Analytique avancée : le pilier des affaires

Qu'est-ce que l'analytique avancée et pourquoi est-elle si importante pour les entreprises ?

Nous définissons l'analytique avancée comme un ensemble de techniques utilisant la statistique et les modèles mathématiques pour découvrir des motifs, obtenir plus de connaissances sur les aspects de l'entreprise et prendre de meilleures décisions. Au cours du processus, de grands volumes d'informations sont analysés et traités de manière à permettre d'extraire des conclusions pratiques et de valeur.

Pour les entreprises, l'analytique avancée est une opportunité. Elle fournit aux responsables de chaque département une vision globale, large, précise et approfondie de leurs opérations, clients, marchés et concurrents. En conséquence, des décisions plus efficaces sont prises, corrigeant et anticipant les erreurs, améliorant les processus et augmentant la rentabilité.

Il y a trois domaines qui, actuellement, sont essentiels dans le domaine de l'analytique avancée. Ce sont les suivants :

• Analyse prédictive
• Apprentissage automatique
• Modèles de langage conversationnel

Apprenons un peu plus en profondeur quelles sont les implications de chacune de ces zones plus spécifiques liées à l'analytique avancée.

Trois domaines pour maîtriser l'analytique avancée

Voyons les détails de chacune des zones mentionnées dans la section précédente et quel impact elles peuvent avoir sur votre entreprise.

Analyse prédictive

La prédiction analytique influence positivement la compétitivité. C'est une technique qui peut optimiser au maximum l'activité d'une organisation. Par exemple, elle permet de prendre des décisions rapides mais bien informées, de mieux gérer les risques et les incertitudes et de détecter à l'avance les obstacles potentiels dans la performance des opérations commerciales.

De plus, il s'agit d'une méthodologie qui favorise la rétention et fidélisation des clients. Comment y parvient-elle ? Principalement, de trois manières différentes :

• Identification des modèles. En analysant les données de manière prédictive, il est possible de prévoir les besoins du client en révélant ses modèles de comportement. De cette manière, il est plus facile de lancer des campagnes de marketing ajustées à ses préférences, augmentant ainsi sa satisfaction et son engagement envers la marque, par exemple.
• Connaissance approfondie du client. L'analytique avancée sous sa forme prédictive révèle également plus de données sur chacun des clients de la marque. En conséquence, il est plus facile de fournir un service client plus personnalisé.
• Découverte du mécontentement. Un client peut ne pas être entièrement satisfait et n'avoir pas encore envisagé de changer de fournisseur ou de compagnie. Avec l'analyse prédictive, il est possible de détecter des signes que quelque chose ne va pas, comme une baisse des commandes ou une augmentation des plaintes déposées auprès du service client.

Lorsque l'analyse prédictive est effectuée dans le cloud, ces avantages et d'autres sont obtenus sans qu'il soit nécessaire d'investir et de maintenir une grande infrastructure, en plus d'obtenir un accès aux données depuis n'importe où dans le monde.

Apprentissage automatique

Un autre domaine remarquable est l'apprentissage automatique. Pourquoi cette technique est-elle si nécessaire dans le monde de l'analytique avancée ? Grâce à l'intelligence artificielle, il est possible d'automatiser et d'optimiser les processus, ainsi que d'établir des modèles prédictifs impossibles à obtenir avec le traitement humain. Et le plus important, nous obtenons une amélioration continue des processus.

Pour obtenir un système d'apprentissage automatique vraiment efficace, il est essentiel de travailler à l'obtention de données de qualité, à la compréhension des modèles et à leur mise en œuvre efficace dans une entreprise. De même, il s'agit d'une technique qui nécessite des ressources de calcul significatives, c'est pourquoi la plupart des entreprises utilisent l'infrastructure en nuage, qui permet puissance et évolutivité selon leurs besoins.

Parmi les principales applications de l'apprentissage automatique, on trouve : la reconnaissance d'images et de vidéos, l'automatisation des processus (de la logistique à la production, en passant par les contrôles de qualité) ou les véhicules autonomes. Dans l'ensemble, l'apprentissage automatique stimule l'innovation et l'efficacité dans les organisations, permettant également une plus grande personnalisation et anticipation des besoins du marché.

Modèles de langage conversationnel

Nous abordons maintenant une autre technologie révolutionnaire. L'émergence des modèles de langage conversationnel améliore les communications et réduit la charge de travail dans certains départements clés.

Cette technologie, généralement matérialisée sous forme de chatbot, est appliquée avec succès dans des domaines tels que le service client et le service après-vente, permettant une interaction plus fluide et naturelle. De même, les modèles de langage conversationnel ont la capacité de personnaliser l'expérience client, en fournissant des réponses précises et pertinentes à leurs questions et besoins.

Enfin, les modèles de langage naturel sont capables d'interpréter le contexte et de maintenir des conversations cohérentes. Les entreprises qui appliquent ce type de solutions s'adaptent mieux à leurs clients et, en même temps, accélèrent les processus correspondants.

Nous avons récemment observé comment des modèles de langage conversationnels comme ChatGPT ont révolutionné le paysage de ces systèmes, allant même jusqu'à dépasser les capacités d'apprentissage initialement prévues. Nous assistons à une révolution qui influence déjà l'amélioration et l'agilité de n'importe quel domaine de l'entreprise, pas seulement le service client.

L'analytique avancée et l'éthique : les deux faces d'une même médaille

L'éthique joue un rôle fondamental dans le contexte de l'analytique avancée. À mesure que les organisations utilisent des techniques avancées d'analyse de données pour obtenir des informations précieuses, il devient nécessaire d'établir des politiques et des pratiques qui promeuvent l'éthique professionnelle dans l'utilisation de ces technologies tout en atténuant les effets des biais, souvent inhérents à une grande variété de jeux de données.

Parlons de trois façons de rendre l'analytique avancée plus éthique :

• Supervision. L'automatisation est très bénéfique, mais les systèmes doivent être inspectés de manière rigoureuse. En conséquence, cela permet aux modèles d'adopter des qualités bien valorisées, telles que la justice ou l'impartialité, et d'éviter des comportements inappropriés, comme la discrimination.
• Qualité des données. Un autre point clé pour atteindre une analytique avancée éthique est de s'assurer que les données sont précises, complètes et fiables, en évitant l'inclusion d'informations biaisées. La transparence dans le processus de collecte et de stockage des données est essentielle pour maintenir la confiance et l'intégrité tout au long des phases ultérieures d'analyse et d'exploitation.
• Formation et sensibilisation. Beaucoup des technologies mentionnées viennent à peine d'arriver. Et, malgré cela, leur potentiel d'impact est extrêmement élevé. Par conséquent, elles doivent être mises en œuvre de manière responsable. La manière d'y parvenir est de sensibiliser et de former le personnel interne sur les aspects éthiques de l'analytique avancée. Les équipes doivent comprendre quels sont les impacts et les risques potentiels, ainsi que l'adoption de bonnes pratiques dans l'utilisation des données et la prise de décisions.

L'analytique avancée avec SEIDOR est la proposition gagnante

L'analytique avancée est en train de devenir une véritable révolution, surtout après l'arrivée de technologies aussi surprenantes que les modèles de langage naturel. Actuellement, toute entreprise sera capable de tirer le meilleur parti des données et de prendre des décisions éclairées. Cependant, il est toujours nécessaire d'incorporer une série de meilleures pratiques et de méthodologies de référence, indispensables pour assurer le succès pendant et après la mise en œuvre de ce type de solutions innovantes.

L'équipe Data & Analytics de SEIDOR compte des professionnels prêts à aborder ces nouvelles technologies et solutions de pointe et à les mettre au service des entreprises. Nous avons plus de 25 ans d'expérience, au cours desquels nous avons aidé plus de 2 500 clients. Si vous souhaitez bénéficier des avantages de l'analytique avancée et avoir le soutien d'experts en la matière, contactez-nous. Nous serons ravis de vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et à mener votre entreprise vers le succès dans le paysage commercial compétitif actuel.