Datafication et IA : détails et informations importants

Cet article explore la synergie entre la datafication et l’IA, mettant en lumière les différentes opportunités et innovations commerciales qui pourraient en découler.

L’ère numérique a transformé les données en une nouvelle classe d’actifs qui peut faire ou défaire les entreprises, et le processus de leur gestion est appelé datafication.

La datafication a rapporté des milliards de dollars à de nombreuses organisations et à leurs fondateurs et a également détruit celles qui refusaient de datafier.

Couplé avec intelligence artificielle, la datafication offre un outil unique pour transformer les industries, remodeler les interactions entre les entreprises et les clients et augmenter les profits là où aucun ne semblait auparavant ne pas exister.

Ce blogue explore la synergie entre la datafication et l'IA, mettant en lumière les différentes opportunités et innovations commerciales qui pourraient en découler.

Qu’est-ce que la datafication ?

La datafication est le processus de collecte, d'analyse et d'utilisation de données générées à partir de diverses sources, pour prendre des décisions commerciales éclairées. La datafication peut aider à transformer n'importe quelle entreprise en décomposant les différentes parties de ses opérations en informations quantifiables qui peuvent ensuite être suivies, surveillées et analysées. Ce processus conduit naturellement à des améliorations des produits et des services.

La philosophie de la datafication repose sur la compréhension de l’information comme un atout, car une entreprise peut facilement obtenir un avantage économique en utilisant les informations dont elle dispose. Ainsi, beaucoup gratuitement ici  et de Freemium les services existent aujourd’hui grâce aux bénéfices économiques de la datafication.

Les avantages de la datafication

La datafication d'une entreprise avec l'IA présente de nombreux avantages, qui entraîneront une amélioration de l'efficacité, productivité, et des bénéfices pour l'entreprise. Voici quelques-uns de ces avantages.

  1. Comprendre les clients: Analytics vous donnera des informations approfondies sur vos clients, leurs comportements, leurs désirs et leurs préférences. La datafication est donc indispensable pour toute entreprise centrée sur le client.
  2. Recherche de tendances: L'analyse des données de votre entreprise vous montrera où les choses vont. Vous pouvez découvrir des tendances, rechercher ces tendances et découvrir des informations qui peuvent permettre à votre entreprise de rejoindre le mouvement de manière rentable.
  3. ACTUALITES: Effectuer une analyse des données de temps en temps peut vous fournir des informations précieuses auxquelles vous ne vous attendiez pas et qui pourraient transformer votre entreprise et votre fortune.
  4. Augmenter l'efficacité: Les informations basées sur les données conduisent souvent les entreprises à devenir plus efficaces en passant à des processus plus productifs ou en réduisant ceux qui sont inutiles. Cela peut également inclure l’automatisation.
  5. Réduire les coûts: Les informations et les modèles issus de la datafication peuvent vous aider à réduire les coûts opérationnels, ce qui est un plus.
  6. Concentrez-vous avec 80/20: La datafication peut révéler toutes les inégalités des systèmes et l'utilisation des ressources dans une entreprise, aidant ainsi l'organisation à réaligner ses priorités et à augmenter sa productivité.
  7. Analyses prédictives: La datafication de l'IA peut utiliser les données historiques d'une entreprise pour prédire les tendances futures, et ces informations conduisent à une meilleure orientation sectorielle et à des investissements pour de meilleurs rendements.

Le rôle de l'IA dans la datafication

Alors que l'analyse des données est traditionnellement une affaire manuelle menée par les analystes, l'introduction de l'intelligence artificielle facilite le travail et permet aux plus petits start-up de s’offrir des niveaux plus élevés de business intelligence qui auraient autrement été réservés aux privilégiés.

Voici les principaux rôles/avantages de l’IA pour la datafication.

  • Extrayez rapidement les renseignements: Des modèles aux tendances en passant par tous les types d’informations, l’IA peut les extraire rapidement de grands ensembles de données – bien plus rapidement que n’importe quel analyste de données humain ne peut le faire.
  • Prise de décision améliorée: Disposer d'une source de business intelligence rapide et relativement fiable permettra à toute équipe ou entreprise de prendre les bonnes mesures rapidement et de manière décisive.
  • Efficacité accrue: L'IA permet à toute organisation d'exploiter davantage de données à moindre coût, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle en réduisant les efforts humains, le temps et l'énergie.
  • Automatisation des tâches: La beauté de l'intégration de l'IA dans le processus de datafication d'une entreprise est que l'automatisation complète devient plus facile puisque la plupart du travail a déjà été effectué. Il suffit ensuite de quelques règles pour déterminer les conditions qui doivent déclencher des processus automatisés, et c'est tout.

Les données utilisées à des fins de datafication peuvent provenir de n’importe quelle source, à condition qu’elles soient fiables. Votre source idéale dépendra de votre type d’entreprise et de ce que vous comptez accomplir. Voici quelques sources populaires.

  • Appareils et capteurs IoT: Cela peut inclure des appareils Internet des objets directement connectés au Web ou des capteurs ordinaires à partir desquels l'entreprise peut collecter des informations par d'autres moyens.
  • Réseaux Sociaux: Les entreprises centrées sur le client peuvent obtenir de nombreuses informations en récoltant autant de données que possible à partir des interactions sur les réseaux sociaux.
  • E-commerce: Toutes les plateformes de commerce électronique sont une mine d’or comportementale pour les entreprises désireuses d’exploiter les données.
  • Application mobile: Les applications mobiles gratuites et premium peuvent récolter de nombreuses informations sur leurs utilisateurs que les développeurs peuvent utiliser de nombreuses manières innovantes.
  • Web Analytics: Même des sites Web apparemment ordinaires peuvent produire de nombreuses données significatives lorsqu'ils sont correctement suivis avec des outils tels que Google Analytics.
  • Dispositifs médicaux: Les dossiers médicaux, les gadgets électroniques et tout ce qui collecte des données médicales peuvent être de bonnes sources de données.
  • Transactions financières: Les entreprises qui fournissent une infrastructure financière exploitent généralement leurs vastes archives financières pour obtenir un large éventail d'informations sur les clients, la fraude et l'optimisation.
  • Entrepôt et chaînes d’approvisionnement: En surveillant chaque niveau de leurs chaînes d'approvisionnement et de leurs entrepôts, les entreprises peuvent produire suffisamment de données pour rationaliser définitivement leurs opérations.
  • Bases de données publiques et privées: Des fichiers plats à MySQL, MariaDB et bases de données dédiées dans divers déploiements locaux et cloud, chaque source d'informations organisée est une bonne source de données.
  • Documents gouvernementaux: auto-explicatif.
  • Systèmes de surveillance: Les images et les données vidéo peuvent être extraites par l'IA.

Domaines d'application de la datafication et de l'IA

Les données peuvent théoriquement être exploitées pour améliorer l'offre de n'importe quelle organisation sur n'importe quel marché. Cependant, voici les secteurs dans lesquels la datafication et l’IA sont déjà appliquées avec succès.

  • Fabrication
  • Banque et financier
  • Système de santé
  • Robotique
  • L’agriculture
  • Systèmes d'apprentissage personnalisés
  • Recommandations personnalisées de produits et services
  • Systèmes de covoiturage comme Uber et Lyft
  • Navigation utilisant le GPS et les technologies associées
  • Commerce de détail et ventes
  • Systèmes d'assurance
  • Ressources humaines et adéquation travail
  • Véhicules autonomes
  • Maintenance prédictive des machines
  • Détection de fraude
  • Les moteurs de recherche et classement

Considérations et défis

Il y a des défis et des problèmes à considérer avec les projets de datafication et d’intelligence artificielle. Voici quelques-uns des principaux.

  1. Complexité: La gestion des données et l'utilisation de l'IA pour les analyser peuvent être une affaire complexe, nécessitant souvent du personnel formé ou expérimenté.
  2. Biais algorithmique: Les modèles d'IA peuvent être compromis lorsqu'ils sont formés avec des données unilatérales. Par exemple, entraîner un modèle de robot avec uniquement des visages caucasiens. Bien sûr, il aura des problèmes avec les visages asiatiques et africains.
  3. Ordinateurs portables Resources: La datafication avec l'IA peut nécessiter des ressources informatiques élevées si vous exécutez de grandes opérations.
  4. Qualité des données: Les déchets entrants, les déchets sortants tiennent toujours. Quelle que soit la qualité d’un modèle d’IA, les données que vous lui fournissez déterminent les résultats que vous en obtenez.
  5. Sécurité Défis: Les modèles d'IA peuvent être sensibles aux attaques. De plus, la confidentialité des données et les risques associés doivent également être pris en compte.
  6. Conformité réglementaire: Si vous souhaitez extraire des informations de vos utilisateurs, vous feriez mieux d'être conscient des lois et réglementations sur la protection des données en vigueur dans les juridictions concernées.
  7. Conséquences inattendues: Les modèles d'IA peuvent lancer des actions qui peuvent avoir des conséquences inattendues ou ne devenir visibles que lorsqu'il est trop tard. Qui est responsable ?
  8. Déplacement d'emploi: L'automatisation de la datafication avec l'intelligence artificielle conduit naturellement à une perturbation de la main-d'œuvre. Même si les résultats de la datafication pourraient également accroître la demande de nouveaux travailleurs qualifiés.

Comment datafier votre organisation

La dataification de votre organisation est un processus continu qui nécessite simplement que vous preniez des mesures dans la bonne direction. Mais comme le prouvent de nombreuses entreprises, il n’existe pas de règles strictes en matière de datafication. Voici cependant quelques-unes des étapes que vous devrez suivre.

  • Investissez dans l’infrastructure de données, notamment le matériel, les logiciels, les capteurs et les appareils IoT.
  • Collectez et stockez des données provenant d'autant de sources que possible.
  • Établissez une culture axée sur les données dans votre entreprise en définissant la manière dont vous utiliserez les informations au travail.
  • Mettez en place des politiques pour garantir la qualité des données que vous collectez.
  • Intégrez les données d’autant de systèmes et de services que possible en centralisant votre entrepôt de données.
  • Favoriser la collaboration entre les data scientists et le reste de l’organisation.
  • Commencez petit avec un simple Projet, puis développez votre datafication à mesure que vous gagnez en expérience.

Comment effectuer une analyse des données d'IA

Après la datafication de votre organisation, vous pouvez effectuer une analyse IA des données de votre entreprise en suivant les étapes suivantes.

  1. Définir les objectifs: Vous devez d’abord savoir quel type d’informations, de résultats ou de modèles vous espérez obtenir du processus. Ceux-ci doivent également correspondre aux besoins de votre entreprise.
  2. Choisissez l'approche IA: Vous devrez également choisir la bonne discipline d’IA qui pourra vous aider à atteindre vos objectifs. Par exemple, le traitement du langage naturel, un algorithme d’apprentissage automatique ou un modèle d’apprentissage profond.
  3. Collecter et nettoyer les données: Ici, vous devez organiser toutes vos données provenant de différentes sources et les faire prétraiter et prêtes à l'emploi.
  4. Entraînez un modèle personnalisé ou utilisez-en un prédéfini: Certains outils d'analyse d'IA sont livrés avec des modèles pré-entraînés que vous pouvez utiliser immédiatement. Sinon, vous devrez d'abord entraîner un modèle ou affiner un modèle déjà formé en utilisant la plupart des données que vous avez collectées.
  5. Valider et affiner le modèle: Après la formation, vous devez évaluer la qualité de votre modèle en matière d'extraction d'informations, d'identification de modèles et de prédictions pour voir si cela vous convient ou s'il nécessite une formation supplémentaire.
  6. Analyser et visualiser: Si tout se passe bien, vous pouvez désormais effectuer votre analyse et publier les résultats avec de bonnes visualisations pour vous aider à tracer le cours de votre entreprise. Ceux qui cherchent à automatiser les processus peuvent aller plus loin à partir de là.

Liste des meilleurs outils d'analyse de données d'IA

Entreprises utilisant la datafication et l’IA

De nombreuses entreprises du monde entier ont déjà recours à la datafication et à l’intelligence artificielle pour prendre l’avantage sur leurs concurrents ou à d’autres fins. Voici une courte liste de certaines de ces grandes entreprises et de la manière dont elles appliquent les technologies.

  1. Google: Google applique massivement des algorithmes de datafication et d'IA pour de nombreuses tâches, notamment le classement dans les moteurs de recherche, la reconnaissance d'images, le ciblage publicitaire et le traitement du langage naturel.
  2. Amazon: Ce géant de la vente au détail les utilise, entre autres, pour des recommandations de produits et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
  3. Facebook: Des flux personnalisés au ciblage publicitaire en passant par la reconnaissance d’images, Facebook n’est pas en reste dans la datafication avec l’IA.
  4. Netflix: Les données sur les préférences et le comportement des utilisateurs sont extraites pour créer des recommandations personnalisées pour les films et les émissions de télévision. De plus, la société les utilise également pour prédire la demande pour ses productions de contenu original.
  5. Uber: Les recommandations d'itinéraires s'appuient sur l'IA et les données pour fonctionner correctement. Ainsi que pour optimiser les prix.
  6. Tesla: Les voitures autonomes de Tesla s'appuient sur des données en direct provenant de l'environnement de la voiture pour prendre des décisions de conduite et naviguer dans les rues.
  7. Airbnb: Des résultats de recherche aux recommandations personnalisées en passant par la détection des fraudes, Airbnb utilise également la datafication avec des stratégies d'IA.

Foire aux Questions

Voici quelques questions fréquemment posées concernant la datafication d’entreprise avec l’intelligence artificielle.

Q : Comment la datafication et l’IA fonctionnent-elles ensemble ?

R : La datafication est le processus qui fournit un grand volume de données que l'entreprise peut exploiter pour obtenir des informations, tandis que l'IA trouve des modèles et des tendances à partir des données.

Q : Quelles sont les applications de datafication et d'IA ?

R : Leurs applications incluent les moteurs de recherche, les chaînes d'approvisionnement, les recommandations personnalisées, l'automatisation des tâches, la fabrication et bien d'autres encore.

Q : La datafication et l’IA prendront-elles le pas sur l’humain ? emplois?

R : Oui et non. Oui, car cela réduit le besoin de travail manuel supplémentaire de la part des humains, ce qui entraîne moins de postes liés aux données. Et non, car cela crée également davantage d’opportunités de travail dans les entreprises.

Q : La datafication constitue-t-elle une menace pour la vie privée ?

R : Cela dépend de l’entreprise qui collecte les données et de l’utilisation qu’elle en fait. De nombreuses juridictions ont de toute façon des lois sur la confidentialité des données pour protéger les utilisateurs.

Conclusion

En résumé, vous avez vu comment la synergie des algorithmes de datafication et d’intelligence artificielle contribue à bouleverser les secteurs en ligne et dans le monde entier, depuis les paiements numériques jusqu’aux moteurs de recherche, en passant par la fabrication, la maintenance prédictive et les véhicules autonomes.

Il est certain que cette tendance n’est pas près de disparaître. Il est donc préférable que votre entreprise le fasse déjà ou qu’il soit préférable de commencer maintenant.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke est un passionné d'informatique qui aime lire un large éventail de livres. Il a une préférence pour Linux plutôt que Windows/Mac et utilise
Ubuntu depuis ses débuts. Vous pouvez le retrouver sur Twitter via bongotrax

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