Comment IA et automatisation influencent l’usage de l’analytique

L’utilisation des données et de l’analytique au sein des entreprises apparaît relativement ancienne. Mais l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation modifient à la fois la perception et l’usage de ces outils. Les avancées en matière d’IA, en particulier, alimentent le bond des systèmes prédictifs et prescriptifs.

En raison de l’intérêt qu’ils suscitent, les termes « intelligence artificielle » (IA) et « apprentissage automatique » (machine learning) sont régulièrement galvaudés. Cependant, leur influence sur l’évolution des technologies analytiques est incontestable. Selon Oliver Schabenberger, directeur de la technologie et vice-président exécutif chez SAS, on peut considérer ces dernières comme une approche multi-disciplinaire ayant pour but de déduire des connaissances à partir des données. Dans sa vision, les data constituent le carburant et l’analytique le moteur de la nouvelle économie. Et un usage avancé est possible par le biais de l’analyse prédictive, qui prévoit ce qui peut advenir, ou prescriptive, qui formule des recommandations pour les décisions à prendre.

 

Des algorithmes conçus automatiquement grâce à l’apprentissage profond

 

C’est justement dans ces degrés d’utilisation avancée que des nouvelles techniques d’IA comme l’apprentissage profond (deep learning) enrichissent les outils existants — alors que l’apprentissage automatique classique est présent depuis longtemps. Cette intégration est intimement liée à la nécessité d’automatiser de nombreuses tâches requérant un traitement de données dont les volumes explosent. D’après Oliver Schabenberger, un premier niveau d’automatisation consiste à résoudre les problèmes « à la main » après avoir utilisé une technique classique de machine learning. Dans le second niveau, les ordinateurs conçoivent eux-mêmes les algorithmes grâce au deep learning.

En 2017, le marché de l’analytique devrait bondir de 12,4 % à 150,8 milliards de dollars, avec des investissements majeurs attendus dans les secteurs de la banque, de l’industrie manufacturière, des organisations gouvernementales et des services professionnels. L’enjeu pour les entreprises, résume Oliver Schabenberger, consiste également à recruter les talents en mesure de tirer le meilleur parti de toutes les données à leur disposition. Dans cette perspective, l’IA et l’automatisation représentent les nouveaux leviers de l’analytique.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article sur l’arrivée de l’IA dans le monde de l’entreprise

et un autre (en anglais) au sujet de l’IA et du recrutement.