Surmonter les obstacles à l’accès aux informations basées sur l’IA / Blogs / Perficient

L’analyse augmentée, une approche qui exploite l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer l’exploration et l’analyse des données, présente un énorme potentiel pour les entreprises qui cherchent à améliorer la prise de décision, à accroître l’efficacité opérationnelle et à obtenir un avantage concurrentiel. Avant d’examiner les obstacles souvent rencontrés par les organisations lors du déploiement de cette technologie, il est important de comprendre les avantages associés à l’adoption de l’analyse augmentée.

Avantages potentiels de l’analyse augmentée

Les organisations peuvent bénéficier de plusieurs avantages en adoptant l’analyse augmentée :

• Prise de décision plus éclairée : Les fonctionnalités d’automatisation et les informations basées sur l’IA permettent de prendre des décisions plus rapides et plus précises.
• Biais réduit : L’analyse augmentée peut minimiser le risque de résultats biaisés grâce au traitement automatisé des données et à moins d’intervention humaine.
• Génération accélérée d’informations : En accélérant l’analyse des données, ces outils aident les équipes à réagir avec plus de flexibilité aux évolutions du marché.
• Précision accrue : Les algorithmes d’IA identifient souvent des modèles ou des valeurs aberrantes que les analystes humains pourraient ignorer, ce qui permet d’obtenir des informations plus précises.
• Efficacité opérationnelle : La gestion courante des données est automatisée, ce qui permet aux analystes de s’attaquer à un travail stratégique de plus haut niveau.
• Maîtrise des données améliorée : En rendant les données plus transparentes, les outils d’analyse augmentée peuvent favoriser une meilleure compréhension et une meilleure utilisation au sein de l’organisation.
• Démocratisation des insights : Avec un accès plus facile aux capacités d’analyse, davantage d’employés peuvent participer à la prise de décision basée sur les données, favorisant ainsi une culture d’utilisation généralisée des données.

Après avoir souligné ces gains potentiels, nous pouvons maintenant nous concentrer sur les obstacles qui peuvent surgir lors de la phase de mise en œuvre.

Défis courants de mise en œuvre

Bien que l’analyse augmentée offre des avantages significatifs, les organisations sont généralement confrontées à des défis dans trois grandes catégories : technologiques, organisationnels et liés aux données.

Défis technologiques

• Intégration avec les systèmes existants : La fusion de plateformes d’analyse augmentée avec des outils existants et des infrastructures plus anciennes peut s’avérer complexe. Les organisations peuvent avoir besoin de gérer les problèmes de compatibilité, de permettre des transferts de données fluides et de migrer les bases de données existantes vers des environnements plus récents.
• Problèmes d’évolutivité : Parce que l’analyse augmentée s’appuie sur de grands volumes de données, certaines entreprises ont du mal à sécuriser une infrastructure et une puissance de calcul adéquates pour gérer la complexité croissante des données. L’adoption de solutions cloud évolutives ou la mise à niveau du matériel peuvent être nécessaires.
• Contraintes de performances : Des facteurs tels que la quantité de données, la complexité des modèles et l’efficacité algorithmique influencent tous les performances. L’obtention de résultats optimaux dépend d’un réglage minutieux du modèle, de l’optimisation de la base de données et d’une informatique potentiellement distribuée.
• Exactitude et pertinence contextuelle : Si les informations générées ne correspondent pas au scénario commercial spécifique ou sont tout simplement inexactes, la confiance des parties prenantes peut se détériorer. Ainsi, la sélection d’algorithmes appropriés, la validation rigoureuse des données et le suivi des résultats du modèle sont essentiels.

Défis organisationnels

• Changer la résistance : Les employés peuvent se méfier des nouvelles technologies ou se sentir mal préparés à devenir des « data scientists citoyens ». Les stratégies efficaces pour surmonter ce problème comprennent une communication transparente, une formation approfondie et la promotion d’un environnement où l’expérimentation est encouragée.
• Réalignement culturel : Un changement de culture d’entreprise vers une prise de décision fondée sur les données nécessite souvent de briser les silos, d’encourager la collaboration et de plaider en faveur d’approches basées sur les données.
• Craintes en matière de sécurité d’emploi : L’automatisation peut susciter de l’anxiété face au déplacement d’emplois. Pour apaiser ces inquiétudes, il faut mettre l’accent sur la manière dont l’analyse augmentée peut doter le personnel de nouvelles compétences plutôt que de supprimer ses rôles.
• Syndrome de la « boîte noire » : Certaines solutions d’analyse augmentée manquent de transparence quant à la manière dont leurs résultats sont générés. Proposer des explications et des visualisations interprétables qui clarifient les résultats de l’IA aide à dissiper les doutes.
• Complexité et adoption par les utilisateurs : De nombreuses plateformes d’analyse augmentée peuvent être complexes et les utilisateurs peuvent avoir besoin de conseils pour interpréter les analyses. Concevoir des interfaces intuitives, proposer une formation pertinente et offrir une assistance continue aux utilisateurs sont essentiels.

Défis liés aux données

• Dépendance à la qualité des données : Les inexactitudes ou les incohérences dans les données d’entrée nuisent à la fiabilité des résultats d’un outil d’analyse augmentée. Les organisations doivent investir dans une gouvernance des données et une assurance qualité robustes pour maintenir la confiance dans la plateforme.
• Biais des données : Tout biais intégré dans les ensembles de données de formation peut conduire à des résultats faussés et, par conséquent, à des résultats injustes ou discriminatoires. Les entreprises doivent être vigilantes pour repérer et contrer les biais lors de la préparation des données et de l’évaluation des modèles.
• Risques en matière de confidentialité et de sécurité : Étant donné que les plateformes d’analyse augmentée traitent souvent de grandes quantités de données sensibles, des mesures strictes de gouvernance et de sécurité des données, notamment le respect des réglementations en vigueur, sont essentielles.

Stratégies pour surmonter les obstacles à la mise en œuvre

Relever ces défis nécessite une approche globale qui couvre les dimensions techniques, organisationnelles et liées aux données.

Stratégies technologiques

• Déploiement progressif : Lancez un projet pilote ciblant un cas d’utilisation spécifique à forte valeur ajoutée pour acquérir de l’expérience et démontrer la viabilité de l’analyse augmentée à plus petite échelle.
• Choisir des solutions compatibles : Concentrez-vous sur des outils qui s’alignent bien sur les infrastructures existantes, offrent une sécurité robuste et peuvent évoluer pour s’adapter à la croissance future.
• Mise à niveau de l’infrastructure : Évaluez si la puissance de calcul, les solutions de stockage et les capacités réseau sont suffisantes. Dans de nombreux cas, les solutions basées sur le cloud offrent l’évolutivité nécessaire pour gérer efficacement des ensembles de données plus volumineux.

Stratégies organisationnelles

• Construisez une culture centrée sur les données : Améliorez la collaboration et favorisez le partage des connaissances pour soutenir la prise de décision basée sur les données. Les initiatives de formation, la collaboration interdépartementale et l’engagement visible des dirigeants envers les initiatives en matière de données jouent un rôle essentiel.
• Formation complète : Développer des programmes pour améliorer la maîtrise des données à différents niveaux organisationnels. Concentrez-vous sur les méthodes analytiques, l’utilisation d’outils pratiques et l’interprétation des résultats.
• Gestion proactive du changement : Répondez aux inquiétudes concernant l’évolution des rôles professionnels en soulignant comment l’analyse augmentée peut ouvrir des opportunités de développement professionnel.
• Encouragez la transparence : Optez pour des systèmes qui expliquent comment les résultats sont produits pour inspirer confiance dans les informations. Les explications visuelles et la participation active des experts du domaine contribuent à consolider la confiance.
• Identifiez et résolvez les problèmes des utilisateurs : Menez des recherches sur les utilisateurs pour comprendre les défis de flux de travail existants et adapter les solutions d’analyse augmentée aux besoins du monde réel.
• Amélioration continue : Maintenez les boucles de rétroaction en collectant les commentaires des utilisateurs et en surveillant les performances du modèle, en ajustant les processus ou les algorithmes si nécessaire.
• Partage de données entre les équipes : Réduisez les silos en favorisant le partage de données entre les services. Cela conduit à des analyses plus complètes et favorise une culture collaborative.

Stratégies liées aux données

• Améliorations de la qualité des données : Formalisez les protocoles de gouvernance des données, tels que le nettoyage, la validation et l’enrichissement, pour garantir que les données sous-jacentes sont exactes et fiables.
• Donnez la priorité à la sécurité des données : Mettez en place des mesures robustes de cryptage, de contrôle d’accès et d’anonymisation pour protéger les informations sensibles. Ces étapes garantissent également le respect des lois et réglementations sur la confidentialité des données.

Meilleures pratiques pour la modélisation des données dans l’analyse augmentée

Un modèle de données efficace est essentiel au succès du déploiement d’analyses augmentées. Tenez compte de ces lignes directrices :

1. Commencez par la simplicité : Commencez par un modèle de données allégé pour minimiser les erreurs potentielles et valider les premiers résultats. Augmentez la complexité une fois que la confiance dans le processus augmente.
2. Conception pour l’adaptabilité : Étant donné que les objectifs commerciaux et les sources de données évoluent, les modèles de données doivent être conçus en tenant compte des modifications futures.
3. Tenir à jour un dictionnaire de données : Stockez les métadonnées mises à jour pour clarifier l’objectif et la structure de chaque élément, garantissant ainsi la cohérence entre les ensembles de données.
4. Appliquer les normes de qualité des données : Intégrez des contrôles de fraîcheur et d’intégrité des données pour garantir la fiabilité.
5. Tirez parti de diverses approches de modélisation : Évaluez les techniques, telles que les schémas en étoile, les tables matérialisées ou les vues, pour optimiser les performances et la facilité d’accès.

Types de solutions d’analyse augmentée

Une large gamme de plateformes d’analyse augmentée est disponible, chacune présentant des atouts uniques :

• Microsoft Power BI : Grâce à sa fonctionnalité Copilot, Power BI s’intègre parfaitement à l’écosystème de Microsoft, offrant des informations basées sur l’IA et des interactions en langage naturel.
• Tableau: Les fonctionnalités Pulse et Agent Force de Tableau prennent en charge les requêtes en langage naturel et la génération automatisée d’informations. Son interface conviviale séduit à la fois les publics techniques et non techniques.
• Oracle Analytics Cloud : Offre une suite robuste de fonctionnalités d’analyse, de la découverte automatisée des données aux prédictions basées sur le ML.
• IBM Cognos Analytics : Intègre l’IA pour la préparation automatisée des données, les requêtes en langage naturel et la découverte approfondie de modèles.
• MicroStratégie : Intégre des fonctionnalités d’IA et de ML, notamment des informations automatisées et une exploration conviviale des données.

La sélection de la meilleure plateforme dépend des priorités organisationnelles, des environnements d’infrastructure et de la budgétisation.

Considérations financières

Les organisations qui adoptent l’analyse augmentée doivent budgétiser à la fois les dépenses ponctuelles et récurrentes :

• Dépense initiale : Ces coûts comprennent généralement les licences logicielles, les mises à niveau du matériel ou des services cloud, la migration des données et les frais de conseil ou de formation.
• Coûts permanents : Les dépenses d’entretien peuvent comprendre le support logiciel, les frais d’abonnement à l’hébergement cloud, les coûts de stockage de données et le développement continu du personnel.

Une comparaison minutieuse de ces investissements avec les rendements attendus permet d’élaborer un plan de déploiement viable.

Compétences et ressources essentielles

La mise en œuvre efficace de l’analyse augmentée nécessite un mélange de compétences et de personnel :

• Maîtrise des données : Les utilisateurs finaux doivent avoir une compréhension de base des concepts de données et des méthodes d’analyse.
• Pensée analytique : Même si les outils d’IA automatisent une grande partie du processus, la connaissance humaine reste essentielle pour interpréter les résultats et prendre des décisions stratégiques.
• Connaissance du domaine : La connaissance du secteur d’activité concerné garantit que les données sont interprétées dans le contexte approprié.
• Expertise en gestion de données : Il est essentiel de disposer de professionnels capables de gérer la gouvernance des données, de protéger la qualité des données et de garantir des mesures de sécurité solides.

Les rôles clés incluent des scientifiques de données pour développer et maintenir des modèles ML, des analystes de données pour traduire les résultats en recommandations exploitables, des professionnels de l’informatique pour gérer l’infrastructure et des animateurs de formation pour promouvoir le développement continu des compétences.

Conclusion

L’analyse augmentée peut révolutionner la manière dont les organisations obtiennent des informations et renforcent leur position sur le marché. Pourtant, pour obtenir ces avantages, il faut un plan méthodique qui anticipe les difficultés courantes et favorise un environnement favorable et axé sur les données. Les organisations qui comprennent et relèvent ces défis dès le début sont plus susceptibles d’obtenir des résultats positifs et une valeur à long terme.

Actions clés pour une mise en œuvre réussie de l’analyse augmentée:

1. Pilote avec un cas d’utilisation ciblé : Démontrer la valeur à plus petite échelle avant une adoption plus large.
2. Sélectionnez les outils appropriés : Garantissez la compatibilité avec les systèmes existants, l’évolutivité future et une protection robuste des données.
3. Mettre l’accent sur l’intégrité des données : Des données de haute qualité sont essentielles à des informations fiables.
4. Entretenir une culture centrée sur les données : Encouragez l’organisation à fonder ses décisions sur des analyses et des preuves.
5. Offrir une formation continue : Fournissez aux utilisateurs les connaissances dont ils ont besoin pour naviguer efficacement dans les outils.
6. Gérer le changement de manière proactive : Répondez aux préoccupations concernant la sécurité de l’emploi et clarifiez les avantages de la technologie pour les employés.
7. Renforcer les mesures de confidentialité et de sécurité : Protégez les informations sensibles et respectez les réglementations en matière de confidentialité.

En planifiant méthodiquement ces considérations, les organisations peuvent mieux relever les défis inévitables et libérer toute la valeur de l’analyse augmentée.