être modélisées.

Avant de procéder à l’analyse prescriptive, les analystes réalisent généralement un analyse descriptive pour examiner la performance antérieure, ainsi qu’une analyse prédictive pour prédire les résultats. L’analyse descriptive consiste à synthétiser et à visualiser les données afin d’obtenir des informations sur les tendances et les schémas historiques, tandis que l’analytique prédictive associe modèles statistiques et machine learning pour prédire les événements ou les comportements futurs.

L’analyse prescriptive implique la création de modèles mathématiques et d’algorithmes d’optimisation pour recommander des décisions susceptibles d’apporter les meilleurs résultats possibles. Ces modèles prennent en compte divers facteurs tels que les contraintes, les objectifs, les incertitudes et les compromis. Ils s’appuient sur les informations issues des analyses descriptive et prédictive pour suggérer la marche à suivre par l’entreprise dans différents scénarios.

Après l’étape d’évaluation, les modèles sont intégrés dans des systèmes ou des applications opérationnels afin de fournir des prévisions et des recommandations en temps réel. Pour simplifier l’utilisation des informations, les modèles peuvent être intégrés aux systèmes logiciels, API ou tableaux de bord existants afin d’automatiser la prise de décision ou de fournir des analyses prescriptives aux utilisateurs.

Un suivi et une maintenance continus des modèles sont nécessaires pour garantir leur efficacité et leur pertinence. Il s’agit notamment de suivre leur performance, de les actualiser à l’aide de nouvelles données, de les entraîner à nouveau et de les affiner périodiquement pour qu’ils s’adaptent aux évolutions des conditions et des schémas de données.