Chiffres de ventes, relevé des incidents, tableau de bord des consommations… Dans chaque organisation, la visualisation de données, de toutes formes et origines, guide la prise de décisions. La Business Intelligence traditionnelle reçoit depuis quelques années le renfort de l’analyse augmentée. L’intelligence artificielle en BI modifie profondément les tâches de collecte, d’analyse et de présentation de la Data. Elle redistribue les rôles et accélère la production de rapports toujours plus ciblés. Quels sont les avantages de la BI augmentée sur la BI traditionnelle ? Comment la fusion BI et IA améliore-t-elle la performance concurrentielle d’une entreprise ? Décryptage et éléments de réponse dans ce nouvel article du Mag.
BI traditionnelle : méthodes et limites de l’analyse de données
La BI traditionnelle évolue en permanence. À ses débuts, elle se cantonne au rassemblement de listes de données brutes, extraites à intervalle variable. La production des rapports de synthèses est complexe et le plus souvent manuelle. Dans les années 90, des applications comme Oracle, SAS ou Microsoft SQL Server Reporting Services simplifient les traitements. Les années 2000 voient l’arrivée de la BI en « libre-service ». Cette évolution rend plus interactive l’élaboration des outils de pilotage. Elle permet aux analystes de créer des vues en explorant des informations de manière plus intuitive. Toutefois, la BI traditionnelle demeure liée à des snapshots figés de bases de données, pour la construction de tableaux de bord, eux-mêmes statiques. Elle donne aux compétences métiers la possibilité de comprendre les besoins des clients, d’optimiser les opérations internes, d’améliorer la qualité des produits et services, de gérer les risques financiers, et de suivre les tendances du marché. Mais pour obtenir des réponses, les décideurs doivent toujours s’adresser aux équipes informatiques. La complexité des outils ne leur permet ni de travailler en autonomie ni de bénéficier d’analyses décisionnelles en temps réel.
BI augmentée : l’intelligence artificielle au service de l’analyse de données
La BI augmentée s’appuie sur l’intelligence artificielle pour aider les utilisateurs à extraire des directives concrètes, à partir de données multi-sources. Elle permet de prendre des décisions rapides et fiables grâce à l’automatisation. Introduit par Gartner en 2017[i], le terme « augmented analytics » désigne une approche qui automatise les études via le machine learning et l’IA générative. Dès 2019, Gartner classe l’analytique augmentée comme la principale tendance de la data science[ii]. Contrairement à la BI traditionnelle, la BI augmentée ne se contente pas de fournir de simples indicateurs. Elle délivre des analyses identifiant des leviers d’action inédits, précieux dans un contexte commercial concurrentiel. Un autre avantage de la BI augmentée est de réduire la dépendance aux ressources techniques. Les algorithmes d’IA nettoient, analysent et convertissent les données en informations concrètes pour les équipes métiers. Les utilisateurs peuvent requêter directement et en langage naturel. Les plateformes de BI augmentée offrent des fonctionnalités comme l’auto-visualisation, permettant de générer de nouveaux tableaux de bord et graphiques automatiquement. Les outils Tableau, Power BI ou Qlik, intègrent très rapidement des listes de données et assurent le contrôle de leur qualité.
BI traditionnelle vs BI augmentée : comment l’IA transforme la Business Intelligence
On peut évoquer l’évolution récente de la Business Intelligence sur une échelle de temps. En premier lieu, la BI se contentait de répondre à des questions concernant le passé. Les outils de libre-service ont introduit les analyses de situations en quasi-temps réel, tandis que l’analyse augmentée permet d’envisager des scénarios futurs. Les algorithmes d’apprentissage améliorent les prévisions en interprétant ou en créant des modèles de données en quelques clics. L’IA générative sublime la visualisation des synthèses. Elle propose des tableaux de bord épurés, des visuels percutants, accompagnés d’explications en langage clair. De nouvelles interactions simplifiées sont disponibles au sein d’outils low-code ou no-code. Les utilisateurs modélisent leurs requêtes avec des interfaces « cliquer-glisser » ou de simples questions, posées à des assistants, comme Co-Pilot de Microsoft. Grâce à l’IA, la Business Intelligence s’émancipe de la technique et devient accessible aux fonctions métiers. Leurs décisions sont guidées par des analyses plus rapides et précises. Les data scientists retrouvent du temps pour des tâches avancées de modélisation prospective, à plus forte valeur ajoutée. Au final, c’est l’efficacité opérationnelle de toute l’entité qui se trouve consolidée.
La Business Intelligence moderne est la conjugaison de la BI traditionnelle et de l’analyse augmentée. Elle accélère la disponibilité des tableaux de bord, fiabilise les données et propose des recommandations plus pertinentes. L’IA innove dans l’élaboration d’analyses originales et dans la qualité de leur visualisation, par des opérateurs des services métiers de l’entreprise. Cette démocratisation doit cependant rester limitée à des personnels formés et sensibilisés. Sans une gouvernance solide et un cadre cohérent d’exploitation, la BI augmentée peut générer des excès, un certain désordre et des surcoûts massifs d’espace de stockage cloud.
[i] https://www.gartner.com/en/documents/3773164
[ii] https://www.gartner.com/en/documents/3904421
