Tenez bon ! Vous êtes sur le point d’entrer dans le monde en constante évolution des données et de l’analyse !

Souvent, les entreprises rencontrent des difficultés pour gérer efficacement leurs volumes colossaux de données et s’efforcent d’en extraire des informations pertinentes. Le temps est révolu où les humains effectuaient manuellement l’analyse des données, ce qui entraînait des erreurs dans la prise de décision.

Devinez quoi ?

Nous sommes à une époque où l’IA occupe une place centrale dans la prise de décision, en apportant le soutien nécessaire pour garantir que les bons résultats sont prédits avec précision.

L’expression à la mode “Decision Intelligence” (intelligence décisionnelle) a pris d’assaut le monde des données. Cette approche innovante renforce l’équipe chargée des données et de l’analyse, en favorisant une collaboration efficace et une prise de décision collective. Elle permet également aux organisations de choisir en toute confiance les bonnes données à analyser, ouvrant ainsi la voie à une prise de décision plus éclairée et plus stratégique.

Alors que l’intelligence artificielle a atteint son apogée dans le cycle de hype de Gartner, les prédictions suivantes sur les initiatives en matière de données et d’analyse aident les entreprises à s’équiper pour faire face à l’évolution du monde des données.

Prévision 1 : Gartner prévoit que plus d’un tiers des grandes organisations auront des analystes pratiquant la discipline de l’intelligence décisionnelle, qui comprend la modélisation des décisions, d’ici à la fin de 2023.

Prévision 2 : Gartner prévoit que d’ici 2025, 95 % des décisions qui utilisent actuellement des données seront au moins partiellement automatisées.

Dans la continuité de notre “deuxième édition”, nos experts partagent leur analyse complète des prédictions ci-dessus pour aider les entreprises à pratiquer et à s’adapter rapidement aux nouvelles approches décisionnelles.

Rencontrez nos experts :

1. Kalyan Allam (Senior Technical Manager – BI) se plonge dans le décisionnel
   (Prédiction 1).

2. Rajkumar Purushothaman (directeur de BI & Analytics) partage son expérience dans la création d’un moteur de prise de décision alimenté par l’IA (Prediction 2).

Bonjour à tous, je suis Naresh Kumar , Lead Marketing Strategist chez Zuci Systems. Voyons les prédictions qui contribuent à façonner le processus de prise de décision des organisations !

Déménagement à Kalyan

Prévision 1 : Gartner prévoit que plus d’un tiers des grandes organisations auront des analystes pratiquant la discipline de l’intelligence décisionnelle, qui comprend la modélisation des décisions, d’ici à la fin de 2023.

Naresh : Nous constatons que l’approche de l’intelligence décisionnelle est en plein essor ces derniers temps. En quoi la veille décisionnelle diffère-t-elle des processus traditionnels d’analyse des données et de prise de décision ?

Kalyan : Le processus décisionnel conventionnel, tel qu’il est représenté par la veille stratégique et l’analyse, suit généralement une progression linéaire telle que :

• Ingénierie des données
• Intelligence économique
• Science des données
• Analyse prédictive
• Gestion des décisions

Bien que cette approche séquentielle soit utile, elle présente des inconvénients inhérents. Le retard de la boucle de rétroaction entre les étapes et le manque d’interdépendance entre les décisions prises à différents niveaux entraînent souvent des inefficacités et entravent l’agilité.

Naresh : Pourriez-vous nous parler des défis auxquels les organisations sont confrontées lorsqu’elles adaptent les processus décisionnels traditionnels et de la manière dont l’intelligence décisionnelle ouvre la voie à la résolution de ces défis ?

Kalyan : L’intelligence décisionnelle remet en question l’approche traditionnelle en silos en favorisant la collaboration entre les différents composants du processus d’analyse.

Le passage d’une approche “des données à la décision” à un état d’esprit “de la décision aux données” est un concept essentiel de l’intelligence décisionnelle. Ce changement ne minimise pas l’importance des données ; il met plutôt l’accent sur l’enrichissement des données en se concentrant sur ce qui est pertinent pour atteindre les objectifs de l’organisation. En plaçant la prise de décision au premier plan, les organisations peuvent rationaliser leurs processus d’analyse et éviter les pièges de la surcharge de données.

• L’intelligence décisionnelle incite les organisations à définir leurs objectifs ultimes avant de se lancer dans l’analyse des données. En se concentrant sur les objectifs finaux, il est possible d’élaborer une feuille de route plus ciblée, avec une compréhension claire des résultats souhaités. Cette approche garantit que les données, les outils et les technologies soutiennent la prise de décision et non l’inverse.
• L’intelligence décisionnelle relève le défi de la surcharge de données en préconisant une approche plus ciblée et stratégique. Plutôt que de se noyer dans de vastes ensembles de données, les organisations peuvent extraire des informations significatives en alignant les projets d’analyse sur des objectifs définis. Ce processus permet non seulement d’améliorer la pertinence des données, mais aussi de s’assurer que les décisions sont bien informées et motivées.
• Au lieu d’aborder l’analyse par fragments déconnectés, les organisations sont encouragées à adopter une vision holistique qui intègre la prise de décision et les efforts d’analyse. Cette intégration garantit que les décisions prises à chaque étape se répercutent sur l’ensemble du processus, ce qui favorise un cadre d’analyse plus dynamique et plus réactif.

L’adoption de ce changement de paradigme donne aux organisations les moyens d’agir et garantit que chaque effort d’analyse constitue une étape stratégique vers la réalisation des objectifs globaux de l’entreprise.

Naresh : Quels pourraient être les avantages significatifs de l’adoption de l’intelligence décisionnelle dans les organisations ?

Kalyan : Parmi de nombreux autres avantages, ces quatre-là sont les plus importants :

1. Responsabilité
2. Optimisation des ressources
3. Réduction des coûts
4. Apprentissage continu

• L’intelligence décisionnelle permet d’aligner les décisions sur les objectifs de l’organisation. Elle favorise la transparence des processus décisionnels et des processus fondés sur les données, en établissant des rôles et des responsabilités clairs qui facilitent l’attribution des résultats à des décisions spécifiques.
• En se concentrant sur les décisions les plus critiques et leur impact, l’intelligence décisionnelle permet d’allouer les ressources de manière plus efficace. Il s’agit notamment d’optimiser l’affectation du budget, le déploiement du personnel et les investissements technologiques.
• En améliorant la prise de décision et l’affectation des ressources, les organisations peuvent réduire les dépenses inutiles et accroître l’efficacité opérationnelle, ce qui se traduit par des économies.
• L’intelligence décisionnelle favorise une culture d’apprentissage et d’adaptation continus. Les organisations peuvent tirer des enseignements des décisions réussies et infructueuses pour affiner leurs stratégies et leurs processus.

Naresh : Comment les entreprises peuvent-elles prévoir de former et d’améliorer les compétences de leur équipe d’analystes actuelle pour qu’elle adopte la discipline de l’intelligence décisionnelle ?

Kalyan : Pour adopter pleinement l’intelligence décisionnelle, les entreprises doivent se concentrer sur l’amélioration des compétences non techniques de leurs employés et encourager l’engagement de l’ensemble de l’organisation à l’égard de certains principes clés :

1. Priorité aux résultats.
2. S’appuyer sur des approches centrées sur les données pour prendre des décisions éclairées.
3. L’obligation de rendre compte des décisions.
4. Collaboration entre les équipes.
5. Transparence dans le processus de décision.

Pour inculquer les cinq principes susmentionnés aux organisations et faciliter l’adoption de l’intelligence décisionnelle, les initiatives de formation suivantes peuvent s’avérer utiles :

1. Programmes de formation interfonctionnels : Ces programmes sont conçus pour s’assurer que toutes les personnes impliquées dans le processus de prise de décision, des ingénieurs de données aux analystes BI, aux scientifiques de données et aux cadres supérieurs des différents départements, comprennent l’ensemble du cycle de vie de la gestion des décisions. Les employés comprennent la valeur de la collaboration en saisissant l’impact des rôles individuels sur le processus de prise de décision.

2. Exercices de formation à la collaboration interdisciplinaire : Étant donné que l’intelligence décisionnelle repose sur un travail d’équipe interfonctionnel, il est essentiel d’encourager la collaboration entre les équipes d’analyse et d’autres départements tels que l’ingénierie des données, la stratégie d’entreprise et l’informatique. Les organisations peuvent mettre en œuvre des exercices d’étude de cas en groupe et organiser des séances de remue-méninges. Ces exercices permettent de réagir avec souplesse aux idées et aux contributions des autres départements.

Naresh : Y a-t-il des défis ou des obstacles potentiels que les organisations devraient anticiper lors de la mise en œuvre de l’intelligence décisionnelle, et quelles stratégies recommandez-vous pour y faire face ?

Kalyan : Bien sûr, Naresh. Bien que chaque organisation soit confrontée à des défis uniques en fonction de son secteur d’activité, voici quelques-uns des défis les plus importants qu’il convient de relever :

1) Changement culturel :

1. Défi : Un changement culturel peut s’avérer nécessaire pour donner la priorité à la prise de décision fondée sur les données plutôt que sur l’intuition.
2. Stratégie : Promouvoir une culture centrée sur les données, récompenser les décisions fondées sur les données et célébrer les réussites liées à l’intelligence décisionnelle.

2) Gestion du changement :

1. Défi : Résistance des employés au changement par rapport aux méthodes traditionnelles de prise de décision.
2. Stratégie : Créez un plan de gestion du changement qui comprend la communication, la formation et des incitants pour encourager une transition en douceur. Mettez en évidence les avantages et les réussites de l’intelligence décisionnelle.

3) Résistance à la collaboration :

1. Défi : Différents services ou équipes peuvent être réticents à collaborer aux décisions.
2. Stratégie : Favoriser une culture de collaboration interfonctionnelle par la formation, une communication claire et la démonstration des avantages du travail en commun.

4) Confidentialité des données et conformité :

1. Défi : Respecter les réglementations en matière de confidentialité des données et garantir une utilisation éthique des données tout en démocratisant les données.
2. Stratégie : Élaborer de solides politiques de confidentialité des données, se conformer aux réglementations pertinentes (par exemple, GDPR, HIPAA) et établir des lignes directrices éthiques pour l’utilisation et le partage des données.

5) Mesure du retour sur investissement :

1. Défi : Quantifier le retour sur investissement (ROI) de l’informatique décisionnelle
2. Stratégie : Développez des mesures et des indicateurs clés de performance clairs pour mesurer l’impact de la veille décisionnelle sur les buts et objectifs de votre organisation./li>

Prévision 2 : Gartner prévoit que d’ici 2025, 95 % des décisions qui utilisent actuellement des données seront au moins partiellement automatisées.

Naresh : Pourriez-vous nous aider à comprendre comment les organisations peuvent s’adapter rapidement à la prise de décision basée sur l’IA ?

Raj : J’aimerais vous présenter un cas d’utilisation qui montre comment la prise de décision assistée par l’IA a amélioré le processus d’émission de prêts garantis de l’une des plus grandes banques indiennes. Pour mener à bien un projet d’IA, il faut une collaboration étroite entre l’équipe d’analyse du prestataire de services et l’équipe informatique de la partie prenante afin de garantir un accès facile aux ensembles de données et un déploiement transparent des modèles de ML pour atteindre les résultats souhaités.

La banque devait augmenter son portefeuille de prêts garantis en automatisant le processus d’émission, ce qui aidait l’équipe marketing à élaborer des messages personnalisés à l’intention des clients cibles sur la base des informations fournies par le modèle d’apprentissage automatique. Nous avons suivi une approche en 4 étapes pour créer un moteur décisionnel d’IA qui s’intègre dans leur infrastructure de données existante.

Étape 1 – Phase d’idéation :

• Nous avons collaboré avec les principales parties prenantes de la banque pour comprendre les exigences liées à l’amélioration du portefeuille de prêts garantis, telles que l’augmentation souhaitée en pourcentage de l’émission de prêts et les défis à relever.
• Nous avons établi des indicateurs de performance clés pour évaluer la réussite du projet.
• Nous avons collaboré avec l’équipe informatique pour identifier et accéder à toutes les sources de données pertinentes, en veillant à ce que les données soient exactes et à jour.

Étape 2 – Préparation des données :

• Nous avons examiné les ensembles de données du client afin de recueillir des informations démographiques, des informations sur le compte, des informations sur les garanties, des transactions sur le compte et l’historique de la SMA.
• Nos ingénieurs en données ont procédé au nettoyage des données (traitement des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et des incohérences) afin d’en garantir l’exactitude et ont transformé les données dans un format fiable pour l’analyse à l’aide des outils ELT.
• Nos data scientists ont effectué une première analyse exploratoire des données transformées afin d’identifier des modèles et de repérer des anomalies.

Étape 3 – Recherche et développement :

• Nous avons identifié les caractéristiques/attributs les plus appropriés qui peuvent influencer la performance du portefeuille de prêts garantis.
• Nous avons élaboré des modèles de régression et intégré des modèles d’IA dans le flux de travail existant pour l’émission de prêts.
• Nous avons évalué la performance des modèles initiaux sur la base des connaissances acquises au cours de l’examen. Après examen, nous avons identifié le modèle le plus efficace sur la base de sa précision prédictive et de sa pertinence par rapport aux objectifs de l’entreprise.

Étape 4 – Mise en œuvre et suivi :

• Nous nous sommes assurés que le code du modèle prédictif était bien documenté et déployé dans l’infrastructure de données.
• Notre équipe de science des données a contrôlé les performances du modèle et a apporté les améliorations nécessaires pour garantir des résultats optimaux.
• Nous avons clairement communiqué les idées, les résultats des modèles et les recommandations aux parties prenantes.
• Nous avons également mis en place des mécanismes d’alerte pour informer les parties prenantes si les performances du modèle s’écartent des seuils prédéfinis, ce qui permet une gestion proactive.

Notre approche cohésive de collaboration entre l’homme et l’IA a permis aux modèles d’IA de fournir des prédictions d’éligibilité aux prêts. Il a permis aux décideurs de prendre des décisions finales en toute transparence et de lancer des campagnes de marketing personnalisées auprès de clients ciblés, ce qui s’est traduit par une augmentation de 73 % du portefeuille de prêts garantis.

Cet article a été publié à l’origine dans notre lettre d’information LinkedIn, ZtoA Pulse.

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