La Business Intelligence et l'intelligence artificielle sont des outils de plus en plus cruciaux mais souvent mal compris dans un contexte d'entreprise.

En termes simples, l'intelligence artificielle (IA) explore l'utilisation de systèmes informatiques pour imiter divers attributs de l'intelligence humaine, tels que la résolution de problèmes, l'apprentissage et le jugement. Bien qu'à ses débuts technologiques, les entreprises voient un énorme potentiel dans l'IA pour la reconnaissance vocale, la prise de décision et tout le reste. UNE Enquête 2017 réalisée par PwC montre que plus de 72% des chefs d'entreprise estiment que l'utilisation de l'IA peut «permettre aux humains de se concentrer sur un travail significatif».

L'IA et la BI ont toutes deux des applications d'entreprise clés et, dans certains cas, qui se chevauchent.

L'intelligence d'affaires (BI) fait référence à l'utilisation de diverses technologies et outils pour collecter et analyser des données d'entreprise. Le but principal de la BI est de fournir aux entreprises des informations et des analyses utiles pour faciliter la prise de décision. L'utilisation de la BI permet aux entreprises prendre des décisions près de cinq fois plus vite qu'ils ne le pourraient autrement .

L'IA et la BI ont toutes deux des applications d'entreprise clés et, dans certains cas, qui se chevauchent. Il existe cependant des différences importantes entre ces technologies que les entreprises devraient saisir. Cet article donne un aperçu de certains des objectifs et des cas d’utilisation de l’IA et de la BI. Comprendre ces différences peut clarifier la complémentarité de l'IA et de la BI et aider les entreprises à économiser des ressources précieuses sur la route.

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Les objectifs de l'IA et de la BI sont très différents

Les principaux objectifs de la BI

BI vise à rationaliser le processus de collecte, de reporting et d'analyse des données. L'utilisation de la BI permet aux entreprises d'améliorer la qualité des données qu'elles collectent et la cohérence avec laquelle elles les collectent.

Comme Michael F. Gorman, professeur de gestion des opérations et de science décisionnelle à l'Université de Dayton dans l'Ohio, dit dans un article publié par CIO Magazine , '[Business Intelligence] ne vous dit pas quoi faire; il vous dit ce qui était et ce qui est.

En d'autres termes, les outils de BI peuvent transformer des rames de données bruyantes en une image cohérente, mais ils ne sont pas conçus pour fournir des prescriptions claires sur la manière dont ces données devraient être utilisées dans la prise de décision.

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Des entreprises comme Microsoft, Oracle et Tableau ont développé des outils de BI pour une gamme de fonctions commerciales, y compris les RH, les ventes et le marketing. En surveillant tout ce qu'une entreprise fait au quotidien - et en utilisant les données pour créer des feuilles de calcul, des mesures de performance, des tableaux de bord, des graphiques, des graphiques et d'autres visualisations utiles - les entreprises peuvent organiser les données et prendre des décisions traditionnellement difficiles beaucoup plus facilement. La L'adoption des solutions BI a augmenté de près de 50% au cours des trois dernières années .

Les principaux objectifs de l'IA

La modélisation de l'intelligence humaine est l'un des principaux objectifs de l'intelligence artificielle. En modélisant les comportements humains et les processus de pensée, les programmes d'IA peuvent apprendre et prendre des décisions rationnelles.

Les professionnels de la technologie qui créent et exploitent des programmes d'IA essaient souvent de répondre à certaines questions: les machines peuvent-elles apprendre et s'adapter? Les machines peuvent-elles développer une intuition fiable?

Explorer ces questions peut apporter des avantages significatifs aux entreprises désireuses d'investir et d'expérimenter. Comme anciens articles ApeeScape Insights ont exploré, l'utilisation d'applications basées sur l'IA, comme les chatbots, peut générer une plus grande efficacité et des bénéfices.

Au-delà de la simple clarification d'une image désordonnée, l'IA peut fournir des prescriptions aux opérateurs humains et peut agir sur ces prescriptions de manière autonome.

Contrairement à la BI, qui facilite l'analyse des données mais laisse la prise de décision entre les mains des humains, l'IA peut permettre aux ordinateurs de prendre eux-mêmes des décisions commerciales. Par exemple, les chatbots peuvent, sans intervention humaine, répondre aux questions des clients. Au-delà de la simple clarification d'une image désordonnée, l'IA peut fournir des prescriptions aux opérateurs humains et peut agir sur ces prescriptions de manière autonome.

Cas d'utilisation BI vs IA

Cas d'utilisation BI Enterprise

La BI est devenue si omniprésente et fondamentale dans le fonctionnement des entreprises que beaucoup ne réalisent même pas qu'elles en dépendent. Quiconque a utilisé Microsoft Excel ou un autre tableur dans un contexte professionnel a interagi avec BI. Les feuilles de calcul permettent aux entreprises d'organiser, d'analyser et de visualiser les données avec une efficacité bien supérieure à ce qui serait autrement possible.

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De nombreuses entreprises utilisent également la BI pour mieux comprendre leurs clients. Les entreprises interagissent avec leurs clients via une gamme d'interfaces, y compris les e-mails, les chatbots et les réseaux sociaux. Les outils de BI peuvent collecter des données clients à partir de ces sources disparates et les présenter dans un format cohérent et unifié. En collectant et en synthétisant des données à partir de ces points de contact, les entreprises peuvent mieux comprendre qui sont leurs clients et comment les servir au mieux.

Les entreprises utilisent également l'intelligence d'affaires pour améliorer leur efficacité opérationnelle. Les outils de BI peuvent suivre les indicateurs de performance clés en temps réel, permettant aux entreprises d'identifier et de résoudre les problèmes beaucoup plus rapidement qu'elles ne le pourraient autrement.

Les applications générales de BI incluent des feuilles de calcul, des outils de visualisation de données, des outils d'entreposage de données et des logiciels de reporting.

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Cas d'utilisation de l'IA en entreprise

Il existe un large éventail de cas d'utilisation de l'IA en entreprise, de l'amélioration des diagnostics médicaux à la conception de réseaux d'énergie plus efficaces et à une meilleure compréhension des clients de détail. Comme un article récent de la Harvard Business Review décrit, les applications d'entreprise basées sur l'IA appartiennent généralement à un ou à une combinaison de trois compartiments: l'automatisation des processus, les connaissances cognitives et l'engagement cognitif.

L'automatisation des processus est le type d'application d'entreprise le moins flashy, mais le plus courant et peut-être le plus précieux. Ces applications peuvent mettre à jour automatiquement les informations et les enregistrements des clients, gérer la communication client standard et fournir des conseils de base sur les contrats et la documentation normalisés. Comme le note Harvard Business Review, ces applications, qui peuvent remplacer les fonctions humaines de back-office et d'administration, ont souvent un retour sur investissement élevé.

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Les applications Cognitive Insight, que Harvard Business Review décrit comme des «analyses sur les stéroïdes», sont plus avancées que les applications d'automatisation de processus en ce qu'elles peuvent apprendre et s'améliorer au fil du temps, car elles interagissent avec les utilisateurs et les données. Ces applications peuvent prédire le comportement des clients, fournir des solutions de sécurité informatique améliorées et concevoir des publicités personnalisées.

Les applications qui utilisent une interface d'engagement cognitif directement avec les employés et les clients. Il s'agit notamment des chatbots, qui peuvent offrir des conseils médicaux, répondre aux questions internes de l'entreprise, fournir un service client général, etc.

La Business Intelligence a-t-elle besoin d'une intelligence artificielle?

La BI et l'IA sont distinctes mais complémentaires. «L'intelligence» dans l'IA fait référence à l'intelligence informatique, tandis que dans la BI, elle fait référence à la prise de décision commerciale plus intelligente que l'analyse et la visualisation des données peuvent générer. La BI peut aider les entreprises à mettre de l'ordre dans les énormes quantités de données qu'elles collectent. Mais des visualisations et des tableaux de bord soignés ne sont pas toujours suffisants.

En embrassant la confluence de l'IA et de la BI, les entreprises peuvent synthétiser de grandes quantités de données dans des plans d'action cohérents.

L'IA peut permettre aux outils de BI de produire des informations claires et utiles à partir des données qu'ils analysent. Un système alimenté par l'IA peut clarifier l'importance de chaque point de données à un niveau granulaire et aider les opérateurs humains à comprendre comment ces données peuvent se traduire en décisions commerciales réelles. En embrassant la confluence de l'IA et de la BI, les entreprises peuvent synthétiser de grandes quantités de données dans des plans d'action cohérents.

Une gamme d'entreprises technologiques, des géants établis aux startups, cherchent à capitaliser sur cette approche. Division de recherche d’IBM a cherché à «repenser l'architecture d'entreprise et transformer les processus métier en combinant les algorithmes d'IA, les systèmes distribués, l'interaction homme-machine et l'ingénierie logicielle.» Un article récent dans le magazine CIO a profilé DataRobot, une entreprise qui développe des solutions BI basées sur la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique. DataRobot, CIO rapporte, a aidé une entreprise de soins de santé à intégrer l'IA dans ses systèmes de BI: «240 médecins et infirmières obtiennent les prédictions et les recommandations directement dans leurs tableaux de bord PowerBI, auxquels ils peuvent accéder via des tablettes et des smartphones.» Avec l’aide de DataRobot, l’entreprise de soins de santé a été en mesure de signaler les patients à haut risque et de formuler des plans de traitement proactifs.

L'IA peut également conduire au développement d'outils BI plus intelligents et plus adaptatifs. Au fur et à mesure que ces outils absorbent plus de données, interagissent davantage avec les utilisateurs et intériorisent les résultats que leurs recommandations produisent, ils peuvent apprendre quels types de recommandations et d'analyses sont les plus utiles et s'auto-ajuster en conséquence. L'IA, plutôt que les ingénieurs logiciels humains, peut finalement fournir les améliorations incrémentielles qui font passer les outils de BI au niveau supérieur.

Il semble probable que l'avenir de la BI dépendra, dans une certaine mesure, de l'IA. Bien que l'IA et la BI présentent des différences importantes, elles forment une équipe puissante. À l'avenir, les entreprises feraient bien de ne pas considérer l'IA et la BI comme des technologies complètement distinctes, mais plutôt d'explorer et d'investir de manière à réaliser pleinement le potentiel qu'elles ont à travailler ensemble, en aidant les entreprises à résoudre leurs plus grands défis à atteindre de nouveaux sommets.