Comment fonctionne l’analyse de données par IA ?

L’analyse de données par IA utilise l’intelligence artificielle pour préparer de grands ensembles de données, les évaluer et les optimiser en vue d’une utilisation ultérieure. Cette approche peut offrir des avantages significatifs ou être utile dans de nombreux secteurs.

Qu’est-ce que l’analyse de données par IA ?

L’analyse de données par IA utilise des méthodes d’intelligence artificielle pour surveiller, mettre à l’échelle et évaluer de grandes quantités de données. Avec ce type d’automatisation, même d’énormes ensembles de données sont catégorisés en très peu de temps, ce qui permet d’obtenir et d’utiliser immédiatement des connaissances.

Grâce au Machine Learning, il est aussi possible d’entraîner l’IA à produire des analyses encore plus précises et plus étendues. Même les processus longs et fastidieux d’analyse des données peuvent être simplifiés et améliorés par l’intelligence artificielle. Pour cela, il faut que des analystes expérimentés supervisent les processus et forment l’IA au Data Mining.

Quels sont les avantages de l’analyse de données basée sur l’IA ?

L’analyse de données basée sur l’IA offre de nombreux avantages, à condition que la technologie soit utilisée correctement. Avec une formation adéquate, l’analyse est très précise et contribue ainsi à éviter les erreurs. Dans ce contexte, les outils d’analyse de données par IA permettent surtout de réduire les coûts à long terme. Les analyses complexes peuvent être effectuées en très peu de temps, ce qui permet aux spécialistes de se consacrer à d’autres tâches. En principe, le gain de temps est un autre effet secondaire positif. L’analyse de données basée sur l’IA permet d’automatiser la préparation des données afin d’accélérer le processus et de poser les bases des étapes ultérieures. Cela vaut également pour l’analyse en temps réel, qui est prise en charge par une machine de manière nettement plus précise et plus rapide. Cela augmente la sécurité.

Effectuer une analyse de données avec l’IA : guide étape par étape

L’analyse de données par IA peut fournir des résultats convaincants à différents points de l’ensemble du processus. Vous trouverez ci-dessous les principales étapes qui constituent une analyse de données par IA complète.

Étape 1 : formation

Pour préparer l’intelligence artificielle à l’analyse des données, il faut d’abord l’entraîner. Plus la quantité initiale de données est vaste et variée, plus les résultats seront précis et de qualité. Il est donc recommandé d’alimenter l’IA avec un grand nombre de jeux de données différents issus de différents domaines. Des analyses antérieures, des transactions ou des informations provenant d’Internet peuvent par exemple être utiles. Plus l’IA dispose de « matériel pédagogique », plus son algorithme gagnera en précision et en efficacité.

Étape 2 : préparation

Avant l’analyse des données proprement dite, il y a la préparation. Les entrées superflues, dues par exemple à des doublons ou à des données erronées, sont retirées pour éviter de fausser les résultats lors de l’analyse. Manuellement, ce processus prend beaucoup de temps et est sujet aux erreurs. Grâce à l’intelligence artificielle, il peut être fortement automatisé et accéléré. De plus, le taux d’erreur s’en trouve considérablement réduit.

Étape 3 : analyse des données avec l’IA

Une fois ces travaux préliminaires effectués, l’IA peut être utilisée pour l’analyse des données. Ici aussi, le processus est nettement moins gourmand en ressources et plus rapide. L’intelligence artificielle reconnaît les modèles, les corrélations, les tendances et les irrégularités en quelques secondes ; ce travail prendrait des heures à un être humain ! Les outils les plus récents misent sur un principe de question-réponse. Avec des questions concrètes, vous pouvez obtenir exactement les résultats souhaités sans avoir à parcourir de vastes ensembles de données. Les analystes de données peuvent ensuite utiliser ces résultats pour développer des stratégies et intégrer les connaissances dans les changements nécessaires.

Étape 4 : visualisation

L’analyse de données par IA peut apporter une contribution précieuse à la présentation des connaissances et des ensembles de données. De nombreux outils utiles sont disponibles pour présenter les données collectées de manière claire et mettre ainsi en évidence les informations importantes. Cela fonctionne au sein des équipes internes afin d’optimiser les processus, tandis que des outils appropriés sont également disponibles pour la présentation côté client.

Étape 5 : prévision

Si l’IA dispose de suffisamment de données, elle peut établir des prévisions précises dans de nombreux domaines. Ces prévisions ne sont pas seulement visualisées de manière claire, mais surtout soutenues par des données concrètes. Les entreprises disposent ainsi d’autres éléments importants pour la planification et la mise en œuvre de nouvelles stratégies.

Étape 6 : planification et application

C’est précisément pour cela que les connaissances issues de l’analyse de données par intelligence artificielle sont si précieuses. Bien qu’elles ne doivent jamais constituer la seule source d’information ou le seul critère de décision, leur combinaison avec l’expertise humaine permet de tirer des conclusions solides et prometteuses, offrant à l’entreprise un avantage concurrentiel durable.

Cas d’utilisation pour l’analyse de données avec IA

Il existe de nombreux exemples d’analyses de données réussies et ciblées avec l’IA. Nous vous présentons cinq cas d’utilisation qui vous permettront de reconnaître rapidement les avantages de cette technologie pratique.

Reconnaissance vocale

L’analyse de données par IA peut être utilisée pour reconnaître, catégoriser et visualiser le langage naturel. À l’aide de différents diagrammes, les données provenant de différentes sources sont ainsi préparées et affichées de manière claire. Une solution qui utilise cette approche est BigQuery de Google ; un autre exemple est la reconnaissance automatique de la parole, qui convertit le langage parlé en texte. Cette dernière méthode est utilisée pour la transcription de réunions, le traitement des commentaires des clients ou l’assistance des chatbots par des entrées vocales.

Tableaux de bord interactifs

L’utilisation de l’IA pour créer des tableaux de bord interactifs assure une présentation dynamique et conviviale des données. Avec des outils tels que Polymer AI, même les ensembles de données complexes peuvent être visualisés de manière compréhensible, l’IA identifiant et mettant automatiquement en évidence les modèles pertinents. Les décisions basées sur les données peuvent ainsi être prises encore plus rapidement et de manière plus fondée. Les entreprises en profitent notamment dans des domaines tels que les ventes, le marketing et la gestion de la chaîne logistique.

Nettoyage des données

La qualité des données est déterminante pour le succès de toute analyse. Avec Monte Carlo, le processus de nettoyage des données est révolutionné par l’IA. L’outil détecte automatiquement les incohérences, les doublons ou les valeurs manquantes et améliore ainsi la base de données. Un exemple pratique : les entreprises du secteur du commerce électronique peuvent nettoyer les données de produits erronées afin de fournir des recommandations et des résultats de recherche plus précis. L’automatisation permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de minimiser le nombre d’erreurs humaines.

Préparation des données et prédictions personnalisées.

Answer Rocket est un assistant intelligent pour l’analyse des données, qui se distingue par son système de questions-réponses. Les utilisateurs peuvent poser des questions simples auxquelles l’IA répond par des rapports visualisés ou des prévisions détaillées. Cela permet une utilisation ciblée des données, par exemple dans le secteur financier pour identifier les futures tendances du marché ou dans la gestion de la clientèle pour obtenir un meilleur aperçu des préférences des clients. La capacité de faire des prévisions offre en outre une base solide pour les décisions stratégiques.

Analyse d’images et de vidéos

L’analyse de données d’images et de vidéos non structurées atteint un nouveau niveau de précision avec Vertex AI. Cette technologie permet non seulement de créer automatiquement des résumés de texte et d’annoter des métadonnées, mais aussi d’identifier des objets ou des motifs dans les images. Par exemple, les entreprises du secteur de la logistique peuvent utiliser l’IA visuelle pour détecter les dommages causés aux marchandises, tandis que les entreprises du secteur du commerce de détail peuvent optimiser l’expérience des clients en analysant les vidéos de surveillance. Cette technique est également de plus en plus utilisée dans le domaine médical, par exemple pour l’analyse des radiographies.