Épisode 2 : Placer l'IA au cœur de son organisation
Taking AI from trend to reality
L'IA générative ouvre la voie à une nouvelle ère de productivité et de prospérité.
Pourtant, un risque existe : la fiabilité de ses résultats est remise en cause, car ces derniers sont issus de données non vérifiées et tant de leur traçabilité et leur qualité ne seront pas contrôlés, il persistera. Si ce problème n'était pas résolu, il pourrait constituer un danger exponentiel à la fois pour les entreprises et la société.
Il nous faut trouver un nouveau modèle favorisant l'utilisation de données fiables et de meilleure qualité. Cela suppose des données dont les attributs vont au-delà des trois V associés traditionnellement au Big Data (Volume, Vélocité et Variété) pour englober deux autres V : Validité et Valeur.
Mais comment y parvenir ?
Au début de cette année, Qlik a identifié 10 nouvelles tendances en matière de données, d'analytics et d'IA. Leur objectif est d'aider les organisations à garantir que toutes leurs données sont fiables et sources de valeur au sein de l’économie de l’IA. Si vous ne l'avez pas encore lu, vous pouvez accéder à l'intégralité du Thought Leadership Paper ici ou regarder le webinar disponible à la demande.
Maintenant que vous connaissez le contexte, voyons comment intégrer ces tendances aux pratiques de l'entreprise.
Dan Sommer
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L'IA hybride, un bon compromis
L’IA traditionnelle parviendra-t-elle un jour à maturité ou l’IA générative prendra-t-elle sa place ?
L'une des principales idées fausses consiste à croire que l'IA générative remplacera tous les outils d'IA existants.
C'est loin d'être vrai.
Aujourd'hui, l'IA a suffisamment mûri pour être mise en production et à l’échelle. Vous pouvez désormais en exploiter le potentiel pour combler le déficit de maturité de l'IA générative, en particulier dans des cas d'usage bien établis tels que l’analyse des fraudes et des taux d’attrition.
Qlik Solution
Qlik Staige, notre gamme de solutions complètes, permet à nos clients de s'approprier en toute confiance la puissance de l'IA traditionnelle et de l'IA générative, et d'en tirer une valeur concrète. Elle les aide également à constituer un socle de données fiables, mais aussi à trouver des insights grâce à des analyses alimentées par l'IA, et qui permettront de déclencher des actions immédiates. Enfin, elle leur offre la possibilité de construire et de déployer l'IA pour des cas d'usage complexes.
L'IA générative génératrice d'informations : booster l'expérience du consommateur data
Comment l’IA autonomise-t-elle les individus disposant de moins de compétences techniques ?
Pour les personnes qui n'ont ni le temps, ni l'envie, ni les compétences nécessaires pour effectuer une analyse, mais qui souhaitent simplement obtenir une réponse rapide, il faut pouvoir fournir de plus en plus de visualisations et d'insights générés automatiquement, enrichis d'explications en langage naturel.
En outre, les consommateurs ont tendance à faire davantage confiance aux individus plutôt qu’à la data. La collaboration et le partage de données sont donc essentiels. Le fait que cela soit possible au sein des systèmes dans lesquels ils opèrent est un atout supplémentaire.
Qlik Solution
Les solutions Qlik, optimisées par l'IA, recherchent et fournissent des insights en temps réel afin d'éclairer les décisions stratégiques de l'entreprise. Elles éliminent toute approximation grâce à des visualisations, des insights prédictifs et des résumés générés à la volée, à l'aide du chat, de la recherche et d'expériences basées sur des prompts. Leur environnement en libre-service permet une préparation intelligente des données pour une génération intuitive et en temps réel de graphiques, tandis que les recommandations de l'IA aident à trouver des associations entre les sources de données et les valeurs aberrantes. Elles permettent également de générer des insights en langage naturel et des alertes, et offrent des intégrations avec Teams.
Bienvenue dans l'ère des données non structurées
L'IA générative est-elle la clé pour faciliter l’analyse des données non structurées ?
La majorité (Forrester parle de 80 %)¹ des données dans le monde ne sont pas structurées.
Nombreux sont ceux qui ont déjà tenté, sans succès, d’analyser des données non structurées. Cela est désormais possible grâce aux nouvelles métadonnées et techniques sémantiques.
L’association de données structurées et non structurées de manière fiable présente d’innombrables possibilités. Vous pouvez réutiliser des questions et réponses vérifiées et fiables, ce qui vous permet de passer au crible et d’analyser l’intégralité de votre patrimoine de données.
Qlik Solution
Grâce à la technologie d'indexation associative de Qlik et à l'acquisition de Kyndi, notre solution d'analyse unique permet une exploration supérieure des données structurées et non structurées. En utilisant les connecteurs Qlik avec OpenAI, vous pouvez explorer de plus grandes quantités de données non structurées de manière sécurisée afin d'initier de puissants nouveaux cas d'usage.
De la BI à l'IA et inversement : l'évolution de l'analyse métier
Comment l’IA générative prend-elle en charge l’analyse métier ?
Pour un nombre croissant de personnes, le parcours analytique commence avec ces outils d’IA générative. Elles les utilisent pour obtenir des visualisations de données simples et des projections métier.
Dans un deuxième temps, ces individus voudront peut-être utiliser des outils d’entreprise pour effectuer une analyse plus approfondie, apportant ainsi les avantages de l’IA générative aux outils auxquels ils font confiance.
Qlik Solution
Qlik est une plateforme intégrable, gouvernée et adaptée aux exigences de l'entreprise, qui vous permet de commencer votre analyse depuis différents emplacements, y compris dans les outils de collaboration, les systèmes professionnels, les intranets ou les chatbots.
Près de 40 000 entreprises, dont Harman, Hitatchi et Volvo, ont déjà une entière confiance dans les résultats de leur travail grâce à la capacité de Qlik à intégrer une IA puissante au sein de l'ensemble de leur infrastructure de données et d'analytics.
L'importance de l'origine des données : comprendre leur ADN
Comment se fier à des données dont on ignore l’origine ?
La qualité et la traçabilité des données ont toujours été importantes. Aujourd’hui, avec l’omniprésence de l’IA dans notre quotidien, elles sont devenues incontournables.
Un nouveau mécanisme permettant d’étiqueter et d'identifier clairement les données est nécessaire afin de créer ce qu’on pourrait appeler un « test ADN des données ». Vous pourrez ainsi vous assurer de leur origine et donc, leur faire pleinement confiance.
Qlik Solution
Qlik fournit des données gouvernées et fiables à des entreprises telles qu'Airbus, Jaguar, Schneider Electric et J.B. Hunt.
Les solutions d'intégration et de qualité des données Qlik Talend™ permettent de créer une data fabric pour les architectures modernes en utilisant des pipelines de transformation de données automatisés afin d'en réduire la complexité. La qualité et la gouvernance des données réduisent les risques en fournissant des données fiables, certifiées par une gestion des métadonnées riches, une traçabilité des données et un score de confiance qui permettent d'effectuer le suivi de la santé de vos données. Toutes nos solutions adoptent une approche « no-code, low-code » ou « code as you want » afin de fournir des données fiables et sûres en temps quasi réel, ce qui constitue en fin de compte un socle solide pour toute initiative data et analytics.
L'IA literacy pour pallier le nombre croissant de développeurs néophytes
Comment mettre cet immense pouvoir entre les mains des développeurs citoyens, en toute sécurité ?
L'anglais courant (ou toute autre langue) étant désormais le nouveau langage de programmation dominant pour les outils d'IA générative, nous assistons à une explosion d'applications créées par des « développeurs amateurs », ce qui se traduit par un tourbillon d'innovations.
Tout comme la data literacy a été cruciale au cours des dernières années, il est essentiel de se pencher sur l'AI literacy afin d'améliorer les normes, d'éviter le chaos en matière de gouvernance et de limiter la profusion d'applications.
Alors que ce processus confère des pouvoirs très puissants au plus grand nombre, les organisations doivent prendre des mesures pour sensibiliser leur personnel aux avantages et aux pièges de l’IA générative.
Il est plus que temps de faciliter la création d'applications riches et bien conçues qui permettent l'exploration.
Qlik Solution
Grâce à Qlik, un plus grand nombre de « développeurs citoyens » sont en mesure de créer des applications simples, mais plus riches et plus avancées sur lesquelles votre entreprise peut s'appuyer. Les outils qui traduisent des textes en codes SQL, les éditeurs d'expressions en langage naturel, la création automatique d'applications et la possibilité de générer des visualisations et des tableaux de bord à partir de quelques prompts rendent cela plus facile que jamais.
Fusion du data engineering, de l’analytics et de la data science
Le fait de ne plus avoir un besoin impératif de connaissances et d’outils avancés pour traiter les données entraînera-t-il leur démocratisation ?
Les nouvelles plateformes, combinées à l’évolution des data fabrics, « consumériseront » l’ingénierie des données pour une nouvelle génération d’utilisateurs, tout particulièrement si elles s’accompagnent d’une IA, d’une automatisation et d’une data science puissantes.
Simplifier les tâches difficiles, ainsi que fusionner les rôles et les capacités de l’ingénierie des données, de la data science et de l’analyse, permettra aux organisations de résoudre des problématiques plus complexes. Rapprocher des fonctions auparavant cloisonnées aidera les entreprises à transformer leur Big Data en Better Data et à améliorer leurs résultats.
Qlik Solution
Avec les solutions d'intégration et de qualité de données Qlik Talend™, apprivoisez la complexité de vos données et alignez vos données fragmentées, votre Business Intelligence (BI) et vos projets d'IA/de ML.
Qlik vous garantissant des données fiables et nettoyées, les professionnels de la data et de l'analytics au sein de votre organisation peuvent aller plus loin, en toute sécurité et de manière gouvernée.
Le cercle vertueux de l'automatisation et de l'IA
Pourquoi le champ d’action de l’IA évolue-t-il pour passer de l’analyse à l’exécution ?
Jusqu’à présent, les outils d’IA générative ont été principalement utilisés pour appuyer les raisonnements et effectuer des analyses, plutôt que pour le passage à l’action.
Mais avec des données transformées en temps quasi réel au bon emplacement, nous commencerons à voir de nouvelles façons d'utiliser l'IA générative avec l'automatisation des applications.
L’association de l’IA générative et de l’automatisation limitera les tâches manuelles visant à créer et relier des workflows, et laissera aux utilisateurs du temps pour l’arbitrage des décisions.
Qlik Solution
Avec Qlik, vous disposez des informations dont vous avez besoin au moment exact où vous en avez besoin, c'est-à-dire tout de suite !
Qlik ne vous aide pas seulement à trouver des insights et à prendre des mesures grâce à l'IA intégrée, vous pouvez également recourir à d'autres plateformes d'IA et d'automatisation RPA (Robotic Process Automation) pour obtenir des données prêtes à être traitées par l'IA, puis les ramener dans Qlik afin de pouvoir afficher les résultats, de manière instantanée et automatisée.
Les mesures et les insights automatisés sont intégrés dans des tableaux de bord ou directement dans des processus pilotés par des machines, à l'aide d'API et de workflows automatisés entre des applications cloud pensées pour optimiser le DevOps et réduire les coûts opérationnels. Qlik combine les données statiques avec les données dynamiques, ce qui permet de mieux les appréhender et d'en tirer des insights pour l'entreprise.
L'indispensable personnalisation de l’IA en bout de chaîne pour les entreprises
How do we develop GenAI tools specifically for business needs?
Pour le moment, les premières applications d’IA générative sont des projets extrêmement évolutifs, bien que toujours génériques.
Au fil du temps, l’IA sera de plus en plus adaptée à l’industrie et à des cas d’usage business-to-business (B2B) plus spécifiques, construits sur des environnements multicloud pour plus d'efficacité et de stabilité.
Cela prendra la forme d’applications où le socle peut être commun, mais où des couches de personnalisation permettront de mieux servir la « longue traîne ». En extrapolant cette tendance, des applications sophistiquées seront créées pour répondre à un secteur ou à un problème spécifique, économisant des efforts, et du temps consacré à la consultation ou au recueil de conseils.
Qlik Solution
Ne vous enfermez pas et ne limitez pas vos options. Le caractère agnostique de Qlik, le multicloud et le multi-LLM vous ouvrent le monde. Cette plateforme est utilisée par un vaste écosystème de clients et de partenaires pour créer et utiliser des applications riches, stratégiques et essentielles au soutien et à la croissance de leurs activités.
La data, produit commercialisable
Comment l’IA est-elle devenue un élément critique de la monétisation des données de votre organisation ?
N'attendez pas pour appliquer les principes de gestion de produits aux données, en vous posant des questions sur les problématiques que nous résolvons, et en vous demandant qui utilisera les données et pour quoi. Ce processus souligne l’importance de la qualité, de la gouvernance et de la facilité d’utilisation des données pour les utilisateurs finaux.
Le concept de traitement des données en tant qu’actif ou produit de valeur signifie qu’elles peuvent figurer dans un catalogue et être utilisées à la fois indirectement (en interne) pour créer une valeur énorme en améliorant les systèmes et processus internes et directement (en externe) pour devenir un bien commercialisable.
Cela encouragera les organisations à utiliser leurs propres données pour perfectionner les grands modèles linguistiques (LLM), tels que ChatGPT, qui pourront ensuite être monétisés. Plus le produit data est utilisé, plus il prend de la valeur.
Qlik Solution
Qlik génère des produits data prêts pour l'IA. Avec l'acquisition récente de Mozaic Data (Mozaic), Qlik dispose de tous les éléments essentiels pour simplifier le traitement des données pour les entreprises, en permettant une approche orientée vers les produits data pour une meilleure qualité et une meilleure gouvernance des données. Qlik peut vous aider à mettre en œuvre une data fabric en utilisant les principes de data mesh, ce qui permet d'obtenir des données pouvant être produites et, combinées avec des produits analytiques, les transforme en valeur commerciale.
Son catalogue de produits data basé sur le SaaS permet à Qlik d'offrir une expérience plus efficace et plus conviviale dans la gestion du cycle de vie des données, tout en renforçant une base solide pour la gestion des données pilotée par l'IA.
A Lesson in Trendsetting
Qlik's Dan Sommer joins Ronald Van Loon to discuss what makes Qlik's annual Trends predictions different from other trends in the market.
Découvrez toute la série de Visionary Voices - Parlons IA
Les pionniers de l'IA partagent leurs connaissances