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15/04/2021 Convergence IA et Big data pour une meilleure performance des organisations | L'Economiste
TRIBUNE
Convergence IA et Big data pour une
meilleure performance des
organisations
Par Taïeb DEBBAGH (/content/taieb-debbagh) - Mohammed CHITAOUY (/content/mohammed-chitaouy) -
(/node/) - (/node/) | Edition N°:5682 Le 23/01/2020
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Le phénomène de l’intelligence artificielle (IA) et du «Big data» suscite un engouement à
l’échelle mondiale. Ce mouvement a été initié par les acteurs professionnels du Web
(Google, Facebook, Amazon, Yahoo!, Twitter, Linkedin…) qui ont créé et mis en production,
au cours de ces dernières années, de nouvelles technologies «Big data» et des algorithmes
https://www.leconomiste.com/article/1056271-convergence-ia-et-big-data-pour-une-meilleure-performance-des-organisations 1/11
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associés, et ce pour extraire de la valeur de ces données massives. Ces technologies sont
issues d’une approche de mutualisation de l’e ort et du partage d’expertises et constituent
aujourd’hui des écosystèmes à la disposition de tous.
Toutefois, les données du «Big data» n’ont de valeur que lorsqu’elles sont analysées en lien
avec les données de l’Organisation via une plateforme analytique dédiée combinant les
fonctionnalités du décisionnel (Business Intelligence) traditionnelles à celles issues de
l’intelligence artificielle (IA).
La nouvelle génération de décisionnel (BI)
Le développement exponentiel en cours de l’IA est dû à la collecte et au traitement massif de
données (Big data), aux avancées dans le développement des algorithmes d’analyse des
données et à la puissance de calcul croissante des ordinateurs.
Comme toute innovation technologique, le marché, poussé par une médiatisation très large
des termes «IA et Big data», a été facilement submergé par la diversité des opinions sur le
sujet.
Déjà, l’«intelligence artificielle» et le «Machine Learning», souvent confus et surmédiatisés,
créent une méfiance inhérente aux o res de solutions associées; et ce, même s’il ne fait plus
aucun doute que l’IA constitue une composante importante dans l’avènement de la «4ᵉ
révolution industrielle», comme annoncé par Klaus Schwab, président du forum
économique de Davos.
De même, le qualificatif «Big» (data) porte à confusion et certains organismes pensent que ce
phénomène ne concerne que les très grandes entreprises du Web comme Google ou
Facebook… D’autres, qui ont une interprétation encore plus large, considèrent que ce terme
devra couvrir toutes les données d’une Organisation: les données structurées (issues
principalement de ses bases de données internes) comme les données non structurées
(issues principalement des réseaux sociaux).
Volume, Variabilité ou Vélocité
Selon cette dernière perspective, et selon le Gartner Group, le phénomène «IA et Big data»
devra toucher toutes les entreprises car les données pertinentes concernent au moins un
des attributs relatifs aux données massives: Volume, Variabilité ou Vélocité.
Sur le marché, un nouveau paradigme est alors proposé pour guider l’évolution des
systèmes décisionnels existants BI 1.0 (Entrepôts de données). Cette nouvelle génération (BI
3.0 selon Tom Davenport) requiert, désormais, l’accroissement des capacités analytiques
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«prédictive» et «prescriptive» de l’Organisation par le recours aux approches, technologies et
outils introduits par la deuxième génération BI 2.0 «Big data Analytics».
Cet accroissement des capacités analytiques de l’Organisation se fera en complément à ses
actifs informationnels existants après ajustement des infrastructures traditionnelles «BI
classique» (voir schéma). En e et, ces dernières infrastructures sont souvent limitées aux
analyses «descriptive» et «diagnostic».
La mise en place d’un système décisionnel de nouvelle génération devra être guidée par le
contexte informationnel de l’Organisation (actifs existants, systèmes sources portant sur les
données pertinentes internes et externes…) et de la nécessité d’intégrer progressivement
des technologies et applications d’IA et du «Big data», en partant d’une fondation de
données (Data Fabric) intégrées et gouvernées pour répondre aux trois niveaux de services
(Voir encadré sur les di érents types de besoins).
L’intelligence artificielle o re un grand potentiel pour transformer les domaines du
management et en particulier au niveau du système décisionnel. Les Organisations doivent
se préparer à tirer profit de ce nouveau levier technologique en capitalisant sur les
gisements des données (internes ou externes). Ces gisements doivent être valorisés; et ce,
selon le paradigme de la nouvelle génération BI 3.0: fondation des données, utilisation des
fonctionnalités de la BI étendues au Big data et des algorithmes avancés de l’intelligence
artificielle.
https://www.leconomiste.com/article/1056271-convergence-ia-et-big-data-pour-une-meilleure-performance-des-organisations 3/11
15/04/2021 Convergence IA et Big data pour une meilleure performance des organisations | L'Economiste
Pour mieux comprendre
- La «Business Intelligence (BI)» ou informatique décisionnelle, désigne
l’ensemble des méthodes, processus et technologies permettant aux
Organisations d’analyser les données en vue d’en extraire l’intelligence.
- Le «Big data»: Ce concept regroupe une famille d’outils qui répondent à une
triple problématique dite règle des 3V. Il s’agit notamment d’un Volume de
données considérable à traiter, une grande Variété d’informations (venant de
diverses sources, non structurées, organisées, Open…), et un certain niveau de
Vélocité à atteindre, autrement dit de fréquence de création, collecte et partage
de ces données.
- L’«intelligence artificielle (IA)» consiste à mettre en œuvre un certain nombre
de techniques visant à permettre aux machines de renforcer les capacités des
Organisations dans l’amélioration de leurs performances.
- Le «Machine Learning» permet aux ordinateurs d’apprendre et d’agir sans
avoir été programmés de façon explicite. Cette technologie recherche des
patterns au sein des données pour diriger les actions d’un programme
d’intelligence artificielle, en prenant en compte le contexte.
(Source: www.lebigdata.fr (http://www.lebigdata.fr) / www.futura-sciences.com
(https://www.futura-sciences.com))
Les trois di érents types de besoins en décisionnel
Toute solution BI devra répondre, d’une manière intégrée, aux trois types de
besoins suivants:
1- Reporting pour les di érents usagers des Organisations permettant le
fonctionnement régulier et un pilotage de base requis, en se basant sur une
fondation de données (Data Fabric).
2- Applications analytiques «Maison» tenant compte des besoins spécifiques de
l’Organisation; pour des prises de décisions automatiques (détection de fraude,
recommandation d’actions…) ou ad hoc (enrichissement du contexte pour la
prise de décision par les personnes concernées).
3- Applications analytiques pré-packagées; sur la base de modules ou services
spécialisés o rant des fonctionnalités d’analyse avancées (Machine Learning)
des données selon les meilleures pratiques du marché (simulation,
planification, analyse prédictive…).
Typologie des analyses (Gartner + Tom Davenport) - Décisionnel (BI) 3.0
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Le retour d’expérience des «premiers utilisateurs» de la génération B2.0 (Big data Analytics) a
fait ressortir un traitement en silo, entre les utilisateurs de la BI classique (libre-service BI) et
les spécialistes de l’analyse avancée des données (Data scientists). Le changement de
paradigme, introduit par la nouvelle génération BI 3.0, vise à réduire cette pratique, au profit
d’une utilisation intégrée des produits-données (modèles basés sur des algorithmes adaptés
de l’IA-Machine Learning notamment…) dans les outils BI. Et ce, pour permettre à
l’ensemble des utilisateurs de bénéficier des apports des analyses «prédictives» et
«prescriptives».
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