L’IA renforce les décisions basées sur l’analyse prédictive

Les entreprises ont désormais conscience de la richesse de leurs données et entendent bien en tirer le maximum d’avantage. Dans cette optique, les technologies d’analytique avancée comme l’analyse prédictive constituent un levier pour prendre de meilleures décisions. Une efficacité pouvant être renforcée avec le concours de l’intelligence artificielle.

Le chemin parcouru ces trente dernières années en matière d’analyse de données est considérable. Les premiers systèmes, basés sur des statistiques et du reporting plus ou moins interactifs, permettaient seulement d’expliquer « ce qui s’était passé ». Aujourd’hui, à l’aide de technologies comme l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones, il est possible de prédire en temps quasi réel « ce qui va se passer ». L’analytique avancé sert ainsi à découvrir des modèles, des corrélations et des tendances permettant d’améliorer les processus décisionnels.

 

IA et apprentissage automatique

 

Selon IDC, les entreprises ont désormais parfaitement conscience du potentiel de l’analyse prédictive. Cette dernière repose sur plusieurs piliers : les prédictions permettent de mettre en œuvre des plans d’action ; elles ont aussi la capacité de produire rapidement des résultats exploitables ; ces analyses sont orientées métier de par leur nature même. Les entreprises, tous secteurs confondus, peuvent donc indistinctement tirer parti de cette technologie en combinant un maximum de données historiques et « intelligentes », s’agissant notamment de détection de fraude, d’optimisation des processus, de réduction des coûts, d’anticipation des tendances de marché ou encore de découverte d’opportunités commerciales.

S’équiper de nouveaux outils d’analyse prédictive alimentés par l’IA constitue dès lors un objectif pragmatique que les entreprises peuvent atteindre. L’apprentissage automatique représente un élément fondamental de ces systèmes. Dans le secteur de la santé, par exemple, les médecins, confrontés à d’importantes quantité de données, peuvent bénéficier de la rapidité des modèles d’apprentissage afin d’améliorer les prévisions de mortalité. La distribution profite aussi largement de l’apport de l’IA, à l’image d’Alibaba qui bat tous les records grâce à son « cerveau e-commerce ». Enfin, les logiciels « intelligents » de planification des ressources de l’entreprise (i-ERP) peuvent s’appuyer sur des technologies de reconnaissance vocale, de vision artificielle et de traitement du langage naturel pour interagir avec les humains.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article au sujet de l’analyse prédictive comme levier de croissance

et un autre à propos d’idées reçues sur l’intelligence artificielle.