Évoluer l’informatique décisionnelle avec l’IA générative : prochaine étape vers l’analyse agentique

Par Andrew Berry, Scientifique de données principal, Bell Canada

L’informatique décisionnelle (en anglais Business Intelligence - BI) évolue rapidement. Si les systèmes et les tableaux de bord traditionnels d’informatique décisionnelle restent essentiels pour le suivi des performances, il devient tout aussi important de permettre aux analystes de tirer parti de leur expertise dans le domaine pour une compréhension stratégique approfondie, en découvrant des informations plus profondes - le « pourquoi » derrière le « quoi ». Cependant, cela prend souvent beaucoup de temps. L’IA générative (IAG) offre un moyen d’accélérer ce processus, en augmentant les capacités des analystes et en simplifiant le chemin vers les connaissances stratégiques.  

Il est important de se rappeler que l’IA générative n’est pas une solution miracle. Pour fournir des analyses fiables et avancées, une mise en œuvre réussie nécessite une stratégie délibérée fondée sur des données structurées de haute qualité, des actifs de connaissances bien classés et des règles précises spécifiques à l’entreprise. 

Deux capacités clés permettent à l’IAG d‘améliorer l’informatique décisionnelle: 

• • • Les connaissances de surface de l’IAG : fournir des réponses rapides aux questions fondamentales de type « quoi » (par exemple, « Quelle a été la croissance mensuelle du chiffre d‘affaires en Ontario ? »), en accélérant l‘accès aux informations de routine. C‘est là que nous constatons des gains de productivité immédiats. 
    • L‘analyse agentique : elle permet une analyse stratégique automatisée qui aborde des questions complexes, à plusieurs étapes, sur le « pourquoi » et le « comment » (par exemple, « Pourquoi les ventes ont-elles augmenté la semaine dernière dans notre magasin de Toronto ? »), ce qui permet de mieux comprendre et d‘agir en connaissance de cause. C‘est là que l’IAG transforme véritablement l’informatique décisionnelle, en passant du simple rapport à l’analyse perspicace. 

Le parcours de maturité de l’informatique décisionnelle 

Pour intégrer l’IAG dans leur cadre d’informatique décisionnelle, les entreprises passent généralement par les étapes suivantes : 

Première étape, l‘ère des tableaux de bord : forte dépendance à l‘égard des tableaux de bord et des rapports standard. Les analystes passent un temps considérable à extraire manuellement des données pour répondre à des demandes ad hoc. Cette étape est réactive ; les informations plus approfondies prennent du temps, ce qui peut retarder la prise de décisions importantes. 

Deuxième étape, devenir plus intelligent avec l’assistance de l’IAG : l’IAG traite les questions de surface, éventuellement dans le cadre d‘outils d’informatique décisionnelle existants. Cela accélère les requêtes de routine, libérant les analystes pour des analyses plus complexes. Les questions « pourquoi », cependant, nécessitent encore souvent des recherches manuelles. 

Troisième étape, l‘avenir est agentique (analyse agentique) : Les systèmes d‘IA avancés s‘attaquent de manière proactive aux questions complexes, en effectuant des analyses de manière automatique ou semi-automatique. Il s‘agit d‘une transformation. Les analystes deviennent des conseillers stratégiques, guidant et validant les conclusions de l‘IA. Cette étape nécessite des actifs de connaissances bien gérés, des données propres, des métadonnées descriptives, des règles métier bien définies et des guides analytiques. 

Le rôle du patrimoine de connaissances 

Le passage de la deuxième à la troisième étape nécessite de cultiver et de gérer délibérément le patrimoine de connaissances. Ces actifs permettent aux systèmes d‘IA d‘effectuer des analyses complexes de manière fiable et précise. Les éléments clés sont les suivants 

• • • Des données et métadonnées structurées : des données propres et bien étiquetées constituent la base d‘une connaissance précise de l‘IA. Des métadonnées contextuelles complètes sont essentielles. 
    • Une expertise et des règles du domaine : il est essentiel de documenter la manière dont les analystes experts interprètent les données, identifient les anomalies et appliquent la logique métier. Une logique métier claire garantit que les informations issues de l‘IA restent pertinentes et exploitables. 
    • Les guides analytiques : la capture des séquences d‘investigation et des flux de travail communs fournit une structure permettant aux systèmes d‘IA de résoudre des questions complexes et à multiples facettes, en imitant les processus analytiques des experts. 
    • Un apprentissage itératif : des boucles de rétroaction où les interactions avec les utilisateurs et la validation par les expert technique affinent continuellement les agents d‘IA pour garantir la précision et l‘adaptation. 

Faites progresser votre parcours en matière d‘analyse et d‘IA avec Bell 

Comprendre les étapes de la maturité de l’informatique décisionnelle et investir stratégiquement dans les actifs de connaissances est essentiel pour bâtir une fonction d’informatique décisionnelle plus efficace. Grâce à l‘expertise approfondie de Bell en matière de stratégie de données, de mise en œuvre de l‘IA et de gouvernance, nous pouvons vous aider à franchir ces étapes, en tirant parti de l’IAG pour obtenir des informations plus approfondies et prendre des décisions plus éclairées. Travaillons ensemble pour rehausser vos capacités en matière d’informatique décisionnelle.  

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