Imaginez un outil qui ne se contente pas d'analyser les données, mais qui les transforme en un levier d'innovation. L'intelligence artificielle générative est à l'avant-garde de cette révolution, avec la promesse de redéfinir notre approche globale de l'interaction avec les données, de l'automatisation des tâches, de la génération d'informations exploitables et de la prise de décision. D'accord, mais comment tirer parti de cet outil puissant ?
Pour vous aider à relever le défi, nous allons établir des bases solides en matière d'IA générative, définir des cadres de travail pour la création des cas d'usage, explorer les meilleurs exemples du secteur et expliquer pourquoi les analystes jouent un rôle déterminant dans la mise en œuvre et la gestion.
Le potentiel est considérable. Selon une étude de McKinsey, l'IA générative pourrait contribuer à hauteur de 2,6 à 4,4 milliards de dollars par an à l'économie mondiale. De telles perspectives offrent aux analystes une infinité d'opportunités pour promouvoir l'IA générative.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
Il existe plusieurs manières d'expliquer ce qu'est l'IA générative et comment elle fonctionne, mais l'une des plus simples est de la considérer comme un modèle d'IA entraîné sur une grande quantité de données linguistiques, capable de créer du contenu original.
Ce qu'il faut savoir pour comprendre ce qu'est l'IA générative :
- L'IA générative s'appuie sur un modèle de langage (la plupart sont de grands modèles de langage, mais il en existe également de plus modestes).
- L'IA générative repose sur les transformeurs, une technologie qui permet au machine learning de se concentrer d'une manière différente sur chaque élément d'une entrée. Ils sont au cœur des systèmes d'IA avancés en matière de langage.
- Un modèle GPT est un transformeur pré-entraîné. C'est cette avancée qui a rendu possible l'IA générative.
Un cadre de travail pour les cas d'usage à explorer
Il existe une multitude de cas d'usage pour l'IA générative et il serait impossible de tous les citer. J'ai trouvé ce cadre de travail utile pour orienter la recherche de mises en œuvre possibles.
Déterminez d'abord ce que peut faire l'IA générative, ses points forts et ce dans quoi elle excelle, puis élaborez un cas d'usage à partir de là.
Ce que l'IA générative fait le mieux :
- Synthèse – « Lis ce compte-rendu de déplacement et de notes de frais et récapitule en un paragraphe les dépenses de l'entreprise pour le mois concerné. »
- Génération de code – « Avec ces variables, crée un script Python qui permettra de faire une prévision de mes ventes pour le prochain trimestre. »
- Génération de données – « Crée un jeu de données représentatif des données liées aux déplacements et aux frais dans les entreprises. Inclus des colonnes pour le prénom, le nom, la description, la date et le montant. »
Vous pouvez utiliser ces trois pistes comme éléments de base, puis les combiner pour produire les cas d'usage que vous souhaitez explorer. Utilisons ce cadre de travail pour nous lancer et nous pencher sur certains des cas d'usage les plus courants de l'IA générative.
Génération de texte
L'IA générative est capable de produire des textes dans différents styles, tons et registres en fonction des indications de l'utilisateur, ce qui accélère des processus tels que la rédaction d'e-mails, la création de plans d'articles de blog et la synthèse de données et d'analyses.
Génération d'insights
L'IA générative peut exploiter différentes sources de données et les analyser afin de fournir des insights. Elle peut même agréger les résultats dans un e-mail ou créer une présentation PowerPoint afin d'accélérer le processus.
Création de jeux de données
Lorsque les établissements de santé, les organismes financiers et d'autres secteurs fortement réglementés doivent créer et tester des modèles, l'utilisation de données patient ou client réelles peut s'avérer coûteuse et risquée. L'IA générative peut produire des données synthétiques pour entraîner des modèles. Ensuite, une fois que les modèles sont prêts, ils peuvent être utilisés pour les données des patients. En plus de réduire le risque de non-respect des réglementations, cette méthode peut également accélérer le déploiement, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les coûts.
Interface en langage naturel
Vous pouvez utiliser l'IA générative pour « parler » directement à vos données. Cette technologie peut utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter vos demandes, sonder vos données afin de trouver la réponse et vous la restituer sous une forme compréhensible.
Résumé et documentation des workflows
Documenter les workflows est une tâche nécessaire, mais que (presque) personne n'apprécie. L'IA générative est non seulement capable de le faire automatiquement, mais elle peut également améliorer la gouvernance et l'auditabilité.
Génération de cas d'utilisation
Oui, vous avez bien lu. L'un des cas d'usage de l'IA générative est l'identification, la sélection et la création de nouveaux cas d'usage de l'analytique. Cela permet de réduire l'indécision, puisque de nouvelles façons d'utiliser l'IA générative sont automatiquement suggérées.
Des outils tels que les Playbooks d'Alteryx peuvent utiliser l'IA générative pour générer des cas d'usage possibles basés sur vos données.
Selon des études récentes, voici quelques-uns des cas d'usage les plus courants de l'IA générative pour les responsables IT et les responsables des données lorsqu'ils utilisent l'IA générative :
- Analyse de données (43 %)
- Cybersécurité (37 %)
- Service clientèle (34 %)
- La génération de code (32 %)
- Prévisions financières (32 %)
- Génération de texte (32 %)
Mises en œuvre concrètes de l'IA et du machine learning pour l'analytique
Voyons comment différents secteurs et départements peuvent utiliser l'IA générative pour l'analytique des données afin d'améliorer leurs décisions métier et stimuler l'innovation.
Finance
- Analyse des tendances financières : de nombreux facteurs peuvent influencer les performances financières. Il faudrait beaucoup de temps pour tous les comprendre. L'IA et le machine learning peuvent analyser les données financières afin d'identifier les tendances et les valeurs inhabituelles et expliquer ce qui les relie.
- Évaluation des risques bancaires : dans le secteur bancaire, les risques peuvent avoir de nombreuses causes différentes. Une évaluation complète nécessite un niveau de détail exhaustif. L'IA et le machine learning peuvent recourir à des mécanismes de deep learning pour fournir des rapports d'évaluation des risques complets. Les données peuvent être examinées minutieusement afin de générer des explications détaillées et claires à partager, tout en incluant des recommandations d'actions à entreprendre pour atténuer les risques. Cela accélère le processus d'identification des problèmes potentiels et laisse plus de temps pour décider de la marche à suivre. Zurich Insurance a utilisé Alteryx pour analyser de grands volumes de données relatives aux risques, aux sinistres et aux finances.
- Analyse de la conformité fiscale : les équipes chargées de la préparation fiscale ou de la comptabilité peuvent fournir des données de conformité fiscale à l'IA générative à des fins d'analyse, et générer des rapports complets sur la conformité fiscale. Les informations fournies comprennent :
- Explication des codes fiscaux
- Déductions possibles
- Stratégies recommandées pour réduire au maximum les obligations fiscales
Ressources humaines
- Optimisation du vivier de talents aux RH : les équipes RH peuvent utiliser l'IA et le machine learning pour soutenir les projets de fidélisation des employés qui peuvent nécessiter des heures supplémentaires. L'IA peut fournir des recommandations personnalisées sur les compétences que les employés devraient développer pour progresser dans leur carrière. Grâce au temps que l'IA leur fait gagner, les équipes RH peuvent évaluer ces recommandations et les ajuster si nécessaire avant de les transmettre aux employés.
- Analyse RH des enquêtes auprès des employés : l'IA étant optimisée pour faire ressortir les patterns dans les données, elle peut aider les équipes RH en analysant les informations issues des enquêtes auprès des employés et en élaborant des stratégies d'implication. Elle est capable d'identifier des tendances au sein de l'entreprise, de les comparer à toute donnée existante sur l'importance de ces tendances (telles que la satisfaction ou l'implication des employés) et de suggérer des mesures à prendre.
- Taux de turnover : en analysant les données historiques relatives aux employés, les équipes RH peuvent identifier les schémas et les facteurs contribuant au taux de rotation du personnel. Kingfisher, une entreprise mondiale spécialisée dans l'amélioration de l'habitat basée à Londres, a utilisé la modélisation par critères avec Alteryx pour prédire quels employés étaient susceptibles de quitter l'entreprise, avec les raisons probables de leur départ.
Services juridiques
- Automatisation des documents juridiques : rédiger des documents juridiques prend du temps et engendre une fatigue intellectuelle qui peut aboutir à une virgule mal placée ou à l'utilisation d'un mot inapproprié. L'IA peut accélérer la création des documents juridiques en suggérant les clauses pertinentes. Même si les suggestions doivent toujours être vérifiées et rectifiées avant d'être validées, l'IA élimine la tâche fastidieuse que représente l'écriture du premier jet, ce qui laisse aux équipes du temps et de l'énergie pour s'appuyer sur leurs connaissances et leur expertise afin de s'assurer que tout est en ordre.
- Synthèse des données juridiques : l'IA générative peut également faciliter la révision des documents juridiques. Elle est capable de faire ressortir les informations pertinentes, de les analyser et de présenter les éléments principaux sous forme de résumés concis. Une fois encore, les documents juridiques doivent toujours être relus par quelqu'un afin de garantir leur exactitude, mais l'IA peut faire gagner beaucoup de temps, en particulier lorsqu'elle prend en charge des processus répétitifs.
Retail
- Prévision des stocks : comprendre les habitudes et les liens entre les produits et les facteurs externes nécessite du temps. L'IA et le machine learning peuvent aider les équipes en fournissant des suggestions prédictives pour les stocks, une fois le cadre de référence mis en place. L'IA peut ensuite gérer une lourde tâche, à savoir automatiser la prévision de la demande.
- Segmentation de la clientèle : lorsque les clients reçoivent un contenu personnalisé, ils sont plus enclins à acheter des produits et à exprimer une plus grande satisfaction. L'IA peut améliorer la valeur des campagnes et aider les clients à obtenir des recommandations plus pertinentes. L'IA générative peut recommander des produits, rédiger des textes marketing et suggérer des recommandations de produits d'après les données existantes.
Conseil
- Analyse des données de conseil : lorsque les entreprises paient des services de conseil, elles attendent de leurs consultants qu'ils comprennent leur activité et leur mode de fonctionnement. L'IA générative peut aider les consultants à offrir des expériences enrichissantes à leurs clients en améliorant la qualité des rapports de conseil et en générant des insights personnalisés.
Le rôle crucial des analystes
Bien que l'IA générative offre des possibilités prometteuses, sa mise en œuvre et sa gestion nécessitent une expertise humaine pour atténuer les risques et garantir le succès. Les outils d'IA générative manquent d'esprit critique et n'ont pas les compétences requises en planification stratégique. C'est là que les analystes ont un rôle essentiel à jouer. Voyons dans quels domaines vitaux les champions de l'analytique peuvent faire la différence.
Comprendre les nuances : si l'IA générative sait très bien faire ressortir les patterns, elle se montre moins efficace avec la logique et le raisonnement. Les analystes jouent un rôle essentiel pour combler cette lacune en interprétant les résultats produits par l'IA et en faisant preuve de discernement face à des situations réelles.
Connaissance du paysage réglementaire et de conformité : les analystes savent s'y retrouver dans les enjeux réglementaires et de conformité, en veillant à ce que l'utilisation de l'IA générative respecte les réglementations locales, nationales et internationales. L'utilisation des données, les droits associés et le respect des normes du secteur sont vérifiés afin de limiter les risques réglementaires.
Préservation de la confidentialité : les analystes évaluent les sources de données afin de garantir leur conformité avec les réglementations en matière de confidentialité. Ils évaluent la pertinence des données pour l'entraînement, ce qui inclut leur provenance et leur utilisation autorisée, afin de garantir leur confidentialité.
Maintien d'un avantage concurrentiel : la disponibilité de l'IA générative présente à la fois des opportunités et des défis. Bien que ces outils offrent un potentiel de transformation, vos concurrents ont accès à la même technologie. L'intervention d'analystes et d'autres intervenants humains est nécessaire pour obtenir des résultats compétitifs lors de l'utilisation de l'IA générative.
Renforcement des mesures de sécurité : les analystes collaborent avec des experts en cybersécurité afin de renforcer les mesures de sécurité encadrant la mise en œuvre de l'IA générative. Ils évaluent le stockage et l'utilisation des données, ainsi que la sécurité de la plateforme afin de réduire les risques liés aux violations de données et à leur mauvaise utilisation.
Garantie d'une gouvernance efficace : les analystes établissent des cadres de gouvernance robustes afin de garantir l'exactitude et la fiabilité des résultats produits par l'IA générative. Ils mettent en œuvre des mesures de protection contre les problèmes potentiels tels que les hallucinations, garantissant ainsi la fiabilité des résultats des outils d'IA.
Réponse aux besoins en matière de scalabilité : les analystes jouent un rôle essentiel dans l'évaluation de la scalabilité de leur architecture analytique. Ils déterminent si les outils d'IA générative sont en mesure de répondre aux besoins data croissants d'une entreprise. Les analystes peuvent concevoir des workflows permettant d'intégrer l'IA générative dans leur architecture existante.
En substance, les analystes jouent un rôle central dans la gestion des complexités liées à la mise en œuvre et à la gestion de l'IA générative. Ils mettent à profit leur expertise pour exploiter pleinement son potentiel et limiter les risques liés.
Vos premiers pas avec Alteryx
Alteryx, la plateforme IA pour l'analytique d'entreprise, s'appuie sur l'automatisation et une IA fiable pour rationaliser les processus de données. Les analystes gagnent un temps précieux, qu'ils peuvent consacrer à leurs tâches principales et à la réflexion stratégique, ce qui se traduit en fin de compte par de meilleurs résultats métier.
Alteryx propose plusieurs solutions d'IA conçues pour transformer la manière dont vous utilisez les données afin d'améliorer votre prise de décision :
- Alteryx Auto Insights se focalise sur l'automatisation de l'exploration des données et la génération d'insights. En combinant des tableaux de bord no-code avec le machine learning, Auto Insights met en évidence les tendances, explique les raisons qui se cachent derrière les données et fournit des insights pertinents en quelques minutes à peine. Cela permet à tout un chacun, quel que soit son niveau d'expertise technique, d'acquérir des connaissances précieuses à partir des données et de prendre plus rapidement des décisions data-driven. Essayez la simulation Auto Insights pour découvrir une démo personnalisée boostée par l'IA.
- Alteryx AiDIN étend les insights en tirant parti de l'IA générative pour générer des présentations, des rapports et même des résumés de workflows. Cela se traduit par une rentabilisation plus rapide, des opérations rationalisées et une innovation améliorée. Magic Documents et l'outil de récapitulatif de workflow d'AiDIN sont des fonctionnalités essentielles qui automatisent la génération de rapports et la documentation des workflows, permettant ainsi aux analystes de gagner un temps précieux.