L’intelligence d’affaires et l’intelligence artificielle sont deux des termes les plus à la mode dans le monde des affaires aujourd’hui. De la prédiction des comportements des clients à l’automatisation de tâches banales, l’IA a eu un impact considérable sur la façon dont nous faisons des affaires.
De son côté, l’intelligence artificielle permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions grâce à des informations fondées sur des données. Dans cet article, nous allons explorer comment ces deux technologies apparemment différentes interagissent et comment chacune d’entre elles peut être utilisée au mieux pour la réussite de l’entreprise.
À la base, l’intelligence artificielle (IA) et l’intelligence d’affaires business intelligence sont toutes deux conçues pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées sur la base des données collectées. Cependant, elles poursuivent toutes deux des objectifs différents et adoptent une approche différente lorsqu’il s’agit d’analyser des données.
Intelligence d’affaires et avantages
L’intelligence d’affaires utilise l’analyse des données passées pour comprendre :
- Les tendances,
- Élaborer des prévisions,
- Générer des rapports,
- Prendre des décisions,
- Suivre les performances,
- Surveiller l’historique des interactions avec les clients,
- Identifier les opportunités/problèmes liés aux produits, les nouveaux clients potentiels ou les nouveaux marchés,
- Explorer les applications natives pour soutenir les départements essentiels tels que les finances/les RH/la fabrication/le marketing, etc.
Il s’agit de dégager des tendances, de découvrir des corrélations entre les éléments des ensembles de données, de prédire les comportements des clients ou les chiffres de vente futurs, etc. La veille stratégique utilise des données existantes et les analyse pour en tirer des enseignements qui peuvent ensuite être utilisés pour élaborer des stratégies. L’objectif est d’acquérir un avantage concurrentiel ou à améliorer l’efficacité au sein d’une organisation.
Intelligence artificielle et avantages
L’intelligence artificielle consiste à développer des programmes qui reproduisent des fonctions humaines simples telles que la catégorisation d’images ou la reconnaissance vocale. Les réseaux neuronaux artificiels et les algorithmes d’apprentissage profond sont ensuite mis en place pour le traitement à long terme d’ensembles de données complexes. Le but est de détecter des modèles ou d’identifier des situations sur lesquelles des critères spécifiques se répètent suffisamment souvent pour conduire à des conclusions significatives.
L’IA fait partie des techniques les plus puissantes disponibles pour détecter rapidement et de manière fiable des schémas dans de grandes bases de données. Elle excelle là où une approche traditionnelle pourrait échouer en raison des grandes quantités de données impliquées.
Où l’IA bat-elle l’intelligence d’affaires?
Lorsqu’il s’agit d’élaborer des modèles complexes nécessitant une puissance de calcul massive ou de calculer de grandes quantités de variables impliquant des mathématiques sophistiquées, l’IA se montre plus que capable.
L’intelligence d’affaires, quant à elle, a du mal à suivre les ratios temps/consommateur ainsi que les immenses exigences informatiques requises par de tels calculs. Cela devrait clairement indiquer pourquoi, de nos jours, l’IA est plus fréquemment mise en œuvre lorsqu’il s’agit de réduire les grands problèmes qui impliquent de nombreux aspects.
Ce qu’il faut retenir ici, c’est que l’Intelligence Artificielle peut gérer des projets complexes beaucoup plus rapidement que les méthodes conventionnelles. L’intelligence d’affaires reste à jour en ce qui concerne l’extraction de faits à partir de sources existantes, de manière efficace et plus rapide.
Cependant, elle doit faire sans l’étape supplémentaire de calcul avant de parvenir à une analyse précise. En conclusion, quelle que soit l’analyse conventionnelle dont vous avez besoin, l’intelligence d’affaires s’avère toujours utile en raison de sa facilité d’accès et de ses exigences réduites en matière de déploiement.