Analyse des données par IA pour débutants : guide pratique

L’un des principaux avantages de l’intelligence artificielle (IA) réside dans sa capacité à traiter rapidement d’immenses volumes de données, bien au-delà des capacités humaines. Les humains restent toutefois indispensables pour contextualiser les données traitées et en tirer des informations pertinentes pour la prise de décision. L’analyse des données par IA simplifie et automatise ce processus pour les utilisateurs professionnels, éliminant davantage les tâches manuelles et réduisant les frais généraux nécessaires pour passer des données brutes à des informations exploitables. Voici ce qu’il faut savoir sur les fondamentaux de l’analyse des données par IA, ses principaux composants et leur fonctionnement, ses grandes applications, ainsi que les plateformes et outils leaders actuellement disponibles sur le marché.

À RETENIR

• •L’analyse des données par IA regroupe plusieurs composants interdépendants au sein d’un workflow IA/ML itératif de bout en bout. (Aller à la section)
• •La mise en œuvre de l’analyse des données par IA consiste à trouver l’outil adapté, à l’intégrer aux workflows de données existants, à former les analystes et à surveiller les performances dans la durée. (Aller à la section)
• •Parmi les principaux outils d’analyse des données par IA figurent Databricks, Snowflake, SAS Viya et Apache Spark. (Aller à la section)

Qu’est-ce que l’analyse des données par IA ?

L’analyse des données par IA utilise l’intelligence artificielle pour analyser de vastes jeux de données, mettre au jour des schémas et des tendances dans ces immenses volumes de données, puis interpréter les résultats afin d’obtenir des prévisions ou des recommandations commerciales plus précises. En révélant automatiquement des informations cachées au cœur de volumes considérables de données, l’analyse des données par IA permet aux analystes et aux stratèges de prendre rapidement des décisions commerciales très précises, avec une marge d’erreur fortement réduite.

Elle réunit un éventail d’outils d’IA, tels que le machine learning (ML), les réseaux neuronaux profonds, le traitement automatique du langage naturel (NLP), les grands modèles de langage (LLM) et la vision par ordinateur, ainsi que des outils traditionnels d’analyse des données, comme les entrepôts de données et les plateformes de visualisation des données. Les plateformes d’automatisation cloud, les outils d’automatisation des workflows et les solutions de pipelines d’ingénierie des données fournissent les fonctionnalités sous-jacentes nécessaires à une analyse des données par IA efficace.

Fonctionnement de l’analyse des données par IA

L’analyse des données par IA se compose de plusieurs composants interdépendants au sein d’un workflow IA/ML itératif de bout en bout. Le premier composant combine différentes sources de données afin de créer les modèles de ML : une fois collectées sous leur forme brute, les données doivent être nettoyées et transformées dans le cadre du processus de préparation. L’ensemble de composants suivant consiste à stocker les données préparées dans un référentiel facilement accessible, puis à développer, analyser et mettre à jour les modèles.

Applications de l’analyse des données par IA

L’IA est devenue omniprésente et continue de façonner les innovations dans de nombreux secteurs. Les analystes de données de diverses industries peuvent tirer parti de l’analyse des données par IA pour améliorer leur travail. Qu’il s’agisse de détecter en temps réel les fraudes à la carte bancaire, d’aider au diagnostic des maladies, de prévoir la demande dans le commerce de détail ou d’utiliser des modèles de propension pour les applications de jeu, l’analyse des données par IA est désormais un moteur essentiel d’un large éventail d’applications propres à chaque secteur.

Détection des fraudes à la carte bancaire en temps réel

La fraude à la carte bancaire est un phénomène répandu qui touche les établissements financiers, les entreprises et les consommateurs partout dans le monde. Parmi les formes courantes de fraude à la carte bancaire figurent le vol physique de cartes, le skimming et les fuites de données qui entraînent le vol de grandes quantités d’informations de cartes bancaires appartenant à des clients en ligne. Les modèles de ML sont particulièrement efficaces pour détecter en temps réel les transactions non autorisées et les signes de fraude à la carte bancaire, permettant aux commerçants, aux établissements financiers et aux services de police de limiter les pertes financières et d’appréhender les individus malveillants.

Aide au diagnostic des maladies

L’analyse des données par IA aide les médecins, les chercheurs et les professionnels de santé à diagnostiquer les maladies avec davantage de précision. En analysant des données médicales complexes et en faisant émerger des schémas indétectables par l’être humain, les algorithmes d’IA permettent d’atteindre un haut niveau de précision diagnostique tout en réduisant les faux positifs et les erreurs humaines. De même, l’analyse des données par IA permet de détecter plus tôt les maladies, afin de mettre en place des interventions et des traitements plus rapides.

Prévision de la demande dans le commerce de détail

La prévision de la demande est essentielle pour les secteurs de la vente, du commerce de détail, de la fabrication et de la chaîne logistique qui cherchent à optimiser leurs capacités de planification. En utilisant l’analyse des données par IA pour prévoir la demande future, les organisations peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et leur agilité en se procurant à l’avance les matériaux et les stocks correspondant aux niveaux anticipés.

Modélisation de la propension pour les applications de jeu

Dans le secteur du jeu, la modélisation de la propension consiste à utiliser l’IA pour prédire le comportement d’un joueur, par exemple son prochain mouvement ou ses préférences probables. En appliquant l’analyse prédictive à l’expérience de jeu, les développeurs peuvent anticiper la probabilité qu’un joueur effectue un achat intégré au jeu, clique sur une publicité ou passe à une version supérieure. Les entreprises de jeux peuvent ainsi créer des expériences plus interactives et captivantes, qui renforcent l’engagement des joueurs et la monétisation.

Analyse des sentiments pour les retours clients

Les entreprises utilisent l’analyse des sentiments basée sur l’IA pour analyser des ensembles de contenus — chats, e-mails, commentaires sur les réseaux sociaux et conversations vocales, par exemple — afin d’en tirer des conclusions qualitatives. Déterminer si le ton des messages est positif, négatif ou neutre permet aux entreprises d’améliorer automatiquement leurs produits et services en fonction des retours clients.

Analyse d’images et de vidéos pour améliorer la prise de décision

De nombreuses entreprises s’appuient largement sur l’IA pour analyser des images et des vidéos dans diverses applications, de l’imagerie médicale à la vidéosurveillance, en passant par les transports autonomes. Sans l’analyse des données par IA, bon nombre des mécanismes d’automatisation de la sécurité et des contrôles de sûreté sur lesquels les consommateurs comptent seraient confiés à des humains. Par exemple, les plateformes de réseaux sociaux utilisent des algorithmes d’IA pour analyser à grande échelle les images et les vidéos afin d’y détecter des contenus inappropriés ou nuisibles, de lutter contre les comportements prédateurs et de renforcer la sécurité en ligne.

Les 4 principales plateformes et outils d’analyse des données par IA

Le marché regorge d’outils puissants d’analyse des données par IA, adaptés à un large éventail de besoins et de budgets. Nous en recommandons tout particulièrement quatre pour leurs fonctionnalités et leurs capacités : Snowflake AI Data Cloud, Databricks Data Intelligence Platform, SAS Viya et Apache Spark.

Snowflake AI Data Cloud

Snowflake a commencé comme solution d’entrepôt de données d’entreprise, mais a depuis évolué pour devenir une plateforme entièrement gérée englobant tous les composants du workflow d’analyse des données par IA. Snowflake AI Data Cloud intègre également Snowflake Marketplace, qui ouvre effectivement la plateforme à des milliers de jeux de données, de services et d’applications de données complètes.

Le prix varie selon la formule d’abonnement (Standard, Enterprise et Business Critical), de 2 à 4 dollars US par crédit. La formule Virtual Private Snowflake offre aux entreprises leur propre environnement séparé ; contactez l’entreprise pour obtenir un devis personnalisé.

Databricks Data Intelligence Platform

Comme Snowflake, Databricks a évolué d’un lakehouse de données d’entreprise vers une plateforme complète d’intelligence des données qui inclut des fonctionnalités d’entreposage de données ainsi qu’un large éventail de capacités d’analyse des données par IA : extraction, transformation et chargement (ETL), SQL, ML, informatique décisionnelle (BI), et bien plus encore.

Databricks propose une tarification à l’usage qui dépend des fonctionnalités utilisées, notamment les workflows et le streaming, l’entreposage de données, les charges de travail interactives, l’IA générative et les capacités multiplateformes de gouvernance, de gestion et de sécurité.

SAS Viya

SAS se concentre depuis longtemps sur le volet analytique de la chaîne de valeur des données ; son offre Viya vise toutefois à proposer un éventail de fonctionnalités plus large : analyse en mémoire reposant sur une infrastructure cloud haute performance et hautement évolutive, IA/ML, gestion du changement, et fonctionnalités de gouvernance des données notamment. Les utilisateurs de SAS Viya peuvent également intégrer des LLM et des applications d’IA générative à leurs workflows de données.

Le prix de SAS Viya commence à 10 000 dollars US par an, mais peut aller de 1 500 dollars US par utilisateur pour certaines offres à plusieurs millions de dollars pour une mise en œuvre complète.

Apache Spark

Même si la gratuité n’est pas toujours synonyme de qualité supérieure, Apache Spark, logiciel open source, propose depuis longtemps un moteur d’analyse des données par IA gratuit capable de rivaliser avec les solutions commerciales leaders du marché. Pour de nombreux professionnels des données, Spark reste la plateforme open source de référence pour l’ingénierie des données, la data science et les applications de ML.

Mise en œuvre de l’analyse des données par IA

La mise en œuvre réussie de l’analyse des données par IA au sein de votre organisation nécessite de gérer de nombreux éléments interdépendants et implique des collaborateurs à plusieurs niveaux de l’entreprise. À un niveau général, les étapes consistent à trouver l’outil adapté, à l’intégrer aux workflows de données existants, à former les analystes à son utilisation et à surveiller les performances dans la durée.

Choisir les bons outils d’IA

Les professionnels des données peuvent choisir parmi un vaste éventail d’outils d’IA disponibles sur le marché. Le choix des outils d’IA dépend de la solution la mieux adaptée à leur situation, à leur cas d’usage et à leur environnement. Par exemple, les organisations qui traitent de grandes quantités de données structurées et souhaitent intégrer facilement les fonctionnalités d’applications tierces populaires peuvent opter pour une solution dotée d’une vaste marketplace d’applications, comme Snowflake ou Databricks.

Intégrer l’IA aux workflows de données existants

Lors de l’intégration de l’IA aux workflows de données existants, demandez-vous si les sources de données nécessitent une préparation, une structuration ou un nettoyage particuliers. Pour l’entraînement, les modèles de ML ont besoin de données de haute qualité, exemptes d’erreurs de formatage, d’incohérences et de valeurs manquantes — par exemple des colonnes contenant « NaN », « none » ou « -1 » comme valeurs manquantes. Vous devez également mettre en place des mécanismes de surveillance des données pour vérifier en continu les problèmes de qualité, ainsi que des mesures permanentes de validation des modèles afin de vous alerter lorsque les capacités prédictives de vos modèles de ML commencent à se dégrader au fil du temps.

Former les analystes de données aux outils d’IA

Les analystes de données maîtrisent généralement le traitement et la manipulation des données, mais pas les outils d’IA/ML servant à entraîner, ajuster et évaluer les modèles prédictifs. Les utilisateurs de l’analyse des données par IA peuvent avoir besoin d’une formation sur les aspects liés aux données dans le domaine du ML, notamment la gestion et la surveillance des modèles, l’IA explicable (XAI) et l’évaluation des performances des modèles. 

Amélioration continue des performances

Selon une étude récente du MIT, de Harvard, de The University of Monterrey et de Cambridge, 91 % des modèles de ML se dégradent au fil du temps. En l’absence de surveillance continue et d’amélioration des performances, la précision de vos prévisions basées sur l’IA diminuera au fil du temps. Vous devez toujours prévoir de réajuster les données et de réentraîner vos modèles régulièrement, dans le cadre de vos activités de gestion et de maintenance de l’analyse des données par IA.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : tirer parti de l’analyse des données par IA pour réussir en entreprise

L’analyse des données par IA est devenue un élément incontournable des opérations de données des entreprises actuelles et continuera de se répandre dans les secteurs nouveaux comme traditionnels. En permettant aux organisations d’optimiser leurs processus de workflow et de prendre de meilleures décisions, l’IA apporte de nouveaux niveaux d’agilité et d’innovation, alors même que le terrain concurrentiel des entreprises devient plus encombré et disputé.

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