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Intelligence décisionnelle: la nouvelle ère de IA

Nous vivons dans un monde où les changements sont instantanés et où la prise de décision acquiert une importance accrue et une importance commerciale. Les données et les informations sont des ressources précieuses qui peuvent soit contribuer au succès global de l'entreprise, soit entraîner des pertes commerciales substantielles. Mais que se passerait-il si les technologies numériques pouvaient aider à la prise de décision, permettant aux gens d'être mieux informés et plus confiants dans la réalisation des objectifs stratégiques ou opérationnels? La Décision Intelligence entre en scène pour des décisions précises, fondées sur des informations et prises au moment opportun.

Pourquoi l'intelligence décisionnelle est-elle importante?

Technologies de décision intelligente encourager les entreprises à utiliser Intelligence artificielle (AI) ou Apprentissage automatique (ML) pour transformer des informations non structurées en informations décisionnelles précises, rapides et réalisables. Cela implique différentes méthodes (théories de la décision ou cartographie de la décision) et technologies (ML et automatisation) pour relier les données aux résultats. En fin de compte, cela conduit à un succès commercial optimal puisqu'il semble y avoir une interconnexion directe entre l'efficacité de la prise de décision et le comportement financier. L'entreprise qui respecte ces conditions a une vision commerciale claire dans laquelle tous les départements et bureaux sont mieux informés des résultats des événements.Analystes de Gartner a déclaré l'ID comme l'une des tendances technologiques les plus imposantes pour 2022. Certains chiffres ci-dessous parlent en faveur de l'importance de l'ID dans la prise de décision, soulignant son potentiel remarquable :
Intelligence décisionnelle

Quelle est la différence entre l'intelligence décisionnelle et l'IA?

L'intelligence artificielle est une théorie et une pratique qui permet aux machines d'effectuer des tâches et des opérations que seuls les humains peuvent habituellement gérer (par exemple, le traitement du langage ou la perception visuelle). L'intelligence décisionnelle, à son tour, est une application commerciale de la prise de décision par l'IA, permettant aux entreprises et aux commerces de tirer pleinement parti des décisions fondées sur les données dans la sphère commerciale.

DI a toujours une connotation commerciale, axée sur les chiffres et les statistiques. Par exemple, lorsque nous planifions d'étendre la part de marché, de lancer de nouveaux produits, ou même d'embaucher de nouveaux employés, nous impliquons l'AI pour nous aider. En considérant la situation abstraite, supposons que l'IA ait développé un algorithme qui prédit la demande d'un produit spécifique dans le marketing. Finalement, il devient DI une fois que l'équipe marketing met en œuvre cette même décision de produit spécifique créée sur la base d'une prédiction alimentée par l'IA. Par conséquent, la prise de décision par l'intelligence artificielle est un phénomène qui sert de modèle particulier pour les actions DI à vocation commerciale.

Decision Intelligence vs Business Intelligence

Maintenant, nous avons compris comment l'IA et l'ID sont interconnectés. Mais il y a encore une autre définition de l'ID qui doit être expliquée. Clarifions ce que Intelligence économique (BI) et découvrez ses principales caractéristiques, qui sont différentes de celles de l'AI.

La Business Intelligence est une définition large qui regroupe l'analyse d'entreprise, visualisation des donnéesl'exploration des données, les outils et l'infrastructure de données, ainsi que d'autres pratiques visant à faciliter la prise de décision.

L'une des caractéristiques importantes de la BI est de filtrer les données pour en extraire des informations. L'intelligence décisionnelle va plus loin puisqu'elle crée une interconnexion impactante des performances techniques et des objectifs commerciaux pour créer des décisions motrices. Bl'intelligence décisionnelle aide à préparer les bases de la prise de décision basée sur la DI, en analysant, visualisant et extrayant des insights à l'aide d'outils tels que Tableau, Power BI, et autres.

En résumé, l'intelligence décisionnelle peut être illustrée comme une combinaison des éléments suivants science des donnéesIl s'agit d'un outil de gestion de l'information, de gestion globale et d'intelligence économique. Il extrait les informations recueillies par les parties prenantes, les gestionnaires et les PDG et canalise ce flux structuré dans le sens de la prise de décisions fondées sur les données.

Decision Intelligence vs Business Intelligence

Comment l'intelligence décisionnelle permet-elle de prendre des décisions d'affaires?

Les experts définissent trois types d'aide à la prise de décision. Ils dépendent du niveau d'autonomie et du degré d'interférence humaine dans le processus.

Le premier niveau est l'aide à la décision qui implique la logique des machines et des outils auxiliaires tels que l'analyse, les alertes et l'exploration des données. À ce niveau, les humains prennent des décisions uniquement par eux-mêmes. 

L'augmentation des décisions est le deuxième niveau où les machines jouent un rôle plus proactif et plus important. Elles analysent et évaluent les données et génèrent des recommandations et des prédictions, tandis que des personnes responsables les examinent et les valident. Les humains peuvent accepter instantanément la proposition ou coopérer avec une machine pour la modifier et l'améliorer.

Le troisième niveau implique l'automatisation des décisions, qui réduit considérablement l'implication des humains avec la délégation totale de l'exécution des tâches aux machines. Les dispositifs utilisent automatiquement des règles, des instructions et des prédictions basées sur l'IA, tandis que les humains agissent comme des superviseurs de haut niveau qui surveillent les risques et sont prêts à examiner les résultats.

Décision d'affaires

Il convient de mentionner que ce modèle à trois niveaux n'est pas rigide et qu'il est susceptible d'évoluer. De plus, certaines décisions ne nécessitent pas d'augmentation ou d'automatisation car elles sont peu fréquentes et sensibles, et les humains les gèrent mieux. Néanmoins, un modèle d'ID efficace comprend trois niveaux, avec la possibilité de réduire ou d'augmenter le niveau d'automatisation pour répondre à certains besoins particuliers.

Intelligence décisionnelle

Quelles sont les composantes de l'intelligence décisionnelle?

L'intelligence décisionnelle combine des technologies (par exemple l'IA et l'automatisation des processus, l'apprentissage automatique, etc.) pour parvenir à des décisions économiquement raisonnables. L'IA et l'apprentissage automatique sont destinés à collecter des données et à fournir des informations structurées afin d'obtenir des informations, mais ils ne traitent pas de l'exécution et des résultats des décisions. Dans le même temps, les applications de processus métier (par exemple, l'automatisation robotisée des processus, l'exploration des processus et la découverte des processus) sont axées sur les tâches, ce qui signifie qu'elles exécutent parfaitement les tâches mais ne contribuent pas à l'efficacité de la prise de décision.

L'intelligence décisionnelle réunit l'IA, l'automatisation des processus et l'apprentissage automatique, en reliant les données aux décisions et aux résultats. Elle fournit des aperçus basés sur les informations traitées, les utilise pour prendre les bonnes décisions, et fournit un retour d'information en vérifiant l'efficacité des décisions.

La technologie DI courante comprend généralement les éléments suivants:

  • l'explication et la justification des recommandations du système;
  • le retour d'information sur les décisions antérieures ( raisons d'accepter ou de rejeter une recommandation);
  • comparaison de l'impact réel et prévu.

Quel impact commercial pouvez-vous attendre de l'intelligence décisionnelle?

De plus en plus de marques internationales dans divers domaines adoptent les technologies DI. Google a ouvert un département de 17 000 employés qui s'occupe de l'AI en 2018. De même, Alibaba a créé un Decision Intelligence Lab pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité de l'analyse des données, de l'arrangement du capital, du processus de contenu, de la tarification des stocks et de la répartition des actifs en 2018.

Aujourd'hui, de nombreuses entreprises sont confrontées à des problèmes liés à l'absence de solutions d'intelligence artificielle, c'est pourquoi elles ne disposent pas d'instruments pertinents de mise à l'échelle de l'entreprise et de transformation numérique dans le domaine du commerce électronique. L'intelligence décisionnelle, au contraire, élimine ces difficultés et donne aux entreprises la capacité d'obtenir l'impact commercial escompté.

<Gartner prévoit que 33% des organisations affecteront des analystes à l'intelligence décisionnelle d'ici 2023. Par conséquent, de plus en plus d'entrepreneurs cherchent à obtenir une vue d'ensemble de ce qu'est l'intelligence décisionnellepour bénéficier d'une technologie innovante à la recherche d'une solution rentable et rentabilisée. Compte tenu de notre entreprise, Innowise est en mesure de fournir des solutions DI et BI de toute complexité et portée et est prêt à offrir une solution commerciale qui rationalise les flux de travail et stimule les ventes.

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auteur
Dmitry Nazarevich DIRECTEUR TECHNIQUE

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