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Entreprise et IA

Le blog de Florian Douetteau

De la BI (Business Intelligence) à l’IA: Pourquoi engager cette transition et surtout comment ne pas rater cette formidable opportunité ? (Partie 1)

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De la BI (Business Intelligence) à l’IA: Pourquoi engager cette transition et surtout comment ne pas rater cette formidable opportunité ? (Partie 1)

C’est une transition progressive qui se met en place depuis plus de 10 ans mais les signes d’accélération sont manifestes : les articles et études publiés sont de plus en plus nombreux et de plus en plus “populaires”, les preuves s’accumulent lors des grandes conférences technologiques, les expérimentations dans le réel se multiplient, l’intelligence artificielle devient une réalité concrète. Ses corollaires, Data Science et Machine Learning, viennent donc naturellement enrichir et complémenter le savoir-faire “Business Intelligence” (l’intelligence décisionnelle en français), qui fut le préambule de la création de la culture Data dans les entreprises.

Pour certaines entreprises, néanmoins, cette mutation a été si lente et difficile qu’elles sont presque passées à côté, beaucoup attendent encore avant de passer à l’action. Ces dernières, presque piégées dans le monde de la BI se sont donc retrouvées à la traîne, bien loin derrière.

Alors comment sommes-nous arrivés à cette situation, et pourquoi est-il encore temps de passer le cap ?

 

Nous sommes entrés de plain-pied dans l’ère de l’intelligence artificielle, c’est un fait.

Si vous aviez encore quelques doutes à ce sujet, Forbes a publié en février dernier ses prévisions concernant le marché du Machine Learning (Roundup Of Machine Learning Forecasts And Market Estimates, 2018), où l’on peut lire ceci :

“Les plateformes de Data Science, associées au marché de la BI et des Analytics, devraient atteindre un taux de croissance annuel moyen de 8% sur la période 2017-2021.
En valeur cela représente une croissance de 1.8 milliards de dollars en 4 ans.”

De son côté, l’Institut International des Analyses (IIA) a récemment publié une étude qui montre que le niveau de maturité de l’adoption de l’analytique a un impact positif indiscutable sur la performance des entreprises.
Aujourd’hui, les entreprises dites matures consacrent de plus en plus d’argent à la data science et de moins en moins à la business intelligence, n’est-ce pas le signe d’un changement incontestable ?

 

Qu’est-il arrivé à la BI ?

Les entreprises ont commencé à collecter des données et à les exploiter à la fin des années 80.  Le faible volume de données alors à leur disposition, combiné avec l’immaturité des capacités de calcul leur permettait de les traiter localement. C’était nouveau, c'était donc nécessairement révolutionnaire. Il est en effet toujours plus intéressant d’étudier quelques données, qu’aucune donnée, ce qui était précédemment le cas.
Mais si l’on considère le volume de données dont les entreprises disposent aujourd’hui, auquel s’ajoutent les données comportementales des utilisateurs sur internet, il est déraisonnable de vouloir continuer à utiliser les mêmes méthodes d’analyse, même si les progrès des capacités de traitement ont été extraordinaires. A ce nouveau contexte, il faut apporter une nouvelle façon de faire.


Le volume de données a connu une formidable croissance au cours des 10 dernières années. (source: A.T. Kearney)


Certes, le monde de la Business Intelligence a connu moult développements et évolutions ;  depuis qu’elle s’est imposée comme une composante essentielle de la tenue des entreprises elle s’est nettement améliorée d’un point de vue usabilité, process, etc. Mais en réalité, beaucoup d’entreprises se contentent encore d’utiliser seulement la BI. Elles ont donc un comportement réactif face à la donnée car elles se servent de données anciennes pour influencer des décisions futures, alors que le domaine analytique est en train de changer.

Compte tenu des énormes volumes de données qui sont générées, nous disposons enfin, à la minute près, d’informations concernant le comportement des consommateurs (tels que leur évolution et les changements soudains). Il est clair que l’analyse dite “réactive” n’est plus l'approche adaptée. Pourtant, les entreprises continuent de l’utiliser comme outil de prise de décision principale.

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