Qu'est-ce que l'analytique augmentée ?

La définition la plus simple de l'analytique augmentée ? L'analytique augmentée se présente sous la forme d'outils analytiques « augmentés » grâce aux technologies d'intelligence artificielle (IA), notamment le Machine Learning et le traitement du langage naturel (NLP). Le Machine Learning automatise les processus analytiques complexes, tels que la préparation des données et la génération d'insights. Le NLP permet à tout utilisateur, même non formé, de poser des questions sur ses données et d'obtenir des réponses de manière simple et conversationnelle.

Le terme « analytique augmentée » a été inventé par Gartner en 2017 et est désormais largement considéré comme l'avenir de la Business Intelligence (BI) et de l'analytique des données, y compris l'analytique prédictive.

Pourquoi l'analytique augmentée est-elle importante ?

Explorer les opportunités liées au Big Data

Les données représentent la plus grande opportunité de l'économie moderne. Grâce à elle, les entreprises peuvent savoir quoi produire et quand, à qui s'adresser, comment évoluer, et bien plus encore. Mais le volume de données est aujourd'hui trop important pour que les humains puissent l'interpréter seuls (ou sans parti pris) et le besoin de réponses immédiates est tout simplement impossible à satisfaire. Des technologies habilitantes comme l'IA et le Machine Learning sont nécessaires pour découvrir des insights significatifs dans un océan de Big Data. C'est l'une des raisons pour lesquelles l'analytique augmentée est si importante : elles combinent la Data Science et l'intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser de vastes ensembles de données en temps réel.

Réduire la dépendance à l'égard des experts des données

Le processus analytique est une série d'étapes manuelles et chronophages, si compliquées que seuls les experts des données peuvent généralement les exécuter. Ces analystes professionnels doivent :

Collecter des données provenant de sources multiples.
Les préparer pour l'analyse.
Effectuer l'analyse.
Trouver des insights pertinents.
Visualiser les résultats.
Partager les résultats de manière convaincante.
Élaborer un plan d'action.

Le problème est qu'il y a une grande pénurie d'experts des données dans le monde entier, et les embaucher coûte cher. Si l'analytique augmentée ne remplace pas ces professionnels, elle peut grandement réduire votre dépendance à leur égard en automatisant des processus tels que la collecte, la préparation, le nettoyage et l'analyse des données.

En plus de dégager du temps aux experts des données pour des tâches plus importantes, telles que l'interprétation des résultats, l'analytique augmentée peut améliorer la valeur que ces analystes apportent à votre entreprise. L'analytique optimisée par l'IA et le Machine Learning les aide à établir des liens qui auraient pu leur échapper et à obtenir des insights plus approfondis en moins de temps. Ces technologies permettent également aux collaborateurs exerçant d'autres fonctions analytiques, des analystes métier aux experts des données citoyens, d'améliorer leurs insights et de les aider à effectuer le travail auparavant réservé aux experts des données.

D'ici 2025, le manque d'experts des données ne sera plus un frein à l'adoption de la Data Science et du Machine Learning dans les entreprises.

Gartner

Démocratiser l'analytique pour les utilisateurs non formés

Une autre raison pour laquelle l'analytique augmentée est si importante est qu'elle permet aux « chercheurs d'informations » non formés d'entrer dans le jeu. En automatisant les processus analytiques complexes et en permettant aux utilisateurs d'interroger les données simplement en posant des questions, même les collaborateurs sans compétences en Data Science peuvent exploiter l'analytique avancée. Le Machine Learning peut guider ces chercheurs d'informations en leur recommandant la question à poser ensuite et en leur suggérant où creuser davantage.

Avec l'analytique augmentée, les réponses aux requêtes se présentent sous la forme de visualisations de données prêtes à l'emploi, telles que des diagrammes, des graphiques et des cartes, afin que les utilisateurs n'aient pas besoin de les créer eux-mêmes. Ces visualisations peuvent être étudiées à l'aide de commandes simples, rassemblées dans des histoires de données et facilement partagées avec d'autres équipes et responsables, sans aucun doctorat requis.

L'évolution de l'analytique

Les outils analytiques et de Business Intelligence ont beaucoup évolué ces dernières années, passant d'outils sophistiqués destinés aux professionnels des données et de l'analytique à l'analytique optimisée par le Machine Learning utilisables par tous.

Analytique classique

Pilotés par le service Informatique.
Autonomie limitée pour les utilisateurs.
Outils sophistiqués destinés aux professionnels des données et de l'analytique.
Accent mis sur le reporting à grande échelle.

Analytique en libre-service

Pilotée par l'entreprise.
Plus d'autonomie pour les utilisateurs.
Interface conviviale.
Concentration sur des insights orientés utilisateurs.

Analytique augmentée

Pilotée par l'IA et le Machine Learning.
Véritable autonomie des utilisateurs.
Outils d'IA et processus guidés.
Concentration sur des insights rapides, approfondis et auparavant cachés.

Avantages de l'analytique augmentée

L'analytique augmentée présente de nombreux avantages similaires à ceux de la Business Intelligence, tels que l'amélioration des rapports et de la prise de décision, mais elle offre également un niveau de rapidité et de précision impossible sans l'intelligence artificielle et le Machine Learning. Voici quelques avantages spécifiques à l'analytique augmentée :

Préparation plus rapide des données : les analystes passent environ 80 % de leur temps à préparer les données à des fins d'analyse. Ils exportent de vastes ensembles de données (parfois avec des millions d'enregistrements) et les combinent, les nettoient et les structurent avant de commencer l'analyse. Le Machine Learning de l'analytique augmentée automatise ce processus, libérant les analystes pour des activités plus importantes et réduisant par la même occasion les erreurs.

Analyse automatisée : les modèles de Machine Learning peuvent automatiser des analyses complexes qui, autrement, demanderaient des semaines aux experts des données pour les réaliser eux-mêmes. Les réponses et les visualisations de données sont immédiatement générées et mises à disposition des utilisateurs, leur permettant ainsi de consacrer moins de temps à l'exploration des données et plus de temps à interpréter les insights, à raconter les récits de données aux responsables et à susciter le changement.

Insights plus approfondis : les machines peuvent analyser les données d'une manière impossible pour les humains. Elles peuvent examiner des ensembles de données beaucoup plus vastes sous un plus grand nombre d'angles et trouver des corrélations, des relations et des modèles statistiques invisibles à l'œil humain. Les machines peuvent comprendre les données rapidement et à grande échelle, renforcer l'intelligence humaine par le biais d'insights impartiaux et indiquer aux utilisateurs où concentrer leur attention.

Analytique conversationnelle : le traitement du langage naturel, la même technologie d'IA conversationnelle qui fait fonctionner des assistants digitaux comme Siri et Alexa, permet aux utilisateurs métier n'ayant aucune connaissance dans les langages de requête ou le code de poser des questions de manière conversationnelle. Et la génération en langage naturel (NLG) leur donne des réponses sous forme de phrases complètes, écrites ou verbales, qui résument ou expliquent les résultats.

Contexte commercial instantané : les insights sans contexte commercial ne sont pas pertinents. En tenant compte de l'intention et des comportements des utilisateurs, les algorithmes de Machine Learning peuvent fournir des insights contextuels prêts à être utilisés. De plus, en démocratisant l'analytique, les dirigeants et les collaborateurs de longue date peuvent enrichir leurs insights grâce à leurs connaissances exclusives et à leur compréhension approfondie des modèles économiques et des opérations.

Cas d'utilisation de l'analytique augmentée

L'analytique augmentée a le pouvoir de révolutionner les processus métier, mais à quoi cela ressemble-t-il dans le monde réel ? Voici quelques exemples de cas d'utilisation de l'analytique augmentée dans les domaines de la finance, des ventes et du marketing, de la logistique, des ressources humaines et des comptes clients.

Analytique augmentée dans le domaine de la finance
Un analyste commercial peut utiliser l'analytique augmentée pour prévoir et contrôler facilement les déplacements et notes de frais (T&E) dans différents secteurs d'activité.

Analytique augmentée dans le domaine des comptes clients
Les responsables des recouvrements peuvent utiliser le Machine Learning dans l'analytique augmentée afin de prévoir les retards de paiement, déterminer la bonne stratégie de recouvrement à employer et maîtriser la trésorerie.

Analytique augmentée dans le domaine des ventes et du marketing
Grâce à l'analytique augmentée, les équipes de commerciales et de marketing disposent de meilleurs profils clients et d'une identification rapide des opportunités de ventes croisées et incitatives.

Analytique augmentée dans le domaine de la production
L'analyste d'un fabricant d'acier peut utiliser l'analytique augmentée pour prévoir, surveiller et contrôler les dépenses dans différentes usines en Europe.

Analytique augmentée dans le domaine des RH
Les responsables RH peuvent prédire la rotation des collaborateurs, en comprendre les raisons et prendre des mesures correctives pour fidéliser les meilleurs éléments, tout cela grâce à l'analytique basée sur l'IA.

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Découvrir les fonctionnalités d'analytique augmentée en action et comment les entreprises les utilisent

Glossaire analytique et termes connexes

L'intelligence augmentée est la pratique consistant à améliorer l'intelligence humaine grâce à l'intelligence artificielle (IA). Loin du portrait de science-fiction où les machines remplacent les humains, l'intelligence augmentée se concentre sur le rôle d'assistance de l'IA pour aider les gens à apprendre, à prendre des décisions et à innover.

L'analytique conversationnelle est une analytique utilisant des technologies d'IA conversationnelles, à savoir le traitement du langage naturel (NLP) et la génération en langage naturel (NLG), pour donner aux machines la capacité de comprendre la parole humaine, de traiter des requêtes textuelles ou vocales et de fournir des réponses de manière conversationnelle.

Le traitement du langage naturel est une branche de l'IA conversationnelle permettant aux ordinateurs de comprendre le langage humain écrit ou parlé. Dans le contexte de l'analytique augmentée, le NLP permet aux utilisateurs d'interroger les données en posant des questions de manière naturelle, soit en les tapant, soit en les dictant à voix haute.

La génération en langage naturel est une branche de l'IA conversationnelle permettant aux ordinateurs de transformer des données en langage humain écrit ou parlé. Dans le contexte de l'analytique augmentée, la NLG répond aux requêtes des utilisateurs en générant des phrases qui décrivent, résument ou expliquent les résultats.

L'analytique avancée est un type de Data Science ayant recours à des techniques et des outils sophistiqués, comme le Big Data et l'analytique prédictive, entre autres, afin de prévoir des événements, des tendances et des comportements futurs. L'analytique augmentée améliore ces fonctionnalités déjà avancées grâce à l'IA, au Machine Learning et au traitement du langage naturel. Elle automatise les tâches complexes de modélisation prédictive et permet à tous les types d'utilisateurs de découvrir plus facilement des insights prévisionnels.