La prise de décision basée sur les données devient réelle grâce à l'IA générative

Au cours de la dernière décennie, de nombreuses entreprises ont tenté de se transformer en sociétés axées sur les données. Cependant, seul un petit pourcentage peut affirmer avoir atteint cet objectif. Selon un rapport de la Harvard Business Review, il n'y a pas eu d'augmentation significative du pourcentage de dirigeants déclarant que leur entreprise stimule l'innovation commerciale avec des données sur quatre ans.

Même si les entreprises se concentrent actuellement sur l’utilisation de l’IA générative pour plus d’efficacité, cette focalisation sur les économies de coûts va changer. La technologie aura un impact plus important sur les résultats financiers :

• Permettre des produits et services complètement nouveaux
• Ajouter plus de valeur aux produits et services existants

L’évolution de la prise de décision basée sur les données

L’analyse des données commerciales a énormément évolué depuis le début du siècle. Lorsqu’ils prennent des décisions, les dirigeants sont passés de leurs intuitions à des modèles statistiques de base et, enfin, à des informations sophistiquées basées sur l’IA, tout en évoluant vers un état d’esprit davantage axé sur les données.

Cela s'est accompagné d'un besoin croissant d'évoluer vers des modèles commerciaux dotés de processus plus dynamiques basés sur l'IA, permettant aux entreprises d'optimiser leur efficacité, d'être plus agiles et de tirer parti de nouvelles opportunités de marché.

L’IA générative constitue la clé du progrès technologique dont les entreprises ont besoin pour parvenir à ce changement. Il fournit aux dirigeants des informations exploitables en temps réel tout en aidant les équipes à devenir plus efficaces en automatisant certaines parties de leur travail, le tout via une interface simple.

Analyse de données générative basée sur l'IA

Les modèles d’IA générative peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données, grâce à leur capacité à « apprendre » à partir de données structurées et non structurées.

En conséquence, les entreprises peuvent désormais alimenter le modèle avec toutes leurs données, ce qui contribue à briser les silos de données, mais révèle également de nouvelles informations. Étant donné que le modèle a accès à des données conservées dans divers systèmes, il peut révéler des modèles qui étaient auparavant invisibles.

De plus, alors que les systèmes d’analyse de données traditionnels se concentrent sur l’analyse des performances passées et sur la réalisation de prédictions basées sur celles-ci, les systèmes d’IA générative peuvent aller encore plus loin. Ces modèles peuvent créer de nouvelles données « synthétiques » basées sur les modèles des données à partir desquelles ils ont appris.

Ces nouvelles données permettent aux entreprises de générer des scénarios futurs en modifiant certaines variables clés, puis de planifier des imprévus pour chacun d'entre eux. Par exemple, un détaillant peut tester les performances de différentes versions d’un nouveau produit, puis choisir la meilleure avant de la lancer sur le marché.

Enfin, l’IA générative permet un rafraîchissement total des processus existants. En permettant à la machine de prendre en charge un travail répétitif et chronophage, vous garantissez à vos collaborateurs le temps de se concentrer sur un travail qui apporte plus de valeur à votre entreprise.

Changer les mentalités, changer la culture

Nous avons tous constaté l’ampleur de la couverture médiatique autour de l’IA générative et de ses nombreux avantages. Les PDG de grandes sociétés d’IA se sont lancés dans une tournée médiatique pour tenter de convaincre tout le monde du grand avenir que leurs solutions apporteront.

À la suite du blitz médiatique, de nombreuses entreprises signalent que leurs dirigeants et leur personnel sont plus disposés à expérimenter l’IA et les solutions de données en général. Ce changement de mentalité est essentiel, car il entraîne un changement dans la culture d'entreprise – ce qui a été signalé à plusieurs reprises comme l'un des plus grands défis de la transformation basée sur les données.

Étant donné que l’IA générative facilite l’analyse des données et l’obtention d’informations, elle a aidé les personnes à tous les niveaux de l’entreprise à adopter les données. En rendant les données plus compréhensibles et accessibles, la technologie permet aux individus de contribuer aux décisions et aux discussions fondées sur les données, quelle que soit leur formation technique.

Lorsque les gens se sentent ainsi inclus, cela renforce leur moral et leur engagement tout en apportant une variété de perspectives nouvelles et diversifiées au processus de prise de décision, ce qui se traduit par de meilleures décisions pour l'entreprise.

En outre, les dirigeants qui reconnaissent l’importance de l’IA générative commencent à investir dans des programmes de formation des employés à grande échelle. La sûreté et la sécurité sont actuellement une priorité pour les entreprises, garantissant que les équipes savent comment utiliser ces systèmes en toute sécurité et avec un impact maximal.

Ce faisant, ils renforcent la tendance vers un état d’esprit davantage axé sur les données à tous les niveaux.

Bonnes pratiques de l'IA générative

L’IA générative est une technologie transformatrice et, en tant que telle, comporte un ensemble de risques et de défis. Les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données sont une priorité pour de nombreux dirigeants.

Les entreprises créant les modèles d’IA les plus utilisés ont investi massivement dans la sécurité, en particulier dans leurs modèles d’entreprise. Cependant, ce n'est que la moitié de l'histoire.

Les entreprises qui achètent ces solutions doivent s'assurer qu'elles les utilisent correctement et que les données qu'elles traitent sont conservées en sécurité à tout moment. Ceci est particulièrement crucial si les entreprises gèrent des données clients critiques – par exemple, si un client peut payer un produit via un assistant d’achat génératif basé sur l’IA.

Voici quelques bonnes pratiques :

1. Anonymisation des données clients
2. Utiliser uniquement des modèles LLM testés et sécurisés
3. Former les employés à l’utilisation appropriée et responsable de genAI

Prise de décision basée sur les données + IA : Pour commencer

À l’heure actuelle, la plupart des entreprises expérimentent encore des cas d’utilisation individuels axés sur de faibles gains d’efficacité. Cependant, les entreprises qui se considèrent comme leaders du marché commencent déjà à concentrer leurs efforts de manière plus globale, permettant à l’ensemble de leur organisation d’en bénéficier.

Les chefs d’entreprise devraient commencer par former un groupe de gouvernance composé de personnes provenant de différents départements concernés par l’IA générative. Ce groupe devrait être chargé de concevoir, guider et surveiller les initiatives genAI et de garantir que leurs apprentissages sont partagés avec le reste de l'entreprise.

C'est ici que les dirigeants doivent prendre deux décisions cruciales. Le premier concerne les partenariats technologiques, car vous devez choisir une solution et un partenaire de confiance avec vos données et celles de vos clients. D’un autre côté, les dirigeants doivent prendre des décisions stratégiques qui guident l’ensemble du projet, en s’assurant que l’organisation est consciente des détails et capable de gérer la situation.

Enfin, concentrez-vous sur les cas d’utilisation qui apportent la plus grande valeur à votre entreprise. Il y en a beaucoup qui semblent bons en théorie – et ont fait des merveilles pour d’autres – mais n’ont aucune application pratique dans votre contexte.

En adoptant une approche éclairée et stratégique de l’IA générative, les entreprises peuvent devenir véritablement axées sur les données pour stimuler l’innovation et la croissance.