Le GenBI : quand l’intelligence artificielle et l’analyse de données révolutionnent la collaboration
L’intelligence artificielle (IA) et l’analyse commerciale ont un réel impact sur la productivité et la collaboration. Selon l’école Sloan du MIT, l’IA générative peut améliorer les performances d’un travailleur hautement qualifié de 40% par rapport à ses pairs qui n’utilisent pas cette technologie. Ces améliorations ne concernent pas uniquement le travail individuel ; elles s’étendent également à la collaboration.
Lorsque l’IA générative et l’analyse commerciale sont combinées de manière efficace, on parle souvent de GenBI. En tant que non-technicien, je suis fasciné par la manière dont des technologies telles que l’IA générative et le GenBI sont utilisées pour rendre la collaboration entre l’homme et la technologie bien plus efficace qu’auparavant. Et ce qui est encore plus intéressant, c’est leur capacité à favoriser une meilleure collaboration entre individus.
Qu’est-ce que le GenBI ?
Le Business Intelligence génératif (GenBI) combine des outils d’IA générative et d’analyse commerciale pour rendre les données d’analyse plus utiles et accessibles aux utilisateurs et aux équipes de données commerciales. Le système fonctionne en connectant une solution d’IA générative aux sources de données existantes et aux outils d’analyse d’une entreprise.
Les systèmes GenBI n’utilisent généralement pas des solutions d’IA générative plus publiques comme ChatGPT, principalement en raison des défis liés au téléchargement de grandes quantités de données sur un modèle de langue très large (LLM) et des problèmes potentiels de sécurité des données liés au partage de données sensibles de l’entreprise de cette manière. Cependant, ces systèmes visent tout de même à fournir une expérience similaire à celle de ChatGPT pour rendre l’analyse commerciale plus simple et accessible.
Avi Perez, directeur technique de Pyramid Analytics, explique que les outils GenBI « permettent aux utilisateurs de soumettre leur requête. Nous la transmettons au LLM avec une série de descriptions des ingrédients – ce que j’appelle les ‘ingrédients’ – pour dire : ‘Voici ce qui se trouve dans la base de données de l’utilisateur.’ Le LLM revient alors avec la recette et indique comment l’utilisateur doit formuler la question à laquelle il cherche une réponse. La question est alors exécutée sur les données elles-mêmes. »
De quelle manière le GenBI est-il utilisé aujourd’hui ?
En utilisant les modèles de traitement du langage naturel inhérents à l’IA générative, les utilisateurs peuvent plus facilement obtenir des informations pertinentes de leurs données. Cela garantit que l’outil GenBI fournit réellement des réponses et des résultats logiques pour la question ou la requête soumise par l’utilisateur.
Avec l’aide du GenBI, les utilisateurs peuvent rapidement et efficacement effectuer des tâches analytiques commerciales pertinentes, telles que la création de tableaux de bord et de rapports, la prévision des résultats futurs, l’investigation des anomalies de performance commerciale, et bien d’autres encore.
En fournissant des données significatives et des rapports en fonction de la demande d’information, les utilisateurs n’ont pas à passer des heures à fouiller dans les données, à coder des requêtes ou à produire des rapports manuellement. Ils peuvent se concentrer sur l’utilisation effective de ces informations pour leurs besoins collaboratifs.
Comment le GenBI peut-il favoriser une collaboration accrue ?
Comme le souligne un récent rapport de Zoom, l’IA peut jouer un rôle crucial dans l’amélioration des efforts collaboratifs. Selon le rapport, 75% des dirigeants d’organisations dont les équipes utilisent l’IA affirment que cela a amélioré leurs capacités de collaboration.
Le plus grand avantage de l’utilisation d’outils d’IA réside dans les économies de temps. La collaboration nécessite souvent beaucoup de temps. Des tâches telles que le partage des actions à prendre, l’obtention et l’évaluation des données, ainsi que la communication, sont essentielles mais peuvent être extrêmement chronophages et détourner l’attention des tâches qui contribuent réellement aux objectifs et activités stratégiques du partenariat.
En automatisant les tâches routinières ou ennuyeuses, ainsi que les tâches pouvant être complexes pour les travailleurs individuels, l’IA – et le GenBI – permettent aux individus impliqués dans des efforts collaboratifs d’économiser du temps et de se concentrer sur des activités telles que des séances de brainstorming créatif ou la prise de décision.
Essentiellement, le GenBI contribue à démocratiser les données disponibles dans une entreprise, permettant aux organisations d’optimiser leurs stratégies marketing, d’accroître leur productivité, de mieux comprendre les dynamiques de leurs processus de vente et de logistique, et bien d’autres encore. En exploitant pleinement les points de données de l’entreprise, les collaborateurs bénéficient d’une transparence et d’une communication accrues pour trouver des solutions à des problèmes majeurs.
Libérer un plus grand potentiel technologique
Avec les outils GenBI, les entreprises disposent d’une ressource supplémentaire pour améliorer l’accès et l’utilisation des données, ce qui peut être un changement majeur dans la façon dont elles collaborent, tant en interne qu’en externe. En permettant à tous les membres de l’équipe de mieux comprendre et utiliser les données disponibles, les organisations peuvent fonctionner de manière plus efficace et obtenir des informations plus fiables.
Lorsque ces informations sont utilisées pour orienter les efforts collaboratifs, les résultats potentiels à chaque étape du partenariat peuvent être considérablement améliorés et simplifiés. De l’amélioration des opérations internes à l’assurance d’une communication claire et transparente avec les partenaires externes, ceux qui tirent pleinement parti du GenBI sont prêts à se donner un avantage concurrentiel distinct.
En conclusion, le GenBI représente une ressource puissante pour améliorer les collaborations internes. Il peut aider les individus dans la préparation des données et l’analyse complexe, leur permettant de travailler ensemble pour identifier et communiquer des insights cruciaux qui peuvent avoir un impact réel sur les performances globales, et ce de manière extrêmement efficace en termes de temps.