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Comment valoriser ses données pour l’intelligence artificielle
La voie vers une utilisation réussie de l’intelligence artificielle pour les entreprises passe par une évolution dans la maturité des données et leur préparation adéquate. Cela nécessite des investissements en matière de technologie, de développement des compétences et de planification stratégique, mais les gains justifient amplement ces efforts.
Analyse des données brutes
Toute initiative pour profiter pleinement des bénéfices que peut procurer l’intelligence artificielle débute par la base, soit la reconnaissance et l’évaluation de la maturité des données existantes. Omettre cette étape aura des impacts négatifs cumulatifs en cours de route.
La première étape consiste donc à analyser les données brutes de l’entreprise, extraites de diverses sources. Cela comprend des informations telles que les transactions, les interactions client, les données de production, etc. En raison de leur format non structuré, les données brutes sont souvent difficiles à analyser et à exploiter directement.
Ces données nécessitent un nettoyage approfondi pour éliminer les doublons, les erreurs et pour assurer leur qualité globale. Lorsque les données sont volumineuses et complexes, les gérer et les analyser devient de plus en plus difficile et nécessite des ressources importantes en matière de stockage, de traitement et de compétences analytiques.
Nettoyage et préparation des données
Une fois les données brutes analysées et bien maitrisées, l’étape suivante sera de les nettoyer et de les préparer. Cette opération implique de traiter les valeurs manquantes, de normaliser les données, de supprimer les données inutiles et de les structurer de manière à ce qu’elles soient pertinentes et intègres pour fin d’analyse.
→ Prérequis avant de se lancer
Pour vous faciliter la vie, il existe des outils d’automatisation pour préparer ses données, garantissant ainsi leur qualité et leur cohérence pour une utilisation ultérieure. Dans l’univers Microsoft, ces outils peuvent être intégrés avec d’autres services infonuagiques, ce qui facilite l’automatisation et l’intégration de ces processus. On peut penser ici, entre autres, à Azure Databricks, Microsoft Fabric, SQL Server Integration Services (SSIS) ou à Power BI.
Analyse descriptive et générative
Une fois les données nettoyées, l’entreprise peut commencer à tirer certaines tendances et conclusions à partir de celles-ci. Elle utilise l’analyse descriptive pour comprendre les tendances passées et les performances historiques. En d’autres mots, on analyse ce qui s’est passé pour obtenir ces résultats.
On s’affaire ensuite à comprendre pourquoi on est arrivé à ces résultats. C’est ici qu’on se tourne vers l’analyse générative qui, elle, est un regard vers l’avenir en se servant des données historiques. On s’en sert pour créer de nouvelles données et ainsi simuler différents scénarios.
Par exemple, en analysant les données des ventes passées, l’entreprise pourra identifier les produits les plus populaires et utiliser des modèles génératifs pour simuler l’impact de différentes stratégies de tarification ou en trouver le point de bascule pour maximiser les bénéfices.
Modèles prédictifs et prescriptifs
L’intelligence artificielle prédictive et prescriptive entre en scène pour traiter de grandes quantités de données de manière rapide et précise. Elle permet d’analyser des ensembles de données massifs pour extraire des tendances et des modèles et les corriger grâce à ses capacités d’apprentissage automatique et profond. Son objectif est de déterminer le meilleur scénario pouvant se produire et les actions requises pour en tirer parti.
Les algorithmes prédictifs sont conçus pour détecter des relations complexes et non linéaires dans les données, souvent invisibles aux méthodes d’analyse traditionnelles. Ils peuvent intégrer un large éventail de variables — telles que les données historiques de ventes, les tendances saisonnières, les promotions en cours, les changements dans le comportement des consommateurs, et les indicateurs économiques — pour anticiper avec précision la demande future. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et proactives, en optimisant leurs processus en fonction des scénarios les plus probables.
Parallèlement, l’intelligence artificielle prescriptive recommande des actions spécifiques pour atteindre les objectifs définis. Ainsi, dans l’exemple qui nous concerne, elle pourrait recommander le moment optimal pour procéder aux achats de marchandises en raison de la fluctuation des prix, de l’inflation ou même de la météo.
Les modèles prédictifs et prescriptifs permettent d’anticiper les tendances futures et de prendre des décisions éclairées. L’intelligence artificielle peut générer des prévisions précises en se basant sur des données historiques et en tenant compte de multiples variables internes et externes. L’IA a aussi l’avantage d’ajuster dynamiquement les prédictions dès qu’un changement de paramètre survient.
Métaphore: Modèles statistiques traditionnels vs. Modèles prédictifs de machine learning (ML)
Un modèle statistique traditionnel est comme un chef qui suit une recette précise pour préparer un plat. Il a une liste d’ingrédients définis et une série d’étapes à suivre. Si la recette indique « ajouter 100 grammes de sucre », il suit exactement cette instruction. Le résultat est prévisible et suit toujours la même formule, avec peu de flexibilité pour s’adapter à de nouvelles circonstances ou à des ingrédients imprévus.
En revanche, un modèle de ML prédictif est comme un chef expérimenté qui improvise en fonction des ingrédients qu’il trouve et du goût de ses invités. Au lieu de suivre une recette fixe, il goûte continuellement, ajuste les assaisonnements, teste différentes combinaisons, et apprend de chaque préparation. Il est capable de détecter des saveurs subtiles, de reconnaître des tendances cachées dans les préférences de ses clients, et de s’adapter rapidement à des ingrédients changeants ou inattendus pour créer le meilleur plat possible, même s’il n’a jamais cuisiné ce plat exact auparavant.
Sécurisation et protection des données
Pendant tout ce processus, il est essentiel de garantir la sécurité et la confidentialité des données. Cela comprend la mise en place de mesures de sécurité robustes telles que le cryptage des données, l’accès sécurisé aux informations sensibles et la conformité aux réglementations sur la protection des données et des renseignements personnels.
Il est recommandé d’utiliser des outils de détection des intrusions et des logiciels antivirus pour prévenir les attaques malveillantes et protéger les données contre les menaces. La sensibilisation et la formation des employés sur les bonnes pratiques de sécurité jouent également un rôle crucial dans la prévention des violations de données.
Ce que vous devez retenir
En atteignant un niveau de maturité des données suffisamment élevé pour exploiter pleinement l’intelligence artificielle, une entreprise peut bénéficier de plusieurs avantages significatifs :
