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Participer à la réussite de l’IA via l’intégration de données - Transformer vos initiatives d’IA
Introduction
L’IA transforme fondamentalement les entreprises dans tous les secteurs. Cependant, pour que l’IA apporte des avantages tels que des informations précises et exploitables, des réductions de coûts et un meilleur service à la clientèle, les données qu’elle utilise doivent être complètes, accessibles et intégrées.
Lorsque les modèles d’apprentissage de l’IA reçoivent des données incohérentes, faussées, redondantes, incomplètes, obsolètes ou inexactes, les résultats obtenus sont erronés. Ces résultats peuvent exposer l’entreprise à des risques, nuire aux relations avec les clients, retarder la prise de décision et diminuer les recettes.
Malgré tout le potentiel qu’elle détient, l’IA illustre parfaitement l’analogie « garbage in / garbage out ». Dès qu’un modèle d’IA est alimenté par des données incomplètes, le mal est fait ; vous obtenez simplement de mauvaises réponses plus rapidement. Cependant, lorsque les modèles d’IA sont alimentés par les données de l’entreprise, cette dernière peut profiter des avantages offerts par l’IA, notamment en matière d’amélioration de l’efficacité, de satisfaction des clients, de réduction des coûts et de renforcement de la conformité réglementaire.
L’intégration de données est la clé de voûte de la réussite avec l’IA. En consolidant les données provenant de sources et de formats divers en une vue unifiée, les organisations peuvent accéder à leurs données et les analyser de manière transparente, quelle que soit leur origine ou leur structure. Ce processus garantit également l’exactitude, l’exhaustivité et la fiabilité des données, attributs clés que les données d’entreprise doivent regrouper pour aider à une mise en œuvre réussie de l’IA.
Il n’existe pas de solution unique pour l’intégration de données ; les différents cas d’utilisation de l’IA peuvent nécessiter des approches différentes. Examinons quelques-uns des défis que les entreprises peuvent relever grâce à l’intégration de données pour l’IA, ainsi que quelques cas d’utilisation dans lesquels l’intégration de données peut aider une organisation à réussir ses initiatives en matière d’IA.
Défi commercial :
La lenteur des décisions sur un marché rapide
Sur les marchés actuels, qui évoluent rapidement, si une entreprise ne peut pas utiliser l’analyse prédictive, elle risque de se laisser distancer par ses concurrents (qui eux le peuvent). Une prise de décision tardive peut vous faire manquer des opportunités, vous faire réagir lentement aux évolutions du marché et vous mettre dans l’incapacité de capitaliser sur les tendances émergentes.
Solution
L’intégration de données consolide les données stockées dans différents formats et environnements dans l’ensemble de l’organisation et les unifie en une vue consolidée que les modèles d’IA peuvent utiliser.
Lorsque les modèles d’IA ont accès à des données complètes, ils peuvent produire des informations et des prédictions fiables en temps réel, automatiser les décisions, favoriser les innovations qui débouchent sur de nouveaux produits et services et aider les entreprises à s’adapter rapidement aux tendances émergentes.
Défi commercial :
Manque de fiabilité des résultats de l’IA
En l’absence de données fiables, les modèles d’IA avancés sont inefficaces, et les enjeux sont élevés lorsque les résultats sont erronés. Prendre des décisions sur des résultats d’IA erronés peut nuire aux relations avec les clients, exposer l’entreprise à des risques et des sanctions liés à la non-conformité et lui faire perdre du temps et de l’argent. Le recours à des prédictions et des recommandations inexactes peut également nuire à la confiance en interne et entraver l’adoption des technologies d’IA.
Solution
L’intégration de données, qui garantit la mise à disposition des jeux de données les plus complets pour les initiatives d’IA, permet aux organisations d’exploiter pleinement la puissance de l’ensemble des précieuses données qu’elles ont collectées et consignées. Lorsque l’IA utilise des données intégrées de haute qualité, elle peut prendre des décisions sur la base d’un spectre complet d’informations correctes et pertinentes, ce qui conduit à une prise de décision fiable.
Défi commercial :
Pression pour réduire les coûts et augmenter l’efficacité
Alors que la concurrence s’intensifie sur le marché mondial, les entreprises sont contraintes de réduire leurs coûts et d’améliorer leur efficacité. Pour rester compétitives, elles doivent trouver des moyens innovants de rationaliser les opérations, de réduire les dépenses et d’optimiser les ressources. L’IA peut aider en automatisant les tâches routinières et chronophages, en identifiant les inefficacités et les mécanismes négatifs et en signalant les anomalies qui peuvent conduire à des erreurs coûteuses.
Solution
Les entreprises peuvent réduire leurs coûts et améliorer leur efficacité en créant des pipelines d’intégration de données qui alimentent les résultats de l’IA. Les entreprises qui utilisent des données intégrées pour alimenter des modèles d’IA sont en mesure d’identifier des inefficacités et des redondances qui restaient auparavant ignorées dans l’ensemble des fonctions de l’entreprise. Lorsque les données sont intégrées de manière efficace, les modèles d’IA disposent des informations nécessaires pour rationaliser les flux de travail, réduire les tâches manuelles, minimiser les erreurs et fournir des informations plus précises pour les projections et les décisions data-driven.
Cas d’utilisation
Les données intégrées permettent aux modèles d’IA de fournir des informations puissantes dans tous les secteurs d’activité. Observons quelques-uns des scénarios courants.
Lorsqu’ils disposent de données intégrées provenant de diverses sources, les processus d’IA peuvent fournir des recommandations plus rapides et plus personnalisées, améliorer l’expérience client, renforcer la fidélisation et augmenter les revenus.
Par exemple, les entreprises peuvent utiliser l’intégration de données pour combiner la navigation des clients, l’historique des achats et les avis sur les produits afin de créer des recommandations personnalisées par l’IA pour les détaillants. Les services de streaming peuvent utiliser l’intégration de données pour combiner l’historique d’affichage, les évaluations et les préférences de l’utilisateur afin de lui suggérer quoi regarder, lire ou écouter par la suite.
Avant d’utiliser l’IA pour émettre des recommandations personnalisées, il faut que les données d’une organisation soient intégrées, précises, complètes et fiables. Les données peuvent fournir de précieuses informations sur les comportements permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et d’identifier rapidement les tendances émergentes afin d’adapter leurs stratégies et leurs offres.
Les modèles d’IA peuvent rapidement analyser de grandes quantités de données pour y identifier des tendances ou des anomalies qui indiquent une fraude, même en temps réel. Les processus intelligents peuvent considérablement réduire les pertes financières, bloquer l’accès ou alerter en cas d’accès non autorisé et réduire les coûts associés à la détection manuelle des fraudes. Lorsqu’une entreprise est proactive plutôt que réactive dans son approche de la détection des fraudes, elle protège ses actifs et sa conformité et renforce la confiance des consommateurs.
Lorsque l’IA peut utiliser des données de transactions agrégées, des modèles comportementaux et des sources de données externes pour identifier et prévenir les activités frauduleuses, les anomalies subtiles et les mécanismes de fraude peuvent être difficiles, voire impossibles à identifier lorsque les données sont cloisonnées. L’intégration de données améliore la détection et la prévention de la fraude en consolidant les données qui se présentent dans différents formats
et qui proviennent de sources diverses en une source unifiée pour la consommation par l’IA et la surveillance en temps réel.
Alors que les organisations cherchent à réduire les coûts et les risques, elles sont confrontées au problème d’une technologie vieillissante qui fournit encore des données pertinentes à ces systèmes. L’IA et l’intégration de données peuvent réduire le besoin d’interaction directe entre les membres de l’organisation et la technologie, ce qui permet aux plateformes de fonctionner de manière indépendante et de se concentrer sur les fonctions prévues. Parallèlement, les données générées par ces systèmes peuvent être utilisées par d’autres équipes, ce qui permet de découvrir des informations qui, sinon, auraient pu être ignorées.
Grâce à l’intégration de données, il est possible d’accéder aux données des systèmes existants et de les utiliser pour accroître l’intelligence des résultats de l’IA afin d’obtenir une veille stratégique (BI) plus complète. Grâce à la BI en temps (quasi) réel, les organisations peuvent bénéficier d’une vue d’ensemble, identifier les problèmes et les anomalies et améliorer les projections.
L’IA peut aider les entreprises à réduire leurs coûts en automatisant les tâches fastidieuses telles que le traitement des demandes de renseignements courantes des clients. Les chatbots réduisent le besoin de disposer d’une grande équipe de service à la clientèle et savent gérer de nombreuses interactions simultanées, ce qui améliore les temps de réponse. Les chatbots peuvent également fournir des réponses cohérentes aux questions fréquemment posées sans formation continue.
Pour être utiles, les modèles d’IA sous-jacents aux chatbots doivent être formés sur de grands volumes de données intégrées telles que les profils complets des clients, les historiques des achats, les interactions précédentes et les tickets d’assistance. L’intégration de données permet aux chatbots de disposer des informations les plus récentes pour s’adapter en temps réel, garantissant ainsi des interactions pertinentes et utiles.
Résumé
L’intégration de données est essentielle pour améliorer l’efficacité de l’IA à relever les défis des entreprises modernes. En consolidant les informations provenant de sources multiples en une vue unifiée, l’intégration de données permet aux systèmes d’IA de fournir des informations précises et opportunes, essentielles pour prendre des décisions rapides sur un marché en constante évolution.
En garantissant l’exhaustivité, la cohérence et l’exactitude des données, l’intégration de données améliore la fiabilité des résultats de l’IA, réduisant ainsi le risque d’erreurs et de partis pris. Elle joue également un rôle crucial dans la réduction des coûts et des risques, l’optimisation des ressources, l’automatisation des processus et l’analyse prédictive.
Les données intégrées renforcent la capacité de l’IA à fournir des recommandations personnalisées et à améliorer le service à la clientèle en offrant une vue d’ensemble complète des interactions et des préférences des clients. L’intégration de données permet à l’IA d’identifier les anomalies et les mécanismes en temps réel pour la détection et la prévention des fraudes ; elle favorise également la modernisation des systèmes informatiques en rationalisant les opérations et en facilitant l’adoption de technologies avancées.
