L'analytique
Présentation et atouts
L'analytique est un domaine de l'informatique qui utilise les données et les mathématiques pour répondre à des questions commerciales, découvrir des relations entre les données et acquérir de nouvelles connaissances. En mélangeant les mathématiques appliquées, les statistiques, la modélisation prédictive et le machine learning, l'analytique peut mettre en lumière des patterns pertinents dans les données, prédire des résultats inconnus, prévoir des tendances et automatiser la prise de décision.
Histoire et évolution de l'analytique
L'utilisation stratégique des données et de l'analytique favorise l'innovation et permet de prendre des décisions commerciales plus intelligentes. Pour tirer parti de ces atouts, de nombreux rôles et compétences au sein des organisations ont pour but d'analyser régulièrement les données et d'intégrer des processus métier automatisés – et il ne s'agit pas seulement de statisticiens et de data scientists.
Mais à quand remonte la pratique de l'analytique ?
L'utilisation des outils d'analyse trouve ses origines dans la gestion des données, qui est apparue dans les années 1890 avec les cartes perforées mécaniques qui enregistraient des informations (données). L'analytique était autrefois limitée par la nature laborieuse de la collecte et de la gestion des données qui étaient stockées dans des lieux physiques (aux capacités limitées).
Avec le temps, beaucoup de changements ont transformé les domaines de l'analyse commerciale et de la business intelligence. Par exemple, nous disposons désormais de nombreux types de données en grandes quantités avec le big data à portée de main, tels que des données en temps réel provenant de capteurs, des réseaux sociaux et des appareils IoT. Il existe différentes façons de stocker les données et les options de cloud computing sont nombreuses.
À l’ère de l'intelligence artificielle (IA), les capacités descriptives, prescriptives et prédictives classiques de l'analytique ont été enrichies par le machine learning et l'automatisation. Nous ne nous contentons plus de demander ce qui s'est passé et ce qui va se produire. Désormais, nous pouvons demander aux machines d'automatiser et d'apprendre par elles-mêmes à partir des données, et même de nous dire quelles questions poser.
Restauration rapide, informations plus rapides : l'analytique fait bouger les lignes
L'entreprise familiale Boddie-Noell, la plus grande franchise du réseau de restauration rapide Hardee des États-Unis, s'appuyait autrefois sur des feuilles de calcul et des processus manuels pour prendre ses décisions commerciales. Elle se retrouvait ainsi constamment à analyser le passé : le jour, la semaine ou le mois précédents. Mais tout comme la nourriture, les données peuvent aussi se périmer. Consciente qu'une approche moderne et fondée sur l'analytique pouvait la faire progresser, la franchise Boddie-Noell s'est tournée vers SAS Viya pour obtenir des informations en temps réel qui l'ont aidée à travailler de façon plus intelligente, à apprendre plus rapidement et à dépasser les attentes, tout en continuant à servir les plats favoris de ses clients.
L'analytique dans le monde d'aujourd'hui
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Qui utilise l'analytique ?
Les récentes avancées technologiques ont accru le potentiel de l'analytique. Avec plus d'espace de stockage, de puissance informatique, de capacités de traitement et d'algorithmes, il n'a jamais été aussi facile d'appliquer l'analytique aux grands problèmes et d'obtenir des réponses à partir des données dans tous les secteurs d'activité.
Banque
Les banques et les organisations de services financiers utilisent l'analytique pour gérer le risque, détecter la fraude et personnaliser les expériences client. L'analytique peut identifier les anomalies dans les patterns de transactions en temps réel pour empêcher les crimes financiers. L'analytique prédictive aide les banques à anticiper les besoins des clients pour améliorer leur engagement et leur satisfaction. Les modèles d'IA avancés permettent d'évaluer le risque de crédit et d'optimiser les décisions de prêt.
Assurance
Les assureurs ont besoin de l'analytique pour évaluer le risque, détecter la fraude et faciliter les processus de traitement des demandes d'indemnisation. En analysant de vastes quantités de données structurées et non structurées, les assureurs peuvent appliquer une tarification plus précise. Les modèles de détection des fraudes, souvent basés sur l'IA, identifient les demandes d'indemnisation suspectes pour réduire les pertes. Les algorithmes avancés d'IA augmentent l'engagement du client en offrant des polices plus personnalisées et un accompagnement proactif.
Sciences de la vie
Les organisations des sciences de la vie utilisent l'analytique pour accélérer la découverte de médicaments, améliorer les essais cliniques et renforcer la prise en charge des patients. L'analytique prédictive optimise le recrutement pour les essais cliniques et surveille l'efficacité des traitements en temps réel. Les hôpitaux et les chercheurs utilisent l'analytique pour détecter des patterns de maladie, ce qui leur permet de planifier des interventions au plus tôt et de proposer une médecine personnalisée. Les modèles basés sur l'IA analysent les vastes ensembles de données biomédicales pour identifier de nouveaux médicaments candidats, ce qui réduit le temps de mise sur le marché.
Secteur public
Les agences gouvernementales s'appuient sur l'analytique pour améliorer les services publics, augmenter la sécurité et allouer les ressources efficacement. Par exemple, les forces de l'ordre utilisent l'analytique pour identifier les tendances criminelles ; les services sociaux, quant à eux, s'appuient sur les données pour améliorer l'efficacité de leurs programmes. Les modèles prédictifs, qui intègrent souvent l'AI et le machine learning, aident à détecter la fraude, à optimiser la collecte des impôts et à améliorer la planification des interventions d'urgence.
Pourquoi l'analytique est importante
L'analytique n'est pas simplement un outil qui améliore l'efficacité des processus : elle aide aussi les personnes à tous les niveaux d'une organisation à envisager des possibilités entièrement nouvelles. Aujourd'hui, beaucoup d'organisations intègrent l'analytique dans des applications opérationnelles et les utilisent pour automatiser les processus de prise de décision.
Avec l'afflux de données du monde numérique, les organisations cherchent de nouvelles façons d'explorer, de gérer et d'exploiter ces informations. En donnant la priorité à l'analyse de données, elles peuvent apprendre comment se différencier des concurrents, générer des rendements très importants et planifier de façon stratégique leur survie à long terme.
Des solutions analytiques flexibles, basées sur des interfaces intuitives, mettent des informations faciles à comprendre à la portée d'un plus grand nombre d'employés. De telles solutions d'analyse peuvent aider les organisations à :
- Déterminer le risque de crédit face aux crises économiques mondiales, aux avancées technologiques et à l'augmentation des exigences réglementaires.
- Évaluer les performances des activités marketing et optimiser le ROI avec la science des analyses marketing
- Détecter et empêcher la fraude dans la banque, l'assurance et d'autres domaines, avec la possibilité d'ajouter de nouvelles technologies comme l'IA générative (GenAI) à l'analytique traditionnelle et à l'IA.
Le machine learning et les applications de l'IA
L'analytique évolue vers l'IA lorsque l'apprentissage est incorporé dans les modèles et que les fonctionnalités d'apprentissage sont automatisées. Avec l'évolution des technologies comme le machine learning et l'IA, elle nous a apporté des applications populaires comme les véhicules autonomes et les moteurs de recommandation.
Désormais, le machine learning et les algorithmes de deep learning fonctionnent avec une complexité et une vitesse encore plus grandes. Avec l'automatisation, l'IA et le cloud computing, les organisations et les chercheurs peuvent utiliser des modèles d'IA puissants et automatiser des décisions complexes en appuyant simplement sur un bouton.
Les opportunités sont nombreuses pour l'analytique avancée et les applications d'IA. Par exemple :
- Le traitement automatique du langage naturel (NLP) s'appuie sur les analyses générées par le machine learning pour interpréter des données textuelles et vocales.
- Les chatbots utilisent des techniques du NLP telles que les modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour répondre rapidement et efficacement aux questions du service client ou offrir des conseils d'investissement dans les chats en ligne. Ils peuvent également proposer des suggestions scénarisées aux employés des centres d'appels en direct.
- Les agents d'IA utilisent les données et l'IA pour comprendre des problèmes complexes afin de pouvoir exécuter des tâches de façon fiable (avec des niveaux variables d'autonomie) pour résoudre les problèmes du monde réel.
Un tutoriel sur le cycle de vie analytique
L'IA transforme chaque étape du cycle de vie analytique, depuis la capture des données jusqu'au déploiement des résultats en temps réel. Maîtrisez les trois composantes du cycle de vie pour convertir des volumes de données disparates en décisions intelligentes qui favorisent l'innovation au sein de votre organisation.
Comment fonctionne l'analytique
Une utilisation efficace de l'analytique et de l'IA implique trois phases : gérer les données, développer les modèles et déployer les analyses. Comme tout processus, plus vite vous franchissez ces étapes du cycle de vie analytique, plus vite vous créez de la valeur.
Approfondissons chaque étape.
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