Comment utiliser l’analytique alimentée par l’IA dans une entreprise

Les renseignements que les données fournissent sur les ventes, le comportement des clients, le marketing, les stocks et les produits d’une entreprise ou d’un entrepreneur sont infinis. Ces informations peuvent vous aider à prendre des décisions plus justes et plus éclairées en ce qui concerne l’avenir de votre activité, les ajustements à apporter à votre stratégie et la manière de mieux servir vos clients. Mais pour ce faire, vous devez passer au crible un grand nombre d’informations, ce qui peut prendre beaucoup de temps. 

Des progrès technologiques considérables ont été réalisés pour faciliter la gestion manuelle des données et le storytelling, dont l’analytique alimentée par l’intelligence artificielle. L’analytique alimentée par l’IA désigne les nombreuses solutions qui ont été conçues pour aider les utilisateurs à comprendre des ensembles de données spécifiques. Comme les autres outils et ressources de traitement des données, l’analytique alimentée par l’IA vise à informer les utilisateurs et à les aider à prendre des mesures concrètes. 

Ce guide explique ce que vous devez savoir sur l’analytique alimentée par l’IA, y compris certains des avantages et des inconvénients de ces outils, en quoi elle diffère de l’analytique traditionnelle et la meilleure façon de l’utiliser à votre avantage. 

Qu’est-ce que l’analytique alimentée par l’IA ? 

L’analytique alimentée par l’IA désigne un ensemble d’outils d’analyse de données qui utilisent l’intelligence artificielle pour extraire et traiter des données. Elle utilise des systèmes tels que l’apprentissage automatique (ML, ou machine learning), le traitement automatique des langues (NLP, ou natural language processing) et des techniques et stratégies spécifiques d’exploration des données afin de collecter des informations et de les traiter pour un utilisateur plus rapidement qu’un humain. 

L’analytique alimentée par l’IA est particulièrement utile pour gérer de très gros volumes de données. Elle peut traiter toutes les données qui lui sont fournies (des informations sur les ventes des clients, par exemple) et transformer ses prévisions et ses analyses en une feuille de calcul, un modèle ou un graphique bien organisé contenant toutes les informations pertinentes dont vous avez besoin. 

Comment fonctionne l’analytique alimentée par l’IA ?

Le fonctionnement de l’analytique alimentée par l’IA est relativement similaire à celui de toutes les autres techniques de collecte et de traitement de données. Elle est tout simplement plus rapide et a la capacité de prédire et de trier les informations grâce à la technologie de l’IA. 

Pour utiliser l’analytique alimentée par l’IA, vous devez disposer des données brutes à traiter et avoir en tête un résultat final. Par exemple, le propriétaire d’une petite entreprise doit comprendre les performances de ses activités de marketing par publicités payantes. Il devra organiser quelque peu ces données avant de les transmettre à l’outil d’analyse alimenté par l’IA. Comme tout autre outil d’IA, vous devrez également lui confier une tâche (c’est-à-dire un prompt ou une instruction) pour qu’il comprenne ce qu’il doit faire avec les données que vous lui donnez.

Ensuite, une fois les informations dans le système, l’outil les traitera et identifiera les éventuels modèles ou prédictions qui pourraient être utiles à la demande. 

Comparatif entre l’analytique alimentée par l’IA et les outils d’analyse traditionnelle

L’analyse traditionnelle et l’analytique alimentée par l’IA utilisent toutes deux la technologie pour mieux comprendre des ensembles de données spécifiques. L’une des principales différences entre l’analyse traditionnelle et l’analytique alimentée par l’IA réside dans les données qui sont utilisées : celles en temps réel ou d’anciennes données. Notez également ces autres différences importantes entre ces deux stratégies en matière de données. 

1. Prévisions : dans les analyses de données traditionnelles, les anciennes données sont souvent utilisées pour créer de futurs modèles. Plutôt que de baser ses prévisions sur d’anciennes informations, l’analytique alimentée par l’IA peut utiliser des données et des algorithmes actuels pour effectuer ses prédictions, par exemple sur le comportement des clients ou sur l’évolution d’un marché.

2. Informations : l’analyse traditionnelle utilise d’anciennes informations (par ex. ce qui s’est passé au cours du même trimestre l’année précédente) pour comprendre la situation actuelle. L’analytique alimentée par l’IA peut utiliser des données en temps réel pour vous permettre de prendre des décisions immédiatement.

3. Échelle : l’analytique alimentée par l’IA est conçue pour traiter et gérer de grandes quantités d’informations. Ce n’est pas le cas de la plupart des stratégies de données traditionnelles qui, bien qu’elles utilisent la technologie pour traiter et présenter les données, nécessitent un élément humain qui peut les ralentir. 

4. Automatisation : l’automatisation est l’un des principaux atouts de l’IA. L’analyse de données traditionnelle nécessite une intervention humaine pour accomplir les tâches. L’analytique alimentée par l’IA peut automatiser de nombreuses tâches, ce qui permet de réduire l’investissement en personnel ou en temps. 

Quels sont les différents types d’analytique alimentée par l’IA ?

Pour que l’IA fonctionne correctement, et ce quelle que soit sa fonction, vous devez lui confier une tâche très spécifique. Pour être efficace, l’IA doit disposer de paramètres clairs. Vous pouvez utiliser trois types d’analytique alimentée par l’IA : descriptive, prédictive et prescriptive.

1. Descriptive

L’IA descriptive est utile pour comprendre ce que les données passées peuvent vous apprendre sur les tendances historiques. Elle permet par exemple de compiler les chiffres de vente du passé afin de déterminer les domaines dans lesquels vous avez dépassé vos objectifs ou vous ne les avez pas atteints. 

Ce type d’IA utilise toutes les informations que vous avez collectées et regroupe des points de données similaires afin d’identifier des modèles. 

2. Prédictive

L’IA prédictive joue un rôle essentiel dans les prévisions. Ce type d’IA utilise les données pour générer de nouveaux modèles et des récits de données sur ce qui pourrait se passer ensuite. Cependant, les algorithmes de l’analytique alimentée par l’IA peuvent identifier de nouveaux événements ou de nouvelles possibilités en fonction des tendances que la technologie peut détecter et produire. 

Ce type d’IA est extrêmement utile pour mieux comprendre le comportement d’achat des clients, en particulier pour cibler ceux qui sont susceptibles d’être des acheteurs réguliers. 

3. Prescriptive

L’IA prescriptive vous indique quel devrait être le résultat en fonction de votre ensemble de données. Plutôt que de simplement faire une prédiction, comme le type d’IA précédent, l’IA prescriptive utilise à la fois des données anciennes et des données en temps réel pour suggérer la meilleure action ou option possible en fonction de ce qu’elle prédit. 

Les applications GPS appliquent déjà ce type d’IA pour vous recommander les meilleurs itinéraires. Pour le eCommerce, elle peut permettre d’évaluer la productivité ou des stratégies de service client, voire les projets marketing ou de vente. 

Comment les petites entreprises et les entrepreneurs peuvent utiliser les outils d’analyse basés sur l’IA

Pour les petites entreprises et les entrepreneurs, l’analytique alimentée par l’IA permet de comprendre les performances de l’entreprise, ce qu’il faudrait peut-être changer pour atteindre les objectifs et toutes les prévisions futures utiles pour se préparer dès maintenant. 

1. Informations et comportement des clients : connaître les comportements et les tendances d’achat vous permet de mieux servir vos clients et d’optimiser vos conversions et vos ventes. Utilisez les données et les tendances issues de l’analytique alimentée par l’IA pour comprendre leurs habitudes d’achat, par exemple le moment où ils dépensent et l’historique d’achats, afin de trouver des idées d’offres groupées ou de déterminer les périodes de promotion idéales. Utilisez le trafic sur le site web pour identifier les produits ou les thèmes les plus populaires.

2. Gestion des stocks : l’analytique alimentée par l’IA est un outil très efficace pour garder un œil sur ce que vous avez à vendre. Pour la planification future, en particulier si vous vendez davantage pendant les périodes de pointe, comme les fêtes de fin d’année, l’analytique alimentée par l’IA peut vous aider à préparer votre inventaire afin d’éviter le sous-stockage ou le surstockage. 

3. Site web : l’analytique alimentée par l’IA peut vous aider à optimiser votre boutique en ligne. L’IA peut examiner le trafic du site web pour montrer rapidement comment les clients consultent votre site, par exemple où ils vont, combien de temps ils restent sur une page et à quel moment ils la quittent. Les données issues de l’analytique alimentée par l’IA peuvent même vous aider à créer des textes de meilleure qualité et plus attrayants pour votre site web si vous constatez que les visiteurs ne remarquent pas certains boutons ou quittent certaines pages rapidement.

Avantages et inconvénients de l’analytique alimentée par l’IA

L’IA est à la fois une technologie établie et émergente. De nouvelles avancées et itérations sont constamment disponibles. Il existe de nombreux exemples où l’IA répond parfaitement à un grand nombre de nos besoins quotidiens. Les propriétaires de petites entreprises et les entrepreneurs de toutes sortes l’utilisent également pour automatiser et simplifier des tâches, ce qui leur permet de consacrer plus de temps à d’autres activités. Toutefois, l’utilisation de l’IA peut présenter un certain nombre de défis ou de risques. Il est important de comprendre les deux. 

Les avantages de l’analytique alimentée par l’IA

La plupart des avantages de l’utilisation de l’IA pour l’analyse de données concernent l’efficacité, que ce soit au niveau du temps, des résultats ou des finances.

• Vitesse : l’IA est rapide. Elle peut traiter une quantité incroyable de données et présenter ses résultats dans des délais impossibles pour l’humain.

• Efficacité : l’IA étant capable d’analyser rapidement de grandes quantités de données, elle peut également être plus efficace pour votre entreprise en général. Sa seule utilité est d’identifier les manques et de recommander des améliorations de façon plus rapide afin de faire gagner du temps à vous et à la personne qui serait chargée d’analyser les données. 

• Réduction des coûts : l’analytique alimentée par l’IA peut vous aider à réduire les coûts. L’IA est un bon moyen de trouver des solutions pour économiser de l’argent, par exemple en proposant des automatisations, en réduisant les frais de service et en identifiant les lacunes et les gaspillages dans les données traitées. 

Les inconvénients de l’analytique alimentée par l’IA

Les préoccupations liées à l’utilisation de l’IA pour l’analyse de données sont similaires à celles concernant les outils d’IA en général, à savoir son exactitude et le risque de passer à côté de certaines nuances.

• Préjugés : l’IA ne comprend pas les nuances comme nous. Si vos données sont biaisées de quelque manière que ce soit, le résultat de l’IA le reflétera. C’est pourquoi il est important qu’une personne organise et vérifie les données et les résultats.

• Exactitude : l’IA peut être source d’inexactitudes dans les données, ce qui peut entraîner des erreurs dans vos résultats. Vérifiez minutieusement le prompt ou le type d’analytique alimentée par l’IA que vous utilisez, le résultat souhaité et l’exactitude des données.

• Éthique : l’IA soulève de nombreuses questions éthiques. Il arrive qu’un outil d’IA soit formé à partir de données incomplètes, inexactes ou biaisées.  Comme une quantité importante de données sont importées dans un outil d’IA, il existe également des risques juridiques et de sécurité, en particulier en ce qui concerne les informations sur les clients. Veillez à utiliser des outils de qualité, à vérifier les hypothèses et à sécuriser vos données. 

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