L’Intelligence Augmentée va démocratiser l’accès à la data

La Business Intelligence ne date pas d’hier, mais elle a connu de profonds bouleversements, dont Qlik a été un acteur majeur. Après l’ère des rapports statiques et des requêtes lourdes et complexes pour obtenir une réponse à chaque question, Qlik a mis l’analytics entre les mains des utilisateurs en simplifiant l’exploration des données, grâce notamment à son Moteur Associatif, une technologie unique brevetée, qui permet à tous les utilisateurs (sans compétences particulières) d’explorer librement leurs données, sur n’importe quel axe, et de découvrir toutes les connexions existantes entre ces données.

Cette approche radicalement différente a permis de diffuser les avantages de la BI à une multitude d’utilisateurs à l’échelle de l’entreprise, et plus seulement à une poignée d’experts IT. Toutefois, si la BI de deuxième génération a été plus largement utilisée que la BI de première génération, atteignant entre 25 et 50 % des employés selon les estimations, il reste encore 50 à 75 % du personnel qui ne se base que sur son instinct, son intuition et son expérience passée.

Comment faire pour développer l’usage de l’analytics ?

Les données sont la base de l’économie numérique et chaque utilisateur métier doit savoir les utiliser. Sans cela, les données resteront inexploitées, la plus grande partie de leur valeur sera ignorée, et les entreprises ne seront pas compétitives. La perspective d’une visualisation simple et rapide des données avec les outils de BI de deuxième génération a atteint ses limites. Il faut aller plus loin pour développer un usage plus « démocratique » de la donnée.

Cela nécessite une sensibilisation des utilisateurs, une formation pour qu’ils deviennent « data literate », et cela passe aussi par l’utilisation de la technologie, et notamment de l’IA.

L’intelligence augmentée au profit de l’analytics

La plupart des problèmes métier complexes nécessitent une perspective humaine. C’est pourquoi nous appelons l’IA « Intelligence Augmentée » : l’intelligence et l’intuition de l’homme sont complétées par l’apprentissage machine.

Lorsque nous avons créé le Qlik Cognitive Engine en 2018, nous ne voulions pas faire une boite noire séparée de notre plateforme, nous l’avons au contraire intégré pour qu’il soit au service de l’utilisateur. Notre approche de l’intelligence augmentée s’appuie sur notre technologie unique d’indexation associative, qui associe les interactions humaines aux schémas générés par la machine. Lorsque les utilisateurs explorent leurs données, le Cognitive Engine leur suggère de nouvelles manières de les envisager, en mettant en avant les informations à approfondir, et ceci en prenant en compte le contexte et le comportement de l’utilisateur.

Ce n’est pas simplement un moteur statistique ou basé sur des règles – c’est plutôt un tout nouveau framework d’intelligence artificielle qui dévoile des informations dans les données en utilisant une variété de techniques.

Et avec la version de novembre 2018, le Cognitive Engine prend désormais en charge le machine learning. Cela signifie qu’il devient plus intelligent au fil du temps et fait des suggestions plus pertinentes et contextuelles. Il se base pour cela sur le comportement et les commentaires des utilisateurs, les artefacts Qlik, les règles métier des bibliothèques globales, etc. L’apprentissage automatique change la donne et nous positionne à la pointe de l’IA dans le domaine de l’analyse.

L’IA au cœur de la chaine d’analyse de la data

Avec notre plateforme et l’intégration du moteur cognitif, l’IA peut maintenant s’appliquer à de nombreuses étapes dans la chaîne de production de l’information : depuis la préparation des données, en incluant le profilage et la gestion automatique de divers types de données, l’automatisation des étapes de transformation des données et des statistiques générées automatiquement, jusqu’à la visualisation, où le moteur va suggérer les graphes et représentations les mieux adaptés à l’analyse et au jeu de données.

L’IA s’applique également à l’exploration des données, avec une suggestion automatique des connexions les plus pertinentes entre les jeux de données. De même, l’intégration d’algorithmes R ou Python au cœur de notre moteur permet des calculs et analyses avancées et en temps réel.

L’analytics conversationnel avec le langage naturel

D’autres innovations autour de l’IA sont également intégrées pour améliorer l’expérience utilisateur. C’est le cas notamment du Natural Langage Processing, qui permet de mettre en place une analyse conversationnelle, à travers un chabot par exemple, en intégrant des fonctionnalités de Smart Search qui simplifient fondamentalement le processus d’analyse. L’utilisateur interroge simplement le logiciel en langage naturel ou avec de simples mots clefs, et obtient non seulement des réponses, sous forme de KPI ou de graphique, mais aussi des suggestions, pour aller plus loin dans l’analyse.

Les utilisateurs peuvent ainsi poser des questions et obtenir des réponses de manière conversationnelle, sans avoir à connaître le fonctionnement des applications analytiques, et en bénéficiant d’un assistant expert qui va les aider à approfondir leur analyse, ce qui améliore leur capacité de compréhension et d’argumentation à partir des données.

Chez Qlik, nous avons toujours eu une vision démocratique de l’analytics. Notre entreprise a été fondée sur l’idée que la véritable promesse de la donnée ne sera tenue que si chaque utilisateur métier peut interagir avec elle et faire des découvertes générant des résultats qui apportent un avantage concurrentiel. En intégrant l’IA au cœur du processus analytique pour transformer l’expérience utilisateur, nous disposons de la technologie et de l’approche permettant de faire de cette vision une réalité pour votre entreprise.

Pour découvrir l’Intelligence Augmentée en action, venez assister à une démonstration sur le stand A11 tout au long du salon.

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