Big Data et IA : le binôme stratégique booster de performances
L’analyse des Data et celle de l’IA sont intimement liées dans une démarche de ‘’data-driven decisions’’. En effet, d’un côté l’analyse s’appuie sur les algorithmes de l’IA pour améliorer sa capacité à tirer parti de toutes les informations y compris des signaux faibles. De l’autre, l’IA a besoin d’une plus ou moins grande quantité de données pour améliorer le processus de prise de décision. Dans cet article, nous évoquerons, dans un premier temps, comment maîtriser le cycle de vie des données utiles à l’intelligence artificielle. Puis, dans un deuxième temps nous présenterons les relations du binôme en vue de booster les performances ventes et marketing de l’entreprise.
Comment maîtriser le cycle de vie des données utiles à l'IA ?
The state of AI in 2021
McKinsey a démontré en 2021 que 56 % des personnes interrogées ont déclaré avoir adopté l’IA dans une fonction de l’entreprise. Les trois cas d’utilisation les plus courants sont :
- l’optimisation des opérations de service,
- l’amélioration des produits par l’IA,
- et l’automatisation des centres de contact.
Les entreprises y consentent d’énormes investissements. En effet, les budgets consacrés à l’IA ont augmenté de 55 % d’une année sur l’autre. Ce qui reflète le passage d’une mentalité de projet expérimental à une attente destinée à un retour sur investissement.
LA raison principale à ce phénomène
De nombreuses entreprises ont désormais composées des équipes expertes en science des données et ont mûri leur compréhension de la discipline. Cependant, cela ne s’est pas avéré suffisant pour maximiser le potentiel commercial des initiatives d’IA et obtenir le retour sur investissement souhaité. Ce qui manque encore à ces entreprises, c’est une approche fondée sur les meilleures pratiques pour préparer les données au cycle de vie de l’IA. Les équipes d’IA ont également besoin des bons outils et des bonnes techniques pour les aider à mieux comprendre et à mieux gérer le cycle de vie.
La clé du succès
Le succès des initiatives adoptant l’apprentissage automatique dépendra en grande partie de la capacité d’une entreprise à associer le bon cas d’utilisation au bon modèle, ET à former ce modèle à l’aide de données de qualité et correctement sourcées.
Le cycle de vie des données
• Sourcing des données
Trouver les données pour construire le modèle signifie qu'il faut d'abord évaluer les options dont vous disposez à partir de sources internes et/ou de fournisseurs externes. Lors de l'acquisition des données, il est essentiel de s'assurer
1) qu'il est possible de reproduire le processus à grande échelle à partir des sources que vous décidez d'exploiter, et
2) que les données sont de haute qualité et proviennent de sources éthiques.
Il existe également différents types de données à prendre en compte, en fonction de la maturité de votre programme et de la complexité de ce que vous essayez d'accomplir. Les ensembles de données pré-étiquetées sont prêts à l'emploi et peuvent rendre le processus d'entraînement du modèle transparent et efficace. Tandis que les données synthétiques peuvent servir de substitut à des données difficiles à trouver et améliorer l'entraînement du modèle.
• Préparation des données
Dans la phase de préparation des données, Il faut s'assurer que celles-ci sont correctement annotées, évaluées, jugées et étiquetées afin de créer une entrée optimale pour le modèle. En d'autres termes, cette étape transforme vos données en intelligence, et elle ne doit pas être abordée à la légère.
Tout d'abord, vous avez besoin de décrire le contenu de vos données et la façon dont elles sont liées les unes aux autres. Vous allez étiqueter les données non structurées telles que les textes et les images et en extraire le contenu qui se transforme ensuite en un graphe de connaissances. Il s'agit de prendre un océan de données non étiquetées et non structurées et de le transformer en données qui peuvent être utilisées pour entraîner votre modèle à reconnaître différents modèles qui comptent pour vos cas d'utilisation.
• Test, formation et déploiement du modèle
Il est temps d'entraîner votre modèle à l'aide des données préparées et de vous assurer qu'il est correctement connecté à l'infrastructure du modèle. La complexité de votre cas d'utilisation entre en jeu ici. Si le modèle traite des images radiologiques pour identifier une maladie, le niveau de précision devra être plus élevé qu'un modèle utilisé pour identifier des produits sur un rayon d'épicerie dans un marché en ligne. Cette étape nécessite de tester le modèle avec vos données étiquetées, puis de le tester avec un autre ensemble de données non étiquetées pour voir si les prédictions sont exactes. En cas de lacunes il faut reformer le modèle jusqu'à obtenir le résultat escompté. C'est l'approche "human-in-the-loop". Une fois qu'il a été testé et formé de manière adéquate, le modèle peut être déployé en l'intégrant aux environnements de production existants.
• Evaluation du modèle
Le processus ne se termine pas avec le déploiement. Les initiatives de machine learning ne doivent pas être traitées comme des projets qui ont une fin, mais plutôt comme des cycles qui nécessitent un suivi continu. L'étape d'évaluation aide également les équipes à éviter la dérive du modèle, qui se produit lorsque les environnements changent. Ce qui a un impact sur les capacités prédictives du modèle. Idéalement, c'est à ce moment-là que l'équipe doit également valider les performances du modèle dans le monde réel, en comparant ses performances à celles de ses concurrents et de ses pairs afin de garantir des résultats optimaux. Tout est question d'amélioration continue à ce stade, qui est peut-être le plus important, mais souvent négligé.
Patience et Dévouement sont requis pour tirer parti des avantages de l’IA. Vous saurez que vous faites bien les choses, non pas lorsque vous aurez bouclé un projet, mais lorsque vous pourrez appliquer vos connaissances à d’autres scénarios et fonctions au sein de votre organisation.
Réussir dans le domaine de l’IA signifie itérer rapidement et construire de manière répétable et évolutive.
Comment l'analyse des big data et l'IA stimulent les performances de l'entreprise ?
Les axes stratégiques centrés sur le client
Le big data et l’IA fonctionne en binôme : Sans données, l’IA ne peut pas fonctionner et vous aider à améliorer le processus de prise de décision.
Analyse du comportement des consommateurs
Automatisation de la segmentation de la clientèle
Acquisition et fidélisation clients
Personnalisation des campagnes de marketing
Systèmes intelligents d'aide à la décision
Mais pas que, il s’agit de booster les performances marketing et commerciales de l’entreprise :
Analyser les nouveaux potentiels internes de l'entreprise
Une très grande partie des taches répétitives exercées par l’homme dans l’entreprise peuvent être automatisées grâce aux data et l’IA. Cela affecte d’ors et déjà la façon dont nous travaillons sur le lieu de travail.
Par exemple, les opérations de la chaîne d’approvisionnement et d’exécution des commandes reposent sur des données, elles s’appuient donc sur l’IA pour fournir des informations en temps réel. Les entreprises peuvent former leurs stratégies financières et marketing avec les nouvelles informations qu’elles ont recueillies.
Identifier les risques
Les entreprises sont exposées à des environnements très risqués à tous les niveaux (marché, cyberattaques, crises, environnement…). L’analyse du big data apporte des réponses face à l’anticipation de ces risques et à sa meilleure gestion.
Améliorer la prise de décision et réduire les coûts
Les entreprises peuvent accéder à une grande quantité de données et analyser des données provenant de différentes sources afin d’obtenir de nouvelles informations et de prendre des mesures. Vous pouvez commencer petit et gérer efficacement les données avec des informations en temps réel.
En outre, la flexibilité du traitement et du stockage des données permet aux entreprises et aux organisations de réduire les coûts d’analyse et de stockage de grandes quantités de données. Cela vous aide également à découvrir des modèles de comportement des clients à l’aide de l’IA et des insights, ce qui signifie que vous pouvez commercialiser votre produit et votre service beaucoup plus efficacement.
Collecter des informations sur les consommateurs
Quel que soit votre secteur d’activité, les plus grands atouts de l’IA sont sa capacité à apprendre de nouvelles choses. Sa capacité à reconnaître les tendances des données est pratique et elle s’adapte rapidement à tout changement apporté. En outre, la capacité de l’IA à travailler avec le big data lui permet d’utiliser les entrées de données pour générer de nouvelles règles d’analyse commerciale.
Acquérir et fidéliser ses clients
Pour se démarquer de ses concurrents, chaque organisation doit avoir une approche unique de la commercialisation de ses solutions, voire de ses expériences. L’analyse des big data permet aux entreprises d’identifier ce que les clients recherchent.
De grandes quantités de données permettent d’observer les habitudes des consommateurs. Ensuite, les entreprises les utilisent pour renforcer la fidélité à la marque en collectant des données supplémentaires pour savoir ce qui rend les clients satisfaits.
Cibler et personnaliser ses campagnes
Les entreprises peuvent utiliser le big data pour proposer des produits à leur marché cible. Ne perdez pas votre temps à mettre en place des campagnes publicitaires qui ne fonctionneront pas. Le big data aide les entreprises à mettre en place une analyse approfondie des tendances de la clientèle. Cette analyse comprendra généralement l’observation des transactions au point de vente et des achats en ligne.
Des informations approfondies comme celles-ci peuvent permettre aux entreprises de créer des campagnes ciblées réussies pour dépasser les attentes des clients et accroître la fidélité à la marque.
Un binôme peut en cacher un autre !
Expert du Digital avec plus de 20 ans d’expérience au service du B2B et du B2C, dans toutes les tailles d’entreprise et à l’échelle internationale. Mes plus récents développements ont été orientées vers des solutions e-commerce et Omnicanales. Passionné, je suis auteur, formateur et en veille permanente.
Contrôler et améliorer l’expérience client grâce à l’intelligence artificielle
Découvrez mon « Capstone Project » issu de ma formation pour cadre de l’Université Berkeley ExecEd de Californie :
« Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications »
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