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La business intelligence démocratisée par l’exploration des données via le chat

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Les chatbots IA ont le potentiel d’améliorer certaines tâches de Business Intelligence. Mais ils ne sont pas encore capables de remplacer complètement les outils et les professionnels de la BI traditionnels. Il est important d’être conscient des limites des chatbots IA et de les utiliser de manière responsable dans le cadre d’une stratégie BI globale.

Aider à la prise de décision

La Business Intelligence, également connue sous le nom d’informatique décisionnelle, est un ensemble de méthodes, outils et technologies. Ils permettent de collecter, d’analyser, de transformer et de visualiser des données issues de différentes sources au sein d’une entreprise. L’objectif principal de la BI est de fournir aux utilisateurs des informations exploitables. Elle doit aider à prendre des décisions stratégiques et opérationnelles.

 

Une entreprise de vente au détail peut par exemple utiliser la BI pour analyser ses données de vente. Le but, identifier les produits les plus populaires, les tendances saisonnières et les segments de clientèle les plus rentables. Une banque peut identifier les risques de crédit, les opportunités de vente croisées et les clients potentiels. Un hôpital peut analyser les données des patients afin d’améliorer la qualité des soins, réduire les coûts et identifier les domaines d’amélioration.

La business intelligence est démocratisée par l’exploration des données via le chat 

Jusqu’à présent, la BI était surtout une activité destinée aux personnes ayant les compétences nécessaires en analyse notamment. Des profils férus de maths, capables d’effectuer des opérations complexes.

Actuellement les experts en data intelligence doivent ainsi posséder des compétences en mathématiques et en statistiques, en programmation, en communication, et des connaissances approfondies du domaine d’activité traité, afin de pouvoir interpréter les données de manière significative.

artificielle

Cependant, l’arrivée de l’intelligence artificielle générative a quelque peu rebattu les cartes. Désormais, tout un chacun peut essayer de faire de la veille économique grâce aux systèmes d’IA.  C’est du moins ce que les représentants, voire les défenseurs de cette théorie soutiennent.

D’après eux, cette technologie doit permettre par exemple de synthétiser de longs documents. La fonction chat est aussi un bon moyen afin de dialoguer avec le système. Cela permet à n’importe qui de découvrir, de poser des questions et d’avoir des réponses censées être utiles. Plus besoin par exemple de passer par des données peu évidentes à utiliser, comme celles structurées ou semi-structurées.

Cette nouvelle manière de travailler la BI a pour nom l’intelligence économique générative. Ce terme vient de la fusion entre l’IA générative et la BI. Les utilisateurs n’ont pas besoin d’effectuer les tâches fastidieuses de tri manuel des données, d’agrégation et de traitement des données par exemple. Ils n’ont pas besoin de demander aux analystes de données de coder les requêtes.

ChatGPT peut effectuer des tâches pour eux. Il peut analyser des rapports ou des enquêtes, détecter des tendances et des modèles de données, entreprendre des analyses de scénarios et effectuer des analyses prédictives.  

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Les limites de l’intelligence économique générative

Mais, bien que les chatbots d’IA aient connu des progrès remarquables ces dernières années, ils présentent encore certaines limites. Formés sur de grandes quantités de données textuelles, ils peuvent parfois manquer de compréhension. Cela peut les conduire à fournir des réponses inexactes ou non pertinentes.

Les chatbots d’IA peuvent aussi avoir du mal à traiter certaines  données et à en extraire des informations exploitables. Celles-ci se présentent souvent sous des formes non structurées, telles que des e-mails, des documents et des enregistrements audio.  De plus, La BI implique souvent des analyses complexes, telles que la modélisation statistique et l’apprentissage automatique. Les chatbots d’IA actuels ne sont pas encore capables d’effectuer ce type d’analyse de manière autonome.

Les chatbots d’IA peuvent aussi parfois fournir des réponses incorrectes ou trompeuses sans expliquer leur raisonnement. Cela peut rendre difficile pour les utilisateurs de comprendre les résultats et de leur faire confiance.

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La BI implique souvent la création de visualisations de données, telles que des graphiques et des tableaux. Les chatbots d’IA peuvent avoir des capacités limitées pour créer des visualisations de données complexes et interactives.

Cependant, pour beaucoup,  il est important de ne pas utiliser les chatbots d’IA comme un remplacement des outils et des professionnels de la BI traditionnels. Les chatbots d’IA peuvent être un outil précieux, mais ils ne doivent être utilisés qu’en complément d’une solution BI complète.

À l’avenir, il est probable que les chatbots d’IA deviendront plus sophistiqués et capables de surmonter certaines de ces limitations. Cependant, il est important de rester réaliste quant à leurs capacités actuelles et de les utiliser de manière responsable dans le cadre d’une stratégie BI globale.

En plus des limites mentionnées ci-dessus, il est également important de considérer les implications éthiques et juridiques de l’utilisation des chatbots d’IA pour la BI. Par exemple, il est important de veiller à ce que les chatbots d’IA soient utilisés de manière à protéger la vie privée des données et à éviter toute discrimination.

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