Les critères à prendre en compte pour choisir des outils d'analyse basés sur l'IA

Les outils d'analyse basés sur l'IA promettent des réponses rapides et un accès plus facile aux données. Mais dès que l'on commence à les utiliser, la vraie question devient simple.

Peut-on se fier à cette réponse ?

De nombreux outils permettent d'obtenir des résultats rapidement, mais ils peinent à garantir cohérence, la précision et l'adéquation avec la manière dont votre entreprise définit réellement ses indicateurs. Le choix d'un outil d'analyse basé sur l'IA ne se résume pas à une question de rapidité. Il s'agit de trouver une solution qui fournisse des réponses sur lesquelles votre équipe peut compter. Dans cet article, nous vous expliquons les critères à prendre en compte et comment évaluer quels outils sont réellement efficaces dans la pratique.

Que sont les outils d'analyse basés sur l'IA ?

Les outils d'analyse basés sur l'IA permettent aux utilisateurs de poser des questions sur les données en langage naturel et d'obtenir des informations sans avoir à écrire de code SQL ni à créer de tableaux de bord. Ces outils sont conçus pour rendre l'analyse plus accessible, mais leur efficacité dépend de la manière dont ils gèrent la précision, la logique métier et cohérence des données.

Comment choisir le bon outil d'analyse basé sur l'IA ?

Les meilleurs outils d'analyse basés sur l'IA ne se contentent pas d'être rapides. Ils sont conçus pour fournir des réponses cohérentes et explicables, en adéquation avec la manière dont votre entreprise définit indicateurs clés.

Lorsque vous évaluez des outils, privilégiez la précision, gouvernance, évolutivité et la transparence. Ces facteurs déterminent si un outil peut dépasser le stade de l'expérimentation et support de support décisions.

Les éléments clés à prendre en compte dans les outils d'analyse basés sur l'IA

Lorsque vous évaluez des outils d'analyse basés sur l'IA, concentrez-vous sur :

• Une précision qui réduit au minimum la validation manuelle.
• Une couche sémantique qui définit la logique métier.
• Des résultats explicables accompagnés de calculs visibles.
• gouvernance contrôle des données intégrés.
• évolutivité alourdir charge de travail des analystes.
• Une expérience conversationnelle qui réduit le recours aux tableaux de bord.

1. Une précision sur laquelle vous pouvez compter dans des conditions réelles d'utilisation

La plupart des outils d'analyse basés sur l'IA peuvent vous fournir une réponse rapidement. Le problème, c'est que cette réponse n'est pas toujours cohérente. Dans de nombreux cas, l'outil tente de comprendre la situation à la volée. Il doit interpréter la structure de vos données, déterminer comment les indicateurs doivent être calculés et cerner le sens réel de votre question.

Cela peut fonctionner pour des questions simples, mais cela pose souvent problème dans la pratique. Vous pourriez par exemple voir :

• Des réponses différentes à la même question.
• Des chiffres qui ne correspondent pas aux attentes de votre équipe.
• Des résultats qui semblent corrects à première vue, mais qui sont en réalité erronés.

Lorsque cela se produit, les utilisateurs perdent confiance dans l'outil. Ils recommencent à vérifier les données eux-mêmes ou à demander aux analystes de confirmer les chiffres, ce qui va à l'encontre de l'objectif initial.

Les critères à prendre en compte pour choisir des outils d'analyse basés sur l'IA :

• Des réponses cohérentes, fondées sur des définitions et une logique communes.
• Des résultats qui correspondent à la manière dont votre entreprise définit indicateurs clés.
• Des réponses qui limitent le recours à la vérification manuelle.

La précision ne consiste pas à obtenir une réponse rapidement. Elle consiste à pouvoir s'y fier immédiatement.

2. Une couche sémantique qui définit votre activité

Toutes les entreprises ne définissent pas les indicateurs de la même manière. Ce qui est considéré comme un chiffre d'affaires, qui est considéré comme un client ou comment le taux de désabonnement est calculé peuvent varier d'une entreprise à l'autre. Si un outil d'analyse basé sur l'IA ne comprend pas ces définitions, les résultats obtenus ne correspondront pas aux attentes de votre équipe.

Une couche sémantique résout ce problème en établissant des définitions claires concernant le mode de calcul des indicateurs, les liens entre les données et la signification des termes métier. Au lieu de se livrer à des conjectures, l'outil applique la même logique à chaque fois qu'une question est posée. Sans cela, les équipes se retrouvent souvent à examiner des chiffres différents et à débattre pour savoir lequel est le bon.

Les critères à prendre en compte pour choisir des outils d'analyse basés sur l'IA :

• Un emplacement unique où sont définis les indicateurs et les définitions.
• Utilisation cohérente des termes de métier.
• Coordination entre les équipes.

Une couche sémantique permet de s'assurer que tout le monde part d'une même compréhension des données.

3. Des résultats explicables, et non des réponses de type « boîte noire »

Obtenir une réponse rapidement est utile, mais cela ne sert pas à grand-chose si l'on ne comprend pas comment elle a été obtenue. De nombreux outils d'analyse basés sur l'IA fournissent des résultats sans en dévoiler la logique sous-jacente. Il est donc difficile de se fier à ces résultats, surtout lorsque des décisions en dépendent. Votre équipe doit être en mesure de comprendre, par exemple, quels filtres ont été appliqués, comment un indicateur a été calculé et d'où proviennent les données.

Les critères à prendre en compte pour choisir des outils d'analyse basés sur l'IA :

• Une visibilité claire sur les filtres, les jointures et les calculs.
• Explications simples sur la manière dont les résultats ont été obtenus.
• La possibilité de vérifier et de valider facilement les réponses.

Lorsque les résultats sont explicables, les équipes peuvent aller de l'avant en toute confiance, sans remettre en question les données.

4. gouvernance s'adapte à l'évolution de l'utilisation

À mesure que de plus en plus de personnes se mettent à utiliser l'analyse de données, il devient de plus en plus important de veiller à la cohérence de l'ensemble du processus. Si un outil n'applique pas la même logique pour tout le monde, les équipes risquent de se retrouver à travailler à partir de versions différentes d'un même indicateur. Cela entraîne des rapports contradictoires, un ralentissement du processus décisionnel et une perte de confiance dans les données.

Un outil d'analyse basé sur l'IA performant doit s'intégrer à vos contrôles de données existants, et non les contourner.

Ce qu'il faut rechercher :

• Conformité avec les contrôles d'accès et d'autorisation existants.
• Utilisation cohérente des définitions des indicateurs par tous les utilisateurs.
• Aucun transfert inutile ni aucune duplication des données sensibles.

gouvernance ne gouvernance pas être un élément que l'on ajoute a posteriori. Elle doit être intégrée dès le départ au fonctionnement de l'outil.

5. évolutivité alourdir charge de travail des analystes

Les outils d'analyse basés sur l'IA sont censés soulager les équipes chargées des données. Mais lorsque les résultats manquent de cohérence, les analystes finissent par passer plus de temps à vérifier les résultats, au lieu d'en gagner. Ce n'est pas là évolutivité véritable évolutivité. évolutivité véritable évolutivité davantage de personnes d'accéder à des informations exploitables sans alourdir la charge de travail ni compromettre la précision.

Ce qu'il faut rechercher :

• Moins de demandes ponctuelles adressées aux analystes.
• Des résultats cohérents qui ne nécessitent aucune retouche.
• La capacité à support d'utilisateurs sans augmenter la charge administrative.

L'évolution des capacités d'analyse devrait permettre à votre équipe de gagner en efficacité, et non créer de nouveaux goulots d’étranglement.

6. Le passage des tableaux de bord à l'analyse conversationnelle

De nombreux outils d'analyse basés sur l'IA s'articulent encore autour de tableaux de bord. Ils peuvent certes vous aider à obtenir une réponse plus rapidement, mais vous continuez à travailler dans le même cadre.

Ouvrez un rapport. Cliquez un peu partout. Essayez de trouver ce dont vous avez besoin.

Ce système commence à montrer ses limites dès lors que vous vous posez une nouvelle question ou que vous devez approfondir votre analyse. Le véritable changement réside dans la possibilité de poser une question, d'y donner suite et de poursuivre l'exploration sans avoir à passer d'un tableau de bord à l'autre ni à repartir de zéro à chaque fois. C'est là que l'analyse conversationnelle prend toute son utilité.

Les critères à prendre en compte pour choisir des outils d'analyse basés sur l'IA :

• La capacité à poser des questions dans un langage simple et à entretenir la conversation.
• Moins besoin de passer d'un rapport ou d'un outil à l'autre.
• Un chemin plus rapide entre la question et la réponse.

L'objectif n'est pas d'améliorer les tableaux de bord, mais de les rendre moins indispensables.

Les lacunes de nombreux outils d'analyse basés sur l'IA

La plupart des outils d'analyse basés sur l'IA semblent très prometteurs au premier abord. Ils sont rapides, faciles à utiliser et permettent de répondre rapidement à des questions simples. Mais à mesure que leur nombre d'utilisateurs augmente, leurs lacunes deviennent de plus en plus difficiles à ignorer. Vous remarquerez peut-être :

• Les réponses varient selon la personne qui pose la question.
• On ne sait pas très bien comment ce résultat a été calculé.
• Des chiffres qui ne correspondent pas à la manière dont votre entreprise définit ses indicateurs.
• La validation des résultats a pris plus de temps que prévu.

Ces problèmes ont tendance à apparaître au fil du temps, notamment lorsque les équipes commencent à utiliser l'outil de manière plus régulière. C'est généralement à ce moment-là que la rapidité cesse d'être la priorité et que la confiance devient la véritable préoccupation.

En quoi l'approche d'Actian AI Analyst est-elle différente ?

Actian AI Analyst repose sur un principe simple : l'accès aux données ne crée de la valeur que si les réponses obtenues sont fiables.

Au lieu de s'appuyer sur requête à partir de prompts, cette solution adopte une approche plus structurée. Les termes métier sont associés à des définitions normalisées, et une couche sémantique définit dès le départ le fonctionnement des indicateurs et des relations. Chaque requête cette logique commune, et les résultats sont totalement transparents et explicables.

Cela signifie que les équipes peuvent poser des questions en langage courant sans craindre d'obtenir des réponses incohérentes ou des calculs peu clairs.

Le résultat est simple :

• Des réponses cohérentes entre les utilisateurs et les équipes.
• Moins de temps consacré à la validation ou à la retouche des résultats.
• Un accès plus rapide aux informations sans compromettre la précision.

Cela s'intègre également parfaitement dans les méthodes de travail actuelles des équipes. Les utilisateurs métier peuvent explorer les données sans avoir à écrire de code SQL ni à parcourir des tableaux de bord, tandis que les équipes chargées des données gardent le contrôle sur la définition des indicateurs et de la logique.

Choisir le bon outil d'analyse basé sur l'IA

Les outils d'analyse basés sur l'IA occupent désormais une place centrale dans la manière dont les équipes exploitent les données. Mais tous ces outils ne sont pas conçus pour support prise de décision.

Lorsque vous évaluez les différentes options qui s'offrent à vous, il est utile de vous concentrer sur quelques questions clés :

• Quel niveau de validation est nécessaire pour que les utilisateurs puissent se fier à la réponse ?
• Les indicateurs sont-ils définis de manière cohérente à l'échelle de l'organisation ?
• Les utilisateurs peuvent-ils comprendre comment les résultats ont été calculés ?
• Cela va-t-il alléger ou alourdir la charge de travail de votre équipe chargée des données ?

Les outils qui répondent aux exigences de précision, de gouvernance et évolutivité ceux que les équipes adoptent réellement et utilisent au quotidien.

Prêt à le voir en action ?

Testez Actian AI Analyst dans votre propre environnement et découvrez à quelle vitesse votre équipe peut passer de questions à des réponses fiables. Posez des questions métier en langage courant, découvrez comment les indicateurs réglementés sont appliqués en arrière-plan et validez chaque résultat grâce à une visibilité totale sur les jointures, les filtres et les calculs.

Réservez une démonstration en direct pour découvrir comment Actian AI Analyst traite vos données et comment vous pouvez étendre l'accès aux analyses à l'ensemble de votre entreprise sans compromettre la précision ni le contrôle.

À propos de l'auteur

À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.