Intelligence artificielle en temps réel et traitement des événements

En exploitant l’IA pour le traitement des événements en temps réel, les entreprises peuvent faire le lien entre des événements disparates afin de détecter les nouvelles tendances, menaces et opportunités, et d’y répondre. En 2023, l’IBM® Institute for Business Value (IBV) a sondé 2 500 dirigeants mondiaux et a constaté que les entreprises les plus performantes obtiennent un ROI de 13 % grâce à leurs projets d’IA, soit plus du double du ROI moyen de 5,9 %.

Alors que toutes les entreprises s’efforcent d’adopter une approche de premier ordre pour les outils d’IA, discutons des bonnes pratiques pour savoir comment votre entreprise peut tirer parti de l’IA pour améliorer ses cas d’utilisation de traitement d’événements en temps réel.

Une architecture pilotée par les événements est essentielle pour accélérer la vitesse de l’entreprise. Grâce à elle, les entreprises peuvent aider les équipes commerciales et informatiques à acquérir la capacité d’accéder, d’interpréter et d’agir sur des informations en temps réel sur des situations uniques qui se produisent dans l’ensemble de l’entreprise. Le traitement complexe des événements (CEP) permet aux équipes de transformer leurs événements métier bruts en informations pertinentes et exploitables, d’obtenir une vue persistante et à jour de leurs données critiques et de déplacer rapidement les données là où elles sont nécessaires, dans la structure où elles sont nécessaire.

L’intelligence artificielle est également essentielle pour les entreprises, car elle permet de simplifier les processus opérationnels et d’améliorer les décisions stratégiques. En effet, dans une enquête menée auprès de 6 700 cadres de haut niveau, l’IBV a constaté que plus de 85 % des utilisateurs avancés étaient en mesure de réduire leurs coûts d’exploitation grâce à l’IA. L’IA non symbolique peut être utile pour transformer des données non structurées en informations organisées et significatives. Cela permet de simplifier l’analyse des données et de faciliter la prise de décision. En outre, la capacité des algorithmes d’IA à reconnaître des modèles en apprenant à partir des données historiques uniques de votre entreprise peut permettre aux entreprises de prédire de nouvelles tendances et de repérer des anomalies plus tôt et avec une faible latence. En outre, l’IA symbolique peut être conçue pour raisonner et déduire des faits et des données structurées, ce qui la rend utile pour gérer des scénarios métier complexes. En outre, les développements des grands modèles de langage (LLM) fermés et open source améliorent la capacité de l’IA à comprendre le langage naturel clair. Nous avons vu des exemples de cela dans la dernière évolution des chatbots. Cela peut aider les entreprises à optimiser l’expérience client, en leur permettant d’extraire rapidement des informations des interactions dans le parcours de leurs clients.

En associant l’intelligence artificielle et le traitement des événements en temps réel, les entreprises peuvent améliorer leurs efforts sur les deux fronts et s’assurer que leurs investissements ont un impact sur les objectifs de l’entreprise. Le traitement des événements en temps réel peut contribuer à alimenter une IA plus rapide et plus précise et l’IA peut aider à rendre les efforts de traitement des événements de votre entreprise plus intelligents et plus réactifs pour vos clients.

En combinant le traitement des événements et l’IA, les entreprises contribuent à l’avènement d’une nouvelle ère de prise de décision hautement précise et fondée sur les données. Voici quelques façons dont le traitement des événements pourrait jouer un rôle central dans l’alimentation des capacités de l’IA.

• Les événements alimentent les modèles d’IA : les modèles d’IA s’appuient sur des big data pour améliorer l’efficacité de leurs capacités. Une plateforme de transmission d’événements en continu (ESP) joue un rôle crucial à cet égard, en fournissant un pipeline continu d’informations en temps réel provenant des sources de données essentielles des entreprises. Cela permet de garantir que les modèles IA ont accès aux données les plus récentes, qu’elles soient traitées en mouvement à partir d’un site Event Streams ou regroupées dans un grand jeu de données, afin d’aider les modèles à s’entraîner plus efficacement et à fonctionner à la vitesse de l’entreprise.
• Agrégats comme informations prédictives : les agrégats, qui consolident les données provenant de différentes sources de votre environnement professionnel, peuvent servir de précieux prédicteurs pour les algorithmes de machine learning (ML). Au lieu d’interroger à plusieurs reprises les API ou d’attendre que les données soient traitées par lots, le traitement des événements peut calculer ces agrégats de manière incrémentielle, en fonctionnant en permanence au fur et à mesure que vos flux bruts d’événements sont générés. L’analyse des flux peut être utilisée pour améliorer la rapidité et la précision des prévisions des modèles.
• Un contexte à jour pour appliquer efficacement l’IA : le traitement des événements peut jouer un rôle crucial dans la définition du contexte métier en temps réel nécessaire pour exploiter la puissance de l’IA. Le traitement des événements permet de mettre à jour et d’affiner en permanence notre compréhension des scénarios d’activité en cours. Cela permet de s’assurer que les informations dérivées des données historiques, grâce à l’entraînement des modèles de machine learning (modèles ML), sont pratiques et applicables dans le présent. Par exemple, lorsque l’IA présente une prévision qu’un client est sur le point de changer de fournisseur, il est important de considérer cette prévision dans le contexte de nos connaissances actuelles sur un client spécifique. Cette connaissance n’est pas statique et les nouvelles données sur les événements permettent de faire évoluer nos dernières connaissances à chaque interaction, afin de guider la prise de décision et l’intervention.

En comblant le fossé entre le traitement des événements et l’IA, les entreprises peuvent contribuer à fournir des données en temps réel pour la formation de modèles IA, profiter du traitement des données en cours pour calculer des agrégats en direct qui aident à améliorer les prévisions et contribuer à garantir que l’IA peut être appliquée efficacement dans un contexte commercial à jour.

L’intelligence artificielle peut rendre le traitement des flux d’événements plus intelligent et plus réactif dans des environnements de données dynamiques et complexes. Voici comment l’IA peut améliorer vos initiatives axées sur les événements :

• Détection des anomalies et reconnaissance des schémas : la capacité de l’intelligence artificielle à détecter les anomalies et à reconnaître les modèles peut contribuer à améliorer considérablement le traitement des événements. L’IA peut passer au crible le flux constant d’événements commerciaux bruts pour identifier les irrégularités ou les tendances significatives. En combinant les analyses historiques avec la reconnaissance des événements en direct, les entreprises peuvent aider leurs équipes à développer des profils plus détaillés et à répondre de manière proactive aux menaces potentielles et aux nouvelles opportunités pour les clients.
• Raisonnement pour la corrélation et la causalité : l’intelligence artificielle peut aider à équiper les outils de traitement des événements en temps réel de la capacité de raisonner de la corrélation et de la causalité entre les indicateurs commerciaux clés et les flux de données. Cela signifie que l’IA peut non seulement identifier les relations entre les flux d’événements commerciaux, mais aussi découvrir des dynamiques de cause à effet qui peuvent mettre en lumière des scénarios commerciaux jusque-là inconsidérés.
• Interprétation des données non structurées : les données non structurées peuvent souvent contenir des informations non exploitées. L’IA excelle à donner un sens au langage naturel et à interpréter d’autres types de données non structurées contenues dans vos événements entrants. Cette capacité peut contribuer à améliorer l’intelligence globale de vos systèmes de traitement des événements, en extrayant des informations précieuses de sources d’événements apparemment chaotiques ou non organisées.

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IBM Event Automation est une solution entièrement composable, basée sur des technologies ouvertes, dotée de capacités pour :

• Transmission d’événements en continu : collectez et distribuez des flux d’événements métier bruts en temps réel avec Apache Kafka dédié aux entreprises.
• Gestion des points de terminaison d’événements : décrivez et documentez facilement les événements conformément à la spécification Async API. Favorisez le partage et la réutilisation sans compromettre le contrôle et la gouvernance.
• Traitement des événements : exploitez la puissance d’Apache Flink pour créer et tester instantanément des flux de traitement de flux SQL dans un espace de création intuitif et low code.

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