L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning au service de l’analyse de données
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont sur toutes les lèvres. Et pour cause, ils apportent dans leur sillage des opportunités inédites pour les entreprises, en particulier dans le domaine de la data science et de l’analyse de données.
Intelligence artificielle et machine learning : définitions
Intelligence artificielle, machine learning, deep learning… Des concepts souvent mal compris, voire même confondus, d’où l’importance de les définir avec précision.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) désigne tout outil utilisé par une machine ou un ordinateur afin de reproduire des fonctions cognitives associées à l’intelligence humaine, telles que la créativité, le raisonnement, la planification, la capacité à comprendre le langage parlé ou écrit, l’analyse de données…
Cependant, cette définition peut être élargie en intégrant des comportements qui surpassent les capacités humaines, car les ordinateurs sont aujourd’hui plus performants que l’Homme dans l’accomplissement de certaines tâches.
L’intelligence artificielle n’est pas une technologie à proprement parler, mais plutôt un ensemble de technologies qui peuvent être implémentées dans un système pour lui permettre de raisonner et de résoudre des problèmes complexes.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning (ou apprentissage automatique) est un domaine d’étude dont l’objectif est de donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre à partir des données. Ainsi, la machine améliore automatiquement sa capacité à réaliser certaines tâches, sans être explicitement programmée pour celles-ci.
Pour ce faire, le machine learning (ML) se base sur des algorithmes permettant d’analyser de grands volumes de données, d’en extraire des informations pertinentes et de prendre des décisions éclairées. Plus le temps passe, plus le système est exposé à la data, plus il devient performant.
Les algorithmes de machine learning peuvent d’ailleurs prendre de multiples formes : réseaux de neurones, arbres de décisions, algorithmes génétiques, régressions linéaires… Il existe également une grande variété de modes d’apprentissage, qui peuvent être plus ou moins supervisés par l’être humain. Parmi eux, on retrouve par exemple le deep learning (ou apprentissage profond), qui est une composante du machine learning.
Quelle est la différence entre l’IA et le machine learning ?
L’intelligence artificielle est un concept générique qui représente une grande diversité de techniques visant à imiter l’intelligence humaine. Des voitures autonomes aux assistants personnels à commande vocale, en passant par les robots aspirateurs, l’IA englobe de très nombreux usages.
Le machine learning, quant à lui, est l’une des nombreuses branches de l’intelligence artificielle. Il permet aux systèmes informatiques d’effectuer des tâches complexes sans instructions explicites, à grand renfort d’algorithmes et de modèles statistiques.
Quelles sont les similitudes entre l’IA et le machine learning ?
L’intelligence artificielle et le machine learning partagent un objectif commun : permettre aux ordinateurs d’analyser, d’interpréter et de comprendre les données, afin de réaliser certaines tâches et de résoudre des problèmes complexes, en se basant sur les connaissances acquises.
De plus, l’IA et le ML ont tous deux de multiples applications dans différents domaines, par exemple :
- Logistique : optimisation de la supply chain.
- Marketing : recommandations de produits personnalisés.
- Industrie : maintenance prédictive des machines.
- Retail : prévision de l’évolution de la demande.
Quels sont les avantages de l’IA et du machine learning pour les entreprises ?
L’usage de l’intelligence artificielle et du machine learning offre de nombreux avantages pour les organisations, quels que soient leur secteur d’activité et leur taille.
En effet, à mesure que les données disponibles se complexifient et que leur quantité augmente, de nouvelles possibilités apparaissent régulièrement. L’IA et ses dérivés deviennent incontournables pour automatiser certaines tâches, obtenir des informations exploitables, améliorer les résultats et générer davantage de valeur.
L’IA et le ML permettent notamment aux entreprises d’accéder à de nouvelles sources de données, qui peuvent être structurées ou non. Grâce à cette mine d’informations étendue, il est possible de réaliser des analyses plus poussées et plus fiables.
De plus, l’intelligence artificielle améliore l’intégrité des données, accélère leur traitement et diminue le risque d’erreur humaine, garantissant une prise de décision plus rapide et plus éclairée. L’intégration de ces technologies engendre également un gain d’efficacité opérationnelle, qui se traduit par une réduction des coûts.
Enfin, l’IA et le ML contribuent à démocratiser l’usage des données à tous les niveaux de l’entreprise, car elles permettent d’intégrer facilement des analyses dans les rapports et les applications utilisés quotidiennement par les collaborateurs.
Les applications de l’intelligence artificielle et du machine learning pour l’analyse de données
L’analyse de données fait partie intégrante de la data science, ou l’art d’extraire des informations exploitables à partir de données brutes. Ce processus consiste à étudier des volumes de données plus ou moins importants, afin d’en tirer des modèles analytiques.
On distingue :
- L’analyse descriptive, qui vise à décrire les données et ce qu’elles racontent à l’instant T.
- L’analyse prédictive, qui cherche à prédire un résultat futur à partir de données actuelles ou historiques.
Aujourd’hui, la collecte des informations est de plus en plus aisée. En effet, les entreprises ont à leur disposition de nombreux canaux pour récupérer des données sur leur secteur d’activité ou leur clientèle, par exemple.
Cependant, la science des données est confrontée à un nouveau défi : alors que la quantité de données générées par les organisations ne cesse de croître, il devient de plus en plus difficile de les analyser.
Or, le Big Data n’a que peu d’utilité s’il n’est pas traduit de manière compréhensible pour les décideurs et les collaborateurs… Heureusement, l’intelligence artificielle et le machine learning sont d’un grand secours pour la data science.
Comment l’IA simplifie-t-elle l’analyse de données ?
Grâce à l’intelligence artificielle, il est désormais beaucoup plus simple de rassembler et de rationaliser des données éparses, mais aussi de les transformer en modèles prédictifs, puis en décisions opérationnelles.
En effet, l’IA a la capacité d’accélérer n’importe quel processus de traitement ou d’analyse. Dans le domaine du marketing, par exemple, elle offre la possibilité de décortiquer d’immenses volumes de données afin de prédire les comportements, les besoins et les freins des consommateurs. De quoi leur proposer des offres et des contenus entièrement personnalisés.
Par ailleurs, la collecte, le tri ou encore le nettoyage de données provenant de sources diverses nécessitent un travail considérable. Ainsi, la technologie permet de faire gagner un temps précieux aux humains, qui peuvent se focaliser sur la réalisation d’analyses poussées. Sans oublier que l’intelligence artificielle est plus efficace pour réaliser ces différentes tâches, ce qui se traduit par une réduction des erreurs.
Enfin, il faut noter que l’IA et l’analyse de données sont intimement liées, car l’intelligence artificielle requiert de grandes quantités de données pour s’entraîner. Elle peut donc se « nourrir » de la data de l’entreprise pour apprendre à réfléchir, à prédire des résultats et à prendre des décisions.
L’IA : un atout pour les solutions de Business Intelligence
Alors que l’intelligence artificielle et le machine learning se perfectionnent, ils occupent une place de plus en plus importante dans le domaine de la Business Intelligence (BI). En effet, l’IA se distingue par sa capacité à découvrir des modèles dissimulés dans la data, là où l’analyse de données classique a du mal à interpréter de vastes ensembles d’informations.
De plus, la convergence entre l’intelligence artificielle et le self-service BI permet de rendre les données accessibles à tous les collaborateurs, y compris les non-spécialistes. Plus besoin de maîtriser le langage SQL : avec une solution de Business Intelligence nouvelle génération, il suffit de poser des questions en langage naturel pour obtenir des réponses précises.
Les utilisateurs, capables d’interagir directement avec la data, gagnent en autonomie et accèdent instantanément aux informations dont ils ont besoin. Ainsi l’IA ne fait qu’accélérer la démocratisation de l’analyse de données.
Mieux encore : on voit émerger des interfaces conversationnelles innovantes, capables de se connecter à des données ouvertes (open data) mises à jour en continu, comme celle développée par DigDash. Ces données sont ensuite croisées avec les données existantes de l’entreprise, toujours de manière simple et non technique. De quoi élargir les capacités de la solution, améliorer la pertinence des analyses, mais aussi offrir de nouveaux axes de réflexion pour soutenir la prise de décision.
En effet, de nombreux instituts de recherche, services publics, universités et organisations privées ouvrent aujourd’hui l’accès à leurs données. Mais, bien que cette pratique soit de plus en plus répandue, ces données facilement accessibles et disponibles gratuitement sont encore sous-exploitées à l’heure actuelle, leur usage étant limité à une poignée d’experts. Ajoutons que ces données ouvertes doivent obligatoirement être fiabilisées et uniformisées avant d’être traitées, ce qui peut constituer un frein à leur utilisation.
Heureusement, les outils de Business Intelligence, soutenus par l’intelligence artificielle et le machine learning, s’emparent aujourd’hui de l’open data afin de généraliser son accès et son usage au plus grand nombre. L’enrichissement des données grâce à l’open source fait d’ailleurs partie des grandes tendances de la BI en 2024.
Si l’intelligence artificielle et le machine learning offrent une multitude d’applications, ces technologies sont en passe de révolutionner l’analyse de données. Couplée à une solution de Business Intelligence, l’IA permet de rendre la data plus accessible que jamais et de l’étudier dans le moindre détail, ce qui en fait un précieux outil d’aide à la décision.
