Analyse augmentée et prédictive: L’intelligence artificielle est sans aucun doute le principal moteur de certaines des plus grandes évolutions technologiques et transformations numériques auxquelles nous assistons aujourd’hui. L’IA a depuis longtemps dépassé notre imagination quant à ce que cette puissante technologie peut faire.
Bien que l’IA existe depuis des décennies, elle est devenue une force motrice puissante en raison de deux facteurs principaux : la capacité de calcul sans précédent à traiter d’énormes piles de données avec des algorithmes d’apprentissage automatique, et le buzz marketing le plus en vogue autour de l’IA et du ML. L’IA occupe déjà une place importante dans nos vies, sous de nombreux types et formes.
Cependant, le plus impactant dans l’immédiat est l’intelligence augmentée. Il s’agit d’une conceptualisation alternative de l’IA qui permet aux humains d’exploiter les données pour prendre des décisions meilleures et éclairées.
Que sont les analyses augmentées ?
L’un des impacts majeurs de l’intelligence augmentée est la nécessité de déterminer la crédibilité des données dans leur contexte. Un problème critique qui touche aujourd’hui la plupart des entreprises est le fait qu’il existe trop de types de données qui doivent être analysées pour comprendre le contexte des données.
Aujourd’hui, les données ne se limitent pas aux chiffres ; presque tout, des photos et vidéos aux activités de navigation, en passant par les mises à jour sur les réseaux sociaux et les conversations, génère une quantité massive de données, dont la plupart sont non structurées et donc difficiles à analyser. Le problème majeur est que les données sont inutiles à moins que nous trouvions des moyens d’en extraire des informations exploitables. C’est là qu’intervient la partie « analyse augmentée ».
Bien que le terme analyse augmentée ait été introduit pour la première fois dans un document de recherche publié par Gartner en 2017, il est devenu un élément indispensable de l’avenir pour toutes les organisations.
L’analyse augmentée consiste à utiliser l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pour automatiser les processus d’analyse, depuis la collecte de données jusqu’à la préparation et le nettoyage des données, la création de modèles d’analyse et la génération d’informations exploitables à partir des données, pour enfin communiquer ces informations à ceux qui en ont besoin. . Il simplifie l’analyse des données et permet à un plus grand nombre de personnes d’accéder facilement à la valeur des données.
Que sont les analyses prédictives ?
L’analyse prédictive est une branche de l’analyse avancée qui utilise diverses techniques statistiques pour faire des prédictions sur les résultats futurs possibles sur la base de données historiques. Il s’agit d’une sous-catégorie d’ analyse de données qui examine des ensembles de données volumineux et ingérables pour découvrir des modèles cachés dans les données.
Les ordinateurs utilisent l’analyse prédictive pour déterminer ce qui est le plus susceptible de se produire dans le futur, sur la base de données issues de ce qui s’est passé dans le passé. Les scientifiques et les ingénieurs utilisent des modèles prédictifs depuis le premier projet lunaire. Eh bien, les modèles prédictifs sont utilisés pour atteindre les objectifs CRM tels que les campagnes marketing, le service client et les ventes.
L’analyse prédictive utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques d’analyse statistique pour créer des modèles prédictifs capables de prédire le résultat en fonction d’une classe, d’une catégorie ou d’une valeur numérique. Par exemple, la plupart des banques ou institutions financières qui proposent des prêts aux particuliers ou aux entreprises exécutent une modélisation d’évaluation des risques pour prédire les chances de remboursement du prêt. Les analystes financiers s’appuient largement sur ces modèles prédictifs avant d’accorder des prêts. L’analyse prédictive vise à répondre aux questions commerciales en analysant les données et en identifiant une gamme de résultats possibles.
Différence entre l’analyse augmentée et prédictive
Définition
– L’analyse augmentée est l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML) pour automatiser les processus d’analyse, ce qui permet à un plus grand nombre de personnes d’obtenir facilement de la valeur à partir des données dans les plateformes d’analyse et de BI. Le terme d’analyse augmentée a été mentionné pour la première fois dans un document de recherche publié par la société mondiale de recherche et de conseil Gartner. L’analyse prédictive, quant à elle, est une branche de l’analyse avancée qui exploite une variété de techniques statistiques avancées pour faire des prédictions sur les résultats futurs possibles sur la base de données historiques.
Usage
– L’analyse augmentée simplifie l’analyse des données pour permettre aux entreprises de collecter, d’identifier, d’analyser et de visualiser leurs données afin de générer des informations exploitables à partir des données. Il aide les entreprises à reconnaître les tendances et modèles cachés dans les données afin de pouvoir prendre des décisions commerciales plus éclairées. Les ordinateurs utilisent l’analyse prédictive pour déterminer ce qui est le plus susceptible de se produire dans le futur, sur la base de données issues de ce qui s’est passé dans le passé. Il permet d’extraire des informations à partir d’ensembles de données ingérables pour identifier des modèles, des relations et des associations.
Applications
– L’idée derrière l’analyse augmentée est de soutenir l’intelligence humaine et d’accélérer les tâches répétitives en prenant des décisions plus intelligentes. Il permet de maximiser les efforts marketing en fermant le champ des prospects pour un produit ou un service ; il peut être intégré aux processus métier pour améliorer les opérations commerciales. L’analyse prédictive peut être utilisée pour la collecte de fonds, la prévision des ventes, le ciblage des clients, l’évaluation des risques, les études de marché, les rapports financiers, le bien-être des patients, etc.
Analyse augmentée et analyse prédictive : tableau comparatif
Voici un tableau comparatif entre l’analyse augmentée et l’analyse prédictive :
| Caractéristique | Analyse Augmentée | Analyse Prédictive |
|---|---|---|
| Définition | Intégration de l’intelligence artificielle et de l’expertise humaine pour une analyse plus approfondie et contextuelle des données. | Utilisation d’algorithmes pour analyser les données historiques et identifier les tendances et les modèles afin de faire des prédictions sur des événements futurs. |
| Objectif | Comprendre le contexte et les nuances des données pour une meilleure prise de décision. | Prévoir les résultats futurs en se basant sur les données passées et les tendances identifiées. |
| Données utilisées | Données structurées et non structurées. | Principalement des données structurées. |
| Méthodes | Intégration de l’intelligence artificielle, du traitement du langage naturel, de l’apprentissage automatique, etc. | Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, de modèles statistiques, etc. |
| Exemple d’application | Analyse de sentiment sur les réseaux sociaux, compréhension des commentaires clients, etc. | Prévision des ventes, détection de fraude, maintenance prédictive, etc. |
| Importance du temps | Peut être utilisée pour l’analyse en temps réel. | Peut nécessiter une analyse préalable des données pour identifier les tendances sur une période donnée. |
| Niveau de complexité | Souvent plus complexe en raison de l’intégration de l’IA et de l’expertise humaine. | Peut être moins complexe dans certains cas où les modèles prédictifs sont bien établis. |
| Flexibilité | Peut être plus flexible pour s’adapter à divers contextes et types de données. | Peut être moins flexible si les modèles prédictifs sont rigides et ne s’adaptent pas facilement à de nouveaux scénarios. |
Ces deux approches d’analyse, bien que différentes dans leur objectif et leurs méthodes, peuvent être complémentaires dans certains cas, offrant ainsi une compréhension plus profonde et des prévisions plus précises.
Résumé
L’analyse augmentée utilise des techniques d’apprentissage automatique et d’IA pour automatiser plusieurs aspects des données , depuis la collecte de données jusqu’à la préparation et le nettoyage des données, la création de modèles d’analyse et la génération d’informations exploitables à partir des données. L’analyse prédictive, quant à elle, utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques d’analyse statistique pour créer des modèles prédictifs capables de prédire le résultat en fonction d’une classe, d’une catégorie ou d’une valeur numérique.