IA générative pour l’analyse des données : votre guide pour transformer les insights

L’intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d’intelligence artificielle qui génère de nouveaux contenus en apprenant les schémas et les structures de jeux de données collectés précédemment. Appliquée au domaine de l’analyse des données, l’IA générative peut créer des modèles prédictifs en reproduisant les propriétés des données sur lesquelles elle a été entraînée. Les analystes de données peuvent ainsi développer des informations étroitement liées aux modèles entraînés, qui pourront être utilisées pour améliorer les capacités de prévision, de détection des fraudes, de traitement du langage naturel et de reconnaissance d’images.

Les outils d’IA générative peuvent automatiser et améliorer les activités d’analyse des données de votre organisation, mais vous devez être conscient des difficultés et suivre les bonnes pratiques pour intégrer avec succès l’IA générative à votre stratégie d’analyse des données.

À RETENIR

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  L’IA générative a révolutionné l’analyse des données de nombreuses façons, qu’il s’agisse de générer des données pour entraîner des modèles ou d’automatiser les tâches et les rapports d’analyse. (Accéder à la section)
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  Pour faire fonctionner correctement l’IA générative avec l’analyse des données, il faut commencer par disposer de données de haute qualité qui permettent d’entraîner efficacement les modèles. (Accéder à la section)

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative ?

L’intelligence artificielle générative est un type d’intelligence artificielle qui utilise des technologies telles que les réseaux neuronaux, les modèles d’apprentissage profond, des algorithmes complexes et des jeux de données d’entraînement vastes et variés pour produire des contenus originaux à partir de données d’entrée ou d’instructions créées par les utilisateurs. Ces contenus vont du texte écrit aux images, vidéos, fichiers audio, morceaux de musique, données synthétiques et même au code informatique, de nouveaux cas d’usage et produits apparaissant presque quotidiennement.

Comment l’intelligence artificielle générative est-elle utilisée pour l’analyse des données ?

L’IA générative peut être utilisée de nombreuses façons pour faciliter et améliorer l’analyse des données, notamment en étant intégrée à des outils d’analyse des données populaires afin de simplifier l’analyse des données, de générer des graphiques et des prévisions d’exemple, d’analyser les schémas comportementaux des clients et d’automatiser les insights et les rapports.

Applications à la modélisation prédictive

Lorsqu’elle est utilisée pour l’analyse prédictive, l’IA générative combine les avantages des deux méthodologies afin d’améliorer les résultats des prévisions. L’analyse prédictive utilise les données passées pour prévoir les événements futurs. L’IA générative peut aller plus loin en simulant de possibles scénarios futurs pour aider les entreprises à planifier leurs activités. Les applications qui intègrent l’IA générative et l’analyse prédictive peuvent identifier précisément les schémas, anticiper l’avenir et mettre au jour des corrélations. Cette synergie permet de découvrir des schémas et de guider l’analyse, pour aboutir à des décisions mieux éclairées.

Améliorer la qualité et la préparation des données

L’IA générative peut contribuer à l’analyse des données en améliorant leur qualité et en les préparant à leur utilisation : elle détecte et complète les données manquantes, améliore les prévisions de séries temporelles en modélisant des schémas temporels complexes et automatise la visualisation des données. Elle peut également créer des données synthétiques pour accroître la taille et la diversité d’un jeu de données. En simulant des situations et en générant des données de test, elle contribue à garantir la robustesse et la fiabilité des modèles prédictifs.

Automatiser les insights et les rapports de données

L’IA générative peut être utilisée pour automatiser l’analyse et la présentation des données, en fournissant aux décideurs des recommandations fondées sur les données afin d’améliorer les stratégies et de prendre des décisions éclairées. Elle offre des insights impartiaux en examinant les données passées et en complétant correctement les informations manquantes. L’IA générative peut également détecter des schémas et des tendances cachés, créer des rapports personnalisés et mettre en évidence les indicateurs critiques, ce qui permet de gagner du temps tout en fournissant des insights cohérents et fiables. Les organisations peuvent ainsi gérer les difficultés de manière proactive, tirer parti des opportunités et transformer les données brutes en insights précieux.

Personnaliser l’expérience client

L’IA générative améliore l’expérience client de nombreuses façons, de l’hyperpersonnalisation et l’évaluation des retours clients à la création d’interactions immersives en réalité augmentée. Elle peut également servir à améliorer la cartographie de l’expérience client en contribuant à optimiser les points de contact et en fournissant des chatbots et des assistants virtuels intelligents pour assurer une assistance proactive. En outre, une diffusion omnicanale offre des expériences cohérentes sur toutes les plateformes, tandis que l’intégration de l’intelligence émotionnelle cherche à favoriser des interactions bienveillantes.

Optimiser les opérations commerciales

L’IA générative peut automatiser des tâches afin d’améliorer les opérations commerciales et de réduire les erreurs manuelles. L’hyperautomatisation combine des tâches complexes pour les simplifier et accroître la productivité, tandis que les plateformes de gestion des processus métier (BPM) enrichies par l’IA peuvent stimuler l’innovation en produisant de nouveaux concepts et designs. L’analyse prédictive permet aux organisations d’anticiper et de résoudre les difficultés opérationnelles en améliorant la productivité et l’expérience client. L’IA générative peut également contribuer à la gestion de projets dans les domaines des ventes, du service client, des opérations informatiques et des ressources humaines afin d’accroître l’efficacité opérationnelle.

Détecter les fraudes

Particulièrement dans les transactions financières, l’IA générative améliore la détection des fraudes en évaluant les tendances et en détectant les risques en temps réel. Les solutions d’IA combattent les fraudes sophistiquées alimentées par l’IA, notamment les hypertrucages et les fausses identités, en détectant rapidement les activités frauduleuses et en limitant les risques. L’IA générative peut être utilisée pour tester et affiner les algorithmes de détection afin de suivre l’évolution des menaces, de prévenir les pertes financières des entreprises et de renforcer leur sécurité. L’intégration de l’IA générative et de l’analyse prédictive dans les stratégies de détection des fraudes garantit une amélioration continue et une forte résistance aux fraudes sophistiquées.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui utilise les ordinateurs pour traiter la parole et le texte d’une manière comparable à celle des humains. Ce domaine de l’informatique s’appuie sur la linguistique computationnelle, généralement fondée sur des méthodes statistiques et mathématiques, qui modélisent l’utilisation du langage par les humains. Il peut servir à permettre à des agents conversationnels tels que les chatbots et les assistants virtuels de communiquer avec les utilisateurs et de fournir des réponses pertinentes.

Ses fonctionnalités multilingues permettent de communiquer efficacement entre différentes langues, améliorant ainsi l’accessibilité. Dans le marketing, elles peuvent être utilisées pour créer des contenus originaux, attrayants et convaincants pour un large éventail de publics.

Les 5 avantages de l’intelligence artificielle générative pour l’analyse des données

L’IA générative transforme fondamentalement l’analyse des données en offrant des capacités améliorées pour des pratiques analytiques plus précises, plus efficaces et plus rentables. Voici les 5 avantages les plus courants :

• Efficacité et productivité accrues : L’IA générative améliore l’efficacité de l’analyse des données en automatisant les procédures et processus répétitifs, tandis que le NLP permet aux utilisateurs d’interagir avec les données au moyen de requêtes et de commandes textuelles afin de simplifier les processus complexes et d’accélérer les flux de travail analytiques. Cela réduit le temps et les efforts nécessaires à la préparation, à l’analyse et à la présentation des données.
• Exactitude et précision améliorées : Le nettoyage, la validation et le prétraitement des données sont améliorés grâce à l’IA générative, ce qui accroît l’exactitude et la précision et garantit que les données utilisées pour l’analyse sont correctes et impartiales. L’IA générative contribue à gérer des jeux de données de haute qualité en utilisant de puissants algorithmes pour repérer les anomalies et les incohérences, ce qui produit des prévisions et des insights plus fiables et plus précis.
• Visualisation des données améliorée : L’IA générative améliore la visualisation des données en convertissant des statistiques complexes en représentations visuelles compréhensibles, notamment des graphiques, des diagrammes et des tableaux de bord interactifs. Cette représentation simplifie la compréhension des schémas, des tendances et des corrélations, permettant aux décideurs d’assimiler facilement les insights et d’élaborer des plans commerciaux efficaces.
• Évolutivité et flexibilité : Contrairement aux approches traditionnelles, qui peuvent éprouver des difficultés face à de grandes quantités de données ou être limitées par le manque de compétences, les systèmes d’IA générative sont extrêmement évolutifs et flexibles. Ils peuvent analyser efficacement de gros volumes de données, s’adapter à l’augmentation des volumes sans sacrifier leurs performances et aider les entreprises à développer leurs capacités d’analyse des données pour répondre à leurs besoins de croissance.
• Réduction des coûts : En automatisant les tâches courantes et répétitives, les outils d’IA générative peuvent réduire les coûts de main-d’œuvre liés à l’analyse des données. Cette automatisation permet aux organisations de rationaliser leurs opérations, de réduire les interventions manuelles et d’allouer les ressources plus efficacement. Les entreprises réalisent ainsi des économies considérables tout en améliorant l’efficacité et la rapidité de leurs processus d’analyse des données.

Difficultés et limites de l’intelligence artificielle générative pour l’analyse des données

Malgré ses avantages, l’IA générative présente des limites, et son intégration à l’analyse des données peut poser des difficultés. Voici quelques-unes des plus courantes :

• Préoccupations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données : L’application de l’IA générative à l’analyse des données soulève de graves préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité concernant le traitement des données sensibles. Le respect des normes de protection des données telles que le RGPD de l’Union européenne et l’adoption de mesures de sécurité solides sont essentiels pour protéger les informations sensibles contre les menaces potentielles.
• Problèmes de biais et d’équité : Le modèle d’IA générative peut involontairement perpétuer ou accentuer les biais inhérents aux données d’entraînement, ce qui entraîne des résultats biaisés ou injustes susceptibles de nuire aux processus décisionnels. La correction de ces biais nécessite une conception rigoureuse, des jeux de données diversifiés et une surveillance continue afin de garantir que les systèmes d’IA prennent des décisions justes et équitables.
• Intégration aux systèmes existants : L’intégration des capacités d’IA générative aux systèmes existants et à l’infrastructure actuelle de données peut être difficile et mobiliser d’importantes ressources. Les problèmes de compatibilité, les différences de formats de données et la nécessité de modifier les systèmes de données peuvent tous créer des difficultés. Une intégration réussie nécessite souvent une préparation, une personnalisation et des tests approfondis afin de garantir un fonctionnement fluide au sein de l’écosystème technique de données existant
• Exigences informatiques élevées : L’IA générative nécessite souvent d’importantes ressources informatiques, notamment du matériel coûteux et une consommation d’énergie considérable. Cela peut entraîner une hausse des coûts d’exploitation et des problèmes environnementaux. Une conception et une optimisation efficaces des modèles sont nécessaires pour atténuer ces contraintes et rendre la technologie plus accessible et durable.
• Implications éthiques et juridiques : L’utilisation de l’IA générative soulève des questions éthiques et juridiques, notamment en matière de responsabilité, de transparence et de risques d’utilisation abusive. Pour préserver la confiance du public et limiter les risques juridiques potentiels, les systèmes d’IA doivent être utilisés de manière responsable, conformément aux normes légales et dans la transparence.

IA générative pour l’analyse des données : bonnes pratiques et conseils

L’IA générative comme l’analyse des données apportent une grande valeur à différentes entreprises, et comprendre leur fonctionnement respectif donne à ces dernières un avantage pour leurs stratégies futures. Ces pratiques consistent notamment à sécuriser et utiliser des données de haute qualité pour mieux entraîner l’IA, à définir des objectifs et à choisir les bons outils d’analyse afin d’accélérer l’analyse et le traitement des données.

Utiliser des données de haute qualité provenant de sources fiables

Les données de haute qualité constituent le fondement de processus réussis d’IA générative et d’analyse des données. Elles garantissent que les données utilisées sont correctes, complètes et pertinentes. La mise en œuvre de principes de gouvernance des données garantit l’intégrité des données et limite le risque de biais susceptibles de nuire aux performances des modèles d’IA. Les étapes suivantes sont essentielles pour garantir la meilleure qualité possible des données :

• Nettoyage et prétraitement des données : Nettoyez et prétraitez régulièrement les données afin d’éliminer les erreurs et les incohérences. Cela peut inclure le renseignement des nombres ou informations manquants, le traitement des valeurs aberrantes et la standardisation des formats de données.
• Augmentation des données : Appliquez des techniques d’augmentation des données pour améliorer la qualité et la quantité des données d’entraînement. Il peut s’agir de créer des données synthétiques ou d’appliquer des techniques telles que le suréchantillonnage à des jeux de données déséquilibrés.
• Sources de données : Utilisez diverses sources de données pour enrichir le jeu de données. Les bases de données internes, les sources de données tierces, les appareils IoT et les réseaux sociaux constituent des options possibles.

Déterminer de manière proactive les KPI, les objectifs finaux et les cas d’usage

Avant de commencer le processus d’analyse, définissez des indicateurs clés de performance (KPI), des objectifs finaux et des cas d’usage particuliers. Cet alignement garantit que les analystes et les parties prenantes partagent les mêmes objectifs en matière de données et fournit un cadre pour suivre les performances des initiatives d’IA. Définir clairement ces facteurs contribue à allouer efficacement les ressources, à hiérarchiser le travail et à établir des attentes raisonnables.

Cela permet également de vérifier que les efforts d’analyse restent ciblés et pertinents, en produisant des insights plus significatifs et des résultats exploitables. Cette méthode améliore la prise de décision, renforce la collaboration au sein des équipes et augmente les chances d’obtenir les résultats souhaités grâce aux initiatives d’analyse des données fondées sur l’IA.

Choisir des outils d’analyse des données intégrables aux modèles d’IA générative

Pour optimiser pleinement le potentiel de l’analyse fondée sur l’IA, utilisez des outils d’analyse des données compatibles avec les modèles d’IA générative. Ces outils doivent offrir une intégration fluide, de la flexibilité, une bonne évolutivité et une utilisation simple. Évaluez-les en fonction de leurs fonctionnalités, de leur compatibilité, de leur interface utilisateur et de leurs services d’assistance. Envisagez également d’utiliser des intégrations prêtes à l’emploi avec les principaux frameworks d’IA.

Surveiller et mettre régulièrement à jour les modèles d’IA

Pour conserver des données de haute qualité, il est essentiel de surveiller et de mettre régulièrement à jour les modèles d’IA. Réentraînez-les avec de nouvelles données et ajustez les paramètres nécessaires selon les besoins. Cela garantit que les données restent exactes et pertinentes par rapport aux objectifs du jeu de données. En outre, la mise en place d’un système de surveillance automatisé peut aider les analystes à repérer et à atténuer les problèmes potentiels afin de préserver la fiabilité des modèles.

Favoriser la collaboration entre les data scientists et les parties prenantes de l’entreprise

Encourager la collaboration entre les parties prenantes et les data scientists est important pour aligner les initiatives d’IA sur les objectifs de l’entreprise. Les data scientists apportent une compétence technique, tandis que les parties prenantes contribuent par leur connaissance du domaine et leurs réflexions stratégiques. Une communication et une coopération efficaces peuvent aboutir à des solutions d’IA plus pertinentes. La formation d’équipes pluridisciplinaires réunissant des data scientists, des experts du domaine et des parties prenantes de l’entreprise favorise la diversité et améliore les capacités de résolution des problèmes.

Débuter avec l’intelligence artificielle générative pour l’analyse des données

L’IA générative comme l’analyse des données peuvent produire des insights utiles pour les analystes de données et les parties prenantes. La combinaison des deux permet de créer des visualisations prédictives et de prendre des décisions éclairées. Mais avant cela, il est préférable de comprendre comment ces deux domaines s’articulent et comment ils fonctionnent individuellement et collectivement.

Comprendre les bases de l’intelligence artificielle générative

L’IA générative est un type de modèle d’IA qui génère de nouvelles données comparables à celles sur lesquelles il a été entraîné. Ces modèles peuvent générer du texte, des images, de l’audio et d’autres types de contenus. Parmi les exemples figurent GPT-3, qui produit des textes proches de ceux écrits par des humains, et les GAN, capables de générer des images réalistes. Les principaux composants de l’IA générative sont les suivants :

• Réseaux neuronaux : Plus précisément, des réseaux d’apprentissage profond développés à partir de vastes jeux de données.
• Données d’entraînement : La qualité des données d’entraînement doit être élevée pour que l’entraînement des modèles soit efficace.
• Algorithmes : Des algorithmes avancés pour créer des données nouvelles et cohérentes.

Acquérir les compétences et connaissances essentielles pour les analystes de données

Les analystes de données qui travaillent avec l’IA générative doivent acquérir et comprendre différentes compétences et connaissances. Cela peut contribuer à assurer un entraînement précis des modèles et une intégration efficace de l’IA générative dans les flux de travail existants. Il est impératif de se tenir au courant des dernières tendances en matière de technologies d’IA afin de conserver un avantage concurrentiel dans ce domaine :

• Analyse statistique : Familiarisez-vous avec la distribution des données, les corrélations et les tests.
• Programmation : Maîtrise de Python, R et de bibliothèques telles que TensorFlow et PyTorch.
• Manipulation des données : Maîtrise du nettoyage, de la transformation et du prétraitement des données.
• Machine learning : Connaissance des méthodes de ML, de l’évaluation des modèles et de leur réglage.
• Expertise du domaine : Connaissance approfondie d’un secteur ou d’un domaine d’application spécifique.

Mettre en œuvre l’intelligence artificielle générative dans votre flux de travail

L’intégration de l’IA générative au processus d’analyse des données comporte différentes phases, chacune jouant un rôle important pour garantir un déploiement efficace de l’IA et extraire des insights pertinents des données.

• Collecte et préparation des données : Collecte et préparation des données pour l’entraînement de modèles génératifs.
• Sélection du modèle : Sélection d’un modèle génératif en fonction du type de données d’entrée et du résultat attendu.
• Entraînement : Le modèle est entraîné sur le jeu de données, ce qui peut nécessiter d’importantes ressources informatiques.
• Évaluation : Mesurer les performances du modèle à partir des données produites.
• Intégration : Ajouter le modèle entraîné aux pipelines d’analyse existants afin d’obtenir de nouvelles informations.

Construire et entraîner des modèles d’IA

La construction et l’entraînement de modèles d’IA comportent plusieurs phases clés, chacune étant nécessaire à la création de systèmes d’IA performants et fiables.

• Définition des objectifs : Définir des objectifs clairs que le modèle génératif devra atteindre.
• Ingénierie des données : L’ingénierie des données garantit la qualité et la pertinence des données.
• Architecture du modèle : Créer l’architecture de réseau neuronal optimale pour la tâche.
• Processus d’entraînement : Le modèle est entraîné et ajusté de manière itérative à l’aide de techniques telles que la descente de gradient.
• Évaluation et validation : Utiliser des jeux de données de test pour évaluer les performances du modèle et éviter le surapprentissage.

Associer l’IA générative et l’analyse des données

L’association de la GenAI et de l’analyse des données peut produire des résultats puissants, en renforçant les capacités de ces deux domaines. Voici un aperçu de leur fonctionnement conjoint :

• Visualisations prédictives : Les modèles de GenAI peuvent générer des visualisations sophistiquées, telles que des cartes thermiques et des modèles 3D afin de prévoir avec précision les tendances et les schémas.
• Amélioration de la prise de décision : Les informations générées par l’IA améliorent la prise de décision en identifiant les schémas sous-jacents et en présentant des points de vue nuancés, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées et stratégiques.
• Automatisation : L’automatisation des opérations d’analyse courantes, comme le nettoyage des données et la production de rapports, permet aux analystes de se concentrer sur des problèmes complexes à forte valeur ajoutée, ce qui accroît l’efficacité et la productivité.
• Simulation de scénarios : La GenAI peut simuler différents scénarios et créer des données hypothétiques, offrant ainsi une meilleure visibilité sur les résultats potentiels et aidant les organisations à se préparer aux scénarios futurs.
• Personnalisation : L’IA peut personnaliser les résultats de l’analyse des données en fonction des préférences des utilisateurs, afin de fournir des recommandations plus pertinentes et exploitables.
• Détection des anomalies : Les modèles génératifs améliorent la précision de la détection des anomalies en identifiant les schémas inattendus ou les valeurs aberrantes dans les données.

Mesurer la réussite et l’impact

Pour mesurer la réussite et l’impact de l’intégration de la GenAI à l’analyse des données, envisagez d’utiliser des objectifs et résultats clés (OKR) afin de définir des objectifs et résultats clés spécifiques, ainsi que des indicateurs clés de performance (KPI) pour suivre les performances et la réussite dans des domaines tels que la précision, l’efficacité et l’impact commercial.

• Exactitude et précision : Évaluer l’exactitude et la précision des résultats générés par l’IA par rapport aux données du monde réel afin d’obtenir des prévisions et des visualisations fiables.
• Efficacité : L’IA peut améliorer l’efficacité des flux de travail en réduisant les temps de traitement et en faisant gagner du temps.
• Impact commercial : Évaluer l’impact commercial, notamment l’augmentation des revenus, les économies de coûts ou l’amélioration des performances opérationnelles, afin de démontrer les avantages économiques de l’intégration de l’IA.
• Satisfaction des utilisateurs : Recueillir l’avis des parties prenantes afin d’évaluer la facilité d’utilisation et l’efficacité des solutions d’analyse enrichies par l’IA, et de vérifier qu’elles répondent à leurs besoins et à leurs attentes.
• Évolutivité : Évaluer la capacité des systèmes d’IA à s’adapter à l’augmentation des volumes et de la complexité des données, afin de garantir leur efficacité dans la durée à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent.

3 principaux outils d’IA générative à envisager

Les logiciels et outils d’IA générative peuvent aider votre entreprise ou vous-même à créer du contenu et à analyser des données dans un large éventail de cas d’usage professionnels et personnels. Face à un marché très encombré, il est essentiel de trouver l’outil adapté à vos besoins particuliers.

Tableau

Tableau enrichit l’analyse et la visualisation des données grâce à la GenAI, en fournissant des informations intelligentes et un accompagnement intégré au produit via Tableau AI. Einstein Copilot for Tableau sert d’assistant IA pour guider l’exploration des données et l’identification des tendances, tandis que Tableau Pulse intègre des informations personnalisées directement au flux de travail de l’utilisateur.

Tableau propose trois forfaits : Creator, à 75 dollars US par mois, pour bénéficier de toutes les fonctionnalités d’analyse ; Explorer, à 42 dollars US par mois, pour la visualisation dans un navigateur ; et Viewer, à 15 dollars US par mois, pour consulter des tableaux de bord de manière sécurisée.

Microsoft Power BI

Power BI utilise la GenAI pour simplifier l’analyse et la visualisation des données. Copilot est un outil de Power BI qui facilite la création de rapports et de tableaux de bord en fournissant des informations fondées sur des requêtes en langage naturel. Les informations issues de l’IA offrent des capacités d’analyse avancées, notamment des modèles d’apprentissage automatique et des informations automatisées. L’interface de Power BI avec Azure Synapse Analytical facilite l’intégration des données et améliore leur traitement, ce qui étend ses capacités d’analyse.

Power BI propose plusieurs forfaits : la création de rapports est gratuite avec l’application de bureau ; 10 dollars US par mois pour le partage et la collaboration sur les rapports ; 20 dollars US par mois pour les fonctionnalités avancées comme les flux de données et les marts de données ; et une tarification personnalisable pour Power BI Embedded, qui permet d’accéder au contenu Power BI sans licence payante par utilisateur.

Polymer

Polymer est une plateforme de veille stratégique (BI) conviviale qui utilise l’IA pour simplifier l’analyse et la visualisation des données, ce qui la rend adaptée aux petites organisations comme aux particuliers. Elle comprend des tableaux de bord configurables et des présentations sous forme de diapositives optimisées par l’IA, qui permettent de gagner du temps et de réduire les efforts. Polymer prend en charge plus de 20 connecteurs de données, facilitant l’importation de données provenant de sources diverses. Son IA conversationnelle, PolyAI, permet aux utilisateurs de poser des questions en anglais courant et d’obtenir des réponses simples, rendant l’exploration des données accessible aux non-spécialistes.

Polymer propose trois forfaits : le forfait Lite coûte 95 dollars US par mois pour une couverture de base ; Standard coûte 5 dollars US par mois et par utilisateur et offre des fonctionnalités avancées ainsi que des options de personnalisation ; et Enterprise, qui coûte 33 000 dollars US par an pour des services complets et des intégrations supplémentaires. Des remises spéciales sont disponibles pour les organismes à but non lucratif et les établissements universitaires.

Consultez notre guide des 20 principaux outils et applications de GenAI pour en savoir plus sur les technologies utilisées par les entreprises en 2024.

3 principales formations pour aller plus loin

La GenAI et l’analyse des données permettent aux entreprises de prospérer, en particulier lorsque leurs collaborateurs savent comment intégrer au mieux ces technologies dans leur travail. Plusieurs organismes de formation en ligne proposent des formations et des certifications pour vous aider à approfondir vos connaissances et à faire progresser votre carrière dans ce domaine en pleine évolution.

Spécialisation Generative AI for Data Analysts, Coursera

Proposée par IBM, Generative AI for Data Analysts est une formation d’initiation accessible sur Coursera. Elle explique en quoi la GenAI diffère de l’IA discriminative et explore ses applications concrètes dans l’analyse des données. La formation aborde des notions fondamentales telles que l’ingénierie des prompts, l’IA et l’utilisation des grands modèles de langage (LLM), ainsi que les implications éthiques et les défis de la GenAI dans l’analyse des données. Elle comprend des applications pratiques et des études de cas réelles afin de fournir une expérience concrète et d’approfondir la compréhension, ce qui en fait une excellente ressource pour les analystes de données souhaitant développer leurs compétences en analyse de données pilotée par l’IA. Elle est accessible avec un abonnement Coursera à 59 dollars US par mois ou 399 dollars US par an.

Generative AI: Enhance Your Data Analytics Career, Coursera

IBM propose également la formation Generative AI: Enhance Your Data Analytics Career sur Coursera afin d’aider les analystes de données à faire progresser leur carrière. Elle explore l’application des outils et techniques de GenAI à l’analyse des données dans différents secteurs. Vous apprendrez à utiliser les outils de GenAI pour préparer, analyser et visualiser les données, ainsi que pour créer des récits à partir de celles-ci. À l’issue de la formation, vous saurez gérer des outils liés à la GenAI intégrés à l’analyse des données. La formation est accessible avec un abonnement Coursera à 59 dollars US par mois ou 399 dollars US par an.

Generative AI for Data Analytics, Udemy

Dans cette formation Generative AI for Data Analytics, les participants apprendront à utiliser ChatGPT pour améliorer leurs compétences en programmation et approfondir leurs connaissances des projets de data science et d’apprentissage automatique. La formation vous apprendra également à accroître l’efficacité de l’analyse des données grâce à l’IA, en mettant l’accent sur les applications statistiques et commerciales. Vous apprendrez à intégrer les outils de GenAI à vos flux de travail, à perfectionner vos méthodes d’analyse des données et à comprendre les conséquences pratiques de l’application de l’IA à différents projets axés sur les données. La formation coûte 8 dollars US.

En résumé : l’analyse des données propulsée par l’IA générative

L’IA générative connaît un essor rapide dans le monde de l’analyse des données. De nombreux modèles d’IA populaires peuvent désormais être intégrés aux environnements d’analyse des données des entreprises, et un nombre croissant de start-up spécialisées dans l’IA générative créent des solutions d’analyse conçues pour des cas d’usage propres à certains secteurs. Nous nous attendons à ce que ce domaine de l’IA générative se développe plus rapidement que la plupart des autres, en raison de sa forte pertinence pour les entreprises. Toutefois, les entreprises doivent également être conscientes des enjeux éthiques liés à la GenAI et veiller à mettre en place des règles strictes encadrant son utilisation éthique lors du déploiement de cette technologie.

Pour approfondir le sujet, consultez notre guide complet des modèles d’IA générative afin de découvrir comment ils peuvent vous aider à optimiser les opérations de votre entreprise.