Intelligence d'affaires et IA : Comment elles divergent et convergent

L'intelligence économique (BI) et l'intelligence artificielle (IA) ont quelques points communs. Cependant, elles ne sont pas nécessairement identiques.

La première aide les organisations à visualiser les analyses pour prendre des décisions basées sur les données, tandis que l'IA explore principalement la manière dont l'ordinateur imite les humains dans la résolution de problèmes, l'apprentissage et le jugement.

Malgré des objectifs finaux différents, elles ont des applications d'entreprise qui se chevauchent. Certaines organisations intègrent des logiciels d'intelligence économique intégrée avec l'IA pour renforcer l'analyse des données et aider à la prise de décision.

Plongeons dans l'intelligence économique et l'IA pour comprendre les similitudes et les différences et comment elles pourraient se compléter.

L'intelligence économique et l'IA diffèrent dans leurs objectifs.

L'intelligence économique assemble des données chaotiques et les interprète en une image cohérente et facile à digérer pour vous. Bien qu'elle fournisse des informations sur les tendances passées et présentes en analysant les données, elle pourrait ne pas offrir de suggestions prescriptives pour les actions futures.

L'IA exécute des tâches, répond à des questions et prend des décisions d'une manière semblable aux humains. À ses débuts, l'IA peut manquer de la capacité de visualiser les données, mais des IA génératives plus avancées comme GPT4 peuvent visualiser les données sous forme de graphiques, de diagrammes ou d'autres illustrations.

L'intelligence économique facilite grandement l'analyse des données mais laisse la prise de décision aux humains. Et l'IA permet aux ordinateurs de prendre des décisions autonomes. Les deux peuvent offrir le meilleur résultat lorsqu'elles sont intégrées. La BI peut fournir une analyse des données, et l'IA peut offrir des suggestions prescriptives basées sur l'analyse.

Nous allons plonger dans la façon dont leur combinaison aide les entreprises, mais examinons d'abord ce que la BI et l'IA signifient pour les professionnels et les cadres.

Qu'est-ce que l'intelligence économique ?

L'intelligence économique aide les professionnels à prendre des décisions commerciales éclairées. Elle agrège des données provenant de systèmes informatiques internes et de diverses sources externes, exécute des requêtes et les visualise selon les besoins.

Les résultats sont présentés sous forme de rapport, facilitant la planification stratégique et la prise de décision opérationnelle. Cette partie est cruciale pour améliorer l'efficacité, renforcer l'avantage concurrentiel et augmenter les revenus. La BI fournit les informations nécessaires à de telles améliorations.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle permet aux ordinateurs d'exécuter des tâches qui nécessitaient auparavant une intervention humaine. L'IA est comme un parapluie qui couvre l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de langage naturel (NLG).

Il y a un débat sur l'existence d'une véritable IA ou d'une intelligence artificielle générale. Mais, lorsque les professionnels utilisent l'IA, ils se réfèrent à des systèmes qui utilisent l'apprentissage automatique. Cela leur permet d'améliorer et d'exécuter diverses tâches comme répondre à des questions et analyser des données.

Cas d'utilisation de l'intelligence économique et de l'IA

Les entreprises modernes s'efforcent d'être axées sur les données. L'intelligence économique est le véhicule qui conduit ces données vers les parties prenantes concernées. D'autre part, l'IA aide à agréger et traiter les données. Voici quelques cas d'utilisation de la BI et de l'IA et comment les professionnels les exploitent pour être plus axés sur les données et intelligents dans un cadre d'entreprise.

Cas d'utilisation de la BI

Quiconque donne un sens aux données sur une feuille de calcul a interagi avec l'intelligence économique. Bien que d'autres outils avancés existent pour visualiser les données, les feuilles de calcul restent un choix populaire pour la visualisation des données. Elles rendent le processus de visualisation plus facile, plus efficace et plus efficient.

Voici les domaines où les entreprises utilisent la BI.

• Analyse des données clients : Les entreprises utilisent la BI pour analyser les interactions des clients via les e-mails, les réseaux sociaux et les chatbots. Les données provenant de sources disparates présentées de manière cohérente grâce à la BI facilitent la compréhension des clients par les entreprises.
• Amélioration de l'efficacité opérationnelle : Avec l'aide de la BI, les entreprises visualisent les indicateurs de performance clés en temps réel. Cela leur permet de reconnaître et de résoudre les problèmes plus rapidement.

Cas d'utilisation de l'IA

Les applications d'entreprise alimentées par l'IA sont généralement utilisées pour l'automatisation des processus. Cela inclut des tâches comme la mise à jour des informations client ou la rédaction de contrats et de documents standardisés. De plus, l'IA est également utilisée pour l'engagement cognitif et les insights.

Dans ce contexte, l'IA aide à exécuter des fonctions administratives ou de back-office, aidant les professionnels à se concentrer sur des tâches plus critiques.

En outre, les applications d'insights cognitifs alimentées par l'IA peuvent apprendre et s'améliorer à mesure qu'elles interagissent davantage avec les utilisateurs et les données. Elles peuvent prédire le comportement des clients et faire des suggestions pour améliorer la sécurité informatique.

Les applications d'engagement cognitif interagissent directement avec les clients et les employés pour offrir un service et les aider à répondre à leurs questions.

Voici quelques exemples de cas d'utilisation de l'IA dans les entreprises impliquant des machines lourdes.

• Solution de pipeline intelligent : Construite par Accenture, elle surveille plusieurs pipelines pétroliers dans le monde entier. Elle prend des données des actifs de pipeline et de sources externes pour assurer la sécurité et optimiser l'utilisation des ressources. Avec l'IA, les opérateurs de pipeline peuvent passer de méthodes de maintenance préventive plus traditionnelles à une approche de maintenance prédictive.

• Prognostics des trains d'atterrissage d'avion : Développé par General Electric et Infosys sur le système d'exploitation Predix, il aide l'équipage de l'avion à comprendre l'état du train d'atterrissage et quand le mettre en service. Le calendrier de maintenance de l'avion est défini en conséquence pour éviter les problèmes d'équipement inattendus et les retards de vol.

• Siemens MindSphere : Cela suit la performance des machines-outils dans les industries du monde entier et collecte des statistiques sur les actifs. L'IA aide à analyser et à planifier la maintenance préventive et gère l'outil pour améliorer sa durée de vie. MindSphere peut fonctionner avec des machines, quel que soit leur fabricant. Cela réduit les dépenses du fabricant en réparations sous garantie lorsqu'elles fonctionnent plus longtemps sans pannes.

Comment l'IA et l'intelligence économique aident ensemble les entreprises

L'IA et l'intelligence économique, lorsqu'elles sont intégrées, aident les entreprises à donner un sens à des données massives et à obtenir des détails prescriptifs sur les actions à entreprendre. L'IA complète le processus que la BI commence. Par exemple, la BI analyse les données et crée des visualisations et des rapports, et l'IA prend ensuite ces rapports comme entrée pour fournir des suggestions basées sur eux.

Cela accélère la prise de décision, aidant les parties prenantes à arriver à des résultats plus rapidement avec des suggestions générées par l'IA. Ils peuvent travailler sur ces suggestions pour concevoir un plan d'action et le mettre en œuvre.

Les systèmes d'IA examinent les rapports de manière granulaire, aidant les agents humains à traduire les données en décisions commerciales précises. Avec l'IA, les outils de BI deviennent plus adaptatifs. Ils peuvent apprendre et s'améliorer sur les recommandations fournies et apporter des améliorations progressives, rendant les résultats plus précis et utiles.

Avantages de l'intégration de l'IA et de la BI

Voici quelques avantages attendus de l'utilisation de l'IA dans l'intelligence économique.

• Efficacité accrue : Elle permet aux professionnels de la BI de se concentrer sur des tâches plus stratégiques avec des flux de travail manuels de routine gérés par l'intelligence artificielle.

• Amélioration des recommandations : Avec l'IA pour identifier les modèles et tendances critiques dans les données opérationnelles, les entreprises prennent de meilleures décisions opérationnelles.

• Accessibilité accrue : L'IA augmente l'accessibilité de la BI pour les utilisateurs qui n'ont pas d'expertise technique.

Défis de l'intégration de l'IA avec la BI

Les professionnels peuvent rencontrer quelques défis lors de l'utilisation de l'intelligence économique alimentée par l'IA.

• Qualité des données : Les données fournies à la BI alimentée par l'IA doivent être de bonne qualité pour obtenir des recommandations et des suggestions pertinentes. Lorsque les données ne sont pas de bonne qualité, cela peut conduire à des visualisations de données inexactes, rendant les décisions commerciales discutables.

• Coût et expertise : Cette intégration nécessite des ressources considérables et la capacité de maintenir des outils d'intelligence économique basés sur l'IA.

Top 5 des logiciels d'intelligence économique intégrée utilisant l'IA

Les logiciels d'intelligence économique intégrée (BI) ajoutent des analyses à une application commerciale. Vous pouvez facilement ajouter des fonctionnalités pour des analyses en libre-service aux applications à l'aide de ces outils. Ces outils vous permettent d'intégrer des tableaux de bord directement dans les applications des employés, rendant l'analyse des données plus simple et plus accessible.

Les principaux logiciels d'intelligence économique intégrée mentionnés ci-dessous utilisent l'IA pour fournir des insights riches aux utilisateurs de la BI.

Pour être inclus dans la liste des logiciels d'intelligence économique intégrée, un produit doit :

• Être intégré dans les applications logicielles d'autres entreprises en tant que produit d'équipement d'origine (OEM)
• Permettre aux développeurs d'ajouter des fonctionnalités d'analyse directement dans les applications commerciales
• Extraire des données de diverses sources
• Transformer les données en modèles compréhensibles et pertinents au sein d'une application commerciale
• Permettre la création de rapports et de visualisations avec des applications commerciales pratiques, le tout au sein de l'application

*Ce sont les principaux logiciels d'intelligence économique intégrée du rapport Grid® de l'hiver 2024 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Tableau

Tableau facilite l'analyse des données et la découverte d'insights pour tout le monde. Avec ses capacités d'IA, il aide les utilisateurs à comprendre rapidement des données complexes sans avoir besoin d'être des experts en données. Vous pouvez utiliser les fonctionnalités de glisser-déposer pour visualiser les données sous forme de graphiques et de diagrammes, ce qui facilite l'identification des tendances.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Tableau a vraiment transformé notre façon d'interagir avec nos données et d'en tirer des insights, en faisant un véritable changement de jeu dans le monde de l'analyse. En tant qu'utilisateur dévoué, je ne peux m'empêcher de chanter les louanges de cet outil exceptionnel qui a constamment dépassé les attentes.

Créer des tableaux de bord visuellement époustouflants et percutants est là où Tableau brille vraiment. La gamme d'options de visualisation, des graphiques dynamiques aux cartes interactives, nous permet de communiquer des insights d'une manière qui captive et résonne avec notre public. L'attrait visuel améliore les présentations et facilite une compréhension plus profonde des ensembles de données complexes."

- Tableau Review, Nitin K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Même si l'interface est conviviale, les utilisateurs non familiers avec les outils d'analyse de données peuvent avoir besoin de consacrer du temps à apprendre à utiliser les fonctionnalités avancées et à créer des visualisations sophistiquées. Cela peut nécessiter l'utilisation d'outils différents ou plus de codage. Cela s'est avéré difficile, mais notre groupe a réussi néanmoins."

- Tableau Review, Kendra J.

2. Amazon QuickSight

Amazon QuickSight simplifie l'analyse des données et permet aux utilisateurs de créer et de publier facilement des tableaux de bord interactifs. Les capacités d'IA de QuickSight vous permettent d'effectuer des tâches d'analyse de données avancées, telles que la prévision et la détection d'anomalies, sans nécessiter des utilisateurs d'avoir une connaissance technique approfondie.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Amazon QuickSight m'aide à extraire divers rapports et à travailler avec eux. Il peut personnaliser le type de données que nous voulons et les formats. Nous pouvons choisir quelles données télécharger. Quicksight est facile à utiliser et dispose d'une variété de fonctionnalités. Il a un pré-test qui nous aide à comprendre comment nous pouvons utiliser les données selon vos besoins."

- Amazon QuickSight Review, Neha K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Si les données sont énormes, le chargement visuel prend beaucoup de temps. De plus, parfois, il ne prend pas en charge la création de champs calculés compliqués. Tous les visuels ne sont pas présents."

- Amazon QuickSight Review, Praveen S.

3. Microsoft Power BI Embedded

Microsoft Power BI Embedded s'intègre parfaitement aux applications pour offrir des capacités d'analyse et d'IA. Avec cela, vous pouvez intégrer des rapports et des tableaux de bord entièrement interactifs et époustouflants dans les applications. Cela améliore l'expérience utilisateur en fournissant des insights profonds sans avoir à changer d'application.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Power BI intégré est évolutif, rapide, précis, flexible et progresse avec de nouvelles fonctionnalités et capacités. Tout le monde peut facilement voir ces choses se produire. La fonctionnalité d'intégration est quelque chose que nous utilisons tous les jours dans notre entreprise. 9 jours sur 10, nous utilisons Power BI via des applications web ou un environnement, ou tout arrangement hébergé ailleurs, pour fournir les avantages de Power BI à des collègues qui ne peuvent pas être présents ou pour qui il est difficile de travailler dans les locaux originaux de Power BI."

- Microsoft Power BI Embedded Review, Ilias V.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La complexité du programme. Il n'est pas convivial. Il nécessite une formation préalable et des connaissances mathématiques avancées pour comprendre pleinement chaque tendance des composants tels que le multiplicateur de base, le multiplicateur réel et la prévision du multiplicateur."

- Microsoft Power BI Embedded Review, Bonanza Z.

4. ThoughtSpot

ThoughtSpot se distingue par ses analyses pilotées par la recherche alimentée par l'IA. Tout comme un moteur de recherche, il permet aux utilisateurs de simplement taper des requêtes en langage naturel pour trouver des insights sur leurs données commerciales. Cela signifie que vous pouvez poser des questions sur vos données en anglais simple et obtenir des réponses instantanées sous forme de graphiques et de diagrammes faciles à comprendre.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"L'interface de ThoughtSpot est incroyablement conviviale, surtout pour les personnes comme moi qui ont du mal avec des données complexes. Elle nous permet de créer des rapports et des tableaux de bord et de gérer les données sans demander l'aide de Power BI. La fonction de recherche sur ThoughtSpot est incroyablement rapide par rapport à d'autres moteurs de recherche. C'est comme avoir une capacité de recherche rapide de données. Nous pouvons gagner du temps en cherchant des données manuellement.

ThoughtSpot répond à nos besoins en tant que nouvelle technologie. Notre outil d'analyse est créé selon nos spécifications, avec des données personnalisées et une intégration avec le reste de notre technologie utilisée dans l'entreprise. Nous aimons échanger des idées liées aux données, et ThoughtSpot le rend simple."

- ThoughtSpot Review, Jai K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Pour notre cas d'utilisation, il existe des limitations clés, telles que l'absence de fonctionnalité de paramètre de date comparable à d'autres outils de BI. Certaines fonctionnalités sont publiées, mais elles semblent ne pas être entièrement développées. Le support a été globalement assez réactif. Cependant, certains tickets sont ouverts depuis longtemps, nécessitant des solutions de contournement."

- ThoughtSpot Review, Katie S.

5. Sigma

Sigma rend l'analyse des données aussi simple que de travailler avec une feuille de calcul, permettant aux utilisateurs d'explorer, d'analyser et de visualiser les données. Les capacités d'IA de la plateforme améliorent la prise de décision en automatisant les tâches d'analyse de données, en prédisant les tendances et en fournissant des recommandations.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Sigma a été un tel plaisir à mettre en œuvre. Nous avons eu du mal avec d'autres outils de BI pendant un an avant de trouver Sigma, et je suis tellement content que nous l'ayons fait. L'outil lui-même est très intuitif à utiliser. Le support de chat en direct et les "heures de bureau" ont rendu cette transition encore plus facile. Je ne peux pas parler assez bien de cette entreprise et de leur outil."

- Sigma Review, Cassie F.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Le filtrage et l'agrégation des dates peuvent être frustrants parfois ; si les données ne sont pas mises à jour pour tous les clients en raison de retards en amont, nous pouvons avoir des vérifications qui échouent et manquer des données. J'aimerais avoir plus de contrôle sur cela et éventuellement un système d'alerte lorsque les données sont mises à jour."

- Sigma Review, Ben A.

Choisir le meilleur des deux mondes

L'IA et l'intelligence économique forment une équipe puissante. Les utiliser ensemble aide les entreprises à résoudre leurs défis et à identifier les opportunités plus rapidement. L'apprentissage automatique permet aux outils de BI d'apprendre, de s'adapter aux utilisateurs et de fournir des recommandations et des suggestions plus pertinentes, souhaitées et améliorées.

De plus, le NLP permet aux utilisateurs de communiquer avec l'outil en utilisant un anglais simple, rendant les outils de BI accessibles à tous.

En savoir plus sur la BI en libre-service et comprendre comment elle facilite l'analyse des données.