Par Kathleen Desveaud , Kedge Business School L’intelligence artificielle promet un soulagement face à l’ennui des tâches répétitives au travail, mais son usage excessif pourrait entraîner une déqualification progressive et une nouvelle forme de frustration professionnelle. Entre automatisation bénéfique et risque de « travail zombie », comment faire de l’IA un allié du développement des compétences plutôt qu’une source d’appauvrissement cognitif ? L’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur les métiers est un sujet majeur , qui a été traité dans de nombreuses études . Si la question de la disparition des emplois retient souvent l’attention, une autre question de fond mérite d’être considérée : comment ces technologies transforment et transformeront-elles concrètement le quotidien, les compétences et la motivation des travailleurs ? L’IA, un remède contre l’ennui au travail ? L’IA est parfois présentée comme un parfait remède a...
En 2016, le phénomène de l'analyse des données en libre-service a envahi le monde de l'entreprise. Le service informatique a commencé à tirer parti de différentes technologies axées sur la croissance et l'évolutivité. Les utilisateurs métier, quant à eux, ont adopté une approche collaborative en partageant de plus en plus leurs données. En 2017, cette culture analytique en libre-service continuera à se développer pour devenir la norme en entreprise. Et les outils technologiques supportant cette évolution deviendront monnaie courante.
1. La BI de nouvelle génération s'imposera comme la nouvelle norme
En démocratisant l'analyse des données, les entreprises ont déjà commencé à opérer leur transition vers les nouveaux outils d'aide à la décision. Comme l'explique Gartner, elles ont franchi un cap décisif en s'affranchissant des plateformes centrées sur l'IT. Grâce à des plateformes fiables et évolutives, même les utilisateurs néophytes peuvent explorer des données contrôlées et améliorer la collaboration en partageant leurs découvertes. En 2017, la nouvelle approche de l'aide à la décision deviendra une priorité pour toutes les entreprises, des grandes multinationales aux plus petites startups.
2. Les analyses collaboratives occuperont le devant de la scène
2017 marquera la fin de l'ère des flux d'informations à sens unique et du partage de données sous forme de fichiers PDF ou PowerPoint statiques. Les utilisateurs pourront partager leurs données en direct et de façon interactive et s'appuieront sur celles-ci pour guider leurs décisions. Ils tireront parti du Cloud et d'autres fonctionnalités de partage, comme les alertes par e-mail et les abonnements, pour rester informés. Enfin, ils pourront intégrer leurs tableaux de bord à d'autres applications utilisées dans l'entreprise pour mieux toucher le public visé. Les utilisateurs seront donc amenés à remplir diverses fonctions, qu'il s'agisse d'utiliser des données dans leurs tableaux de bord, de réaliser leurs propres analyses ad hoc ou encore de partager leurs découvertes.
3. Toute donnée sera bonne à prendre
En 2017, la valeur des données ne sera plus tributaire de leur volume ou de leur priorité. Qu'il s'agisse du Big Data ou d'une simple feuille de calcul Excel, l'important sera de permettre aux utilisateurs d'accéder rapidement et facilement aux nombreux types de données pour les explorer, trouver des réponses à leurs questions et améliorer leurs résultats. Les utilisateurs métier n'auront plus à se demander si leurs données sont stockées dans Hadoop, Redshift ou un fichier Excel. Ils profiteront d'un aperçu complet de leurs analyses, quel que soit le nombre de sources de données utilisées.
4. Le libre-service s'invite dans la préparation des données
Alors que la découverte en libre-service s'est imposée comme une nouvelle norme, la préparation de données est historiquement restée l'apanage du service informatique et des experts en données. Mais ce ne sera plus le cas au cours des prochains mois. Les opérations habituelles de préparation, comme le hachage de données, l'importation de fichiers JSON et HTML ou les recoupements de bases de données, ne seront plus réservées aux spécialistes. Ce changement soulèvera de nouvelles questions en matière de gouvernance mais bon nombre de groupes informatiques ont d'ores et déjà saisi cette opportunité. Le service informatique peut ainsi s'assurer que l'ensemble de l'entreprise a accès aux données et que les utilisateurs travaillent ainsi dans un environnement de données sécurisé.
5. Les analyses gagneront du terrain grâce aux fonctionnalités BI intégrées
En 2017, les analyses se généraliseront et viendront enrichir les processus métier. Elles seront souvent mises à la disposition de personnes qui n'ont encore jamais utilisé les données, comme des vendeurs en magasin, des employés de centres d'appels ou des chauffeurs routiers. L'intégration des fonctionnalités d'aide à la décision permettra d'élargir la portée des analyses, au point que les utilisateurs ne se rendront même plus compte de leur présence, ce qui est assez similaire à l'utilisation d'analyses prédictives pour recommander des vidéos sur Netflix ou des morceaux sur Pandora.
6. Le service informatique deviendra le héros de l'entreprise
En 2017, le service informatique s'imposera comme un maillon indispensable et déterminant pour l'avenir de l'entreprise. En effet, pendant longtemps, il est resté prisonnier de la préparation des rapports servant à répondre aux demandes des différentes unités opérationnelles. Aujourd'hui, il a l'opportunité de briser ses chaînes et d'endosser un rôle de facilitateur, en se plaçant aux commandes de la transition vers un environnement analytique en libre-service et évolutif. Selon Gartner, dans les entreprises performantes, les analystes sont des partenaires en qui les autres services ont confiance. Le service informatique procure la flexibilité et l'agilité dont l'entreprise a besoin pour innover, tout en assurant le juste équilibre avec la gouvernance et la sécurité des données.
7. L'utilisation des données deviendra plus naturelle
En 2017, la communication avec les données deviendra plus naturelle, en partie grâce aux améliorations dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la génération automatique de textes. Les interfaces en langage naturel viendront compléter la gamme d'outils d'aide à la décision et rendront les données, les graphiques et les tableaux de bord plus accessibles en permettant aux utilisateurs d'interagir avec les données grâce à un langage et des textes naturels. Gartner estime qu'il s'agit là de la prochaine étape de la transition entre le reporting standard et la mise en récit.
8. La transition vers le Cloud s'accélérera
À mesure que les entreprises déplacent leurs données dans le Cloud, elles prennent également conscience qu'elles doivent faire de même avec leurs analyses. Les entrepôts de données dans le Cloud, comme Amazon Redshift, continueront d'être privilégiés pour l'hébergement de données et les analyses dans le Cloud se généraliseront. De nombreuses entreprises continueront à déployer une architecture hybride combinant des solutions Cloud et sur site mais les analyses dans le Cloud s'imposeront progressivement comme une solution plus rapide et plus évolutive.
9. Les analyses avancées deviendront de plus en plus accessibles
Les utilisateurs métier ont acquis un savoir-faire dans le domaine des données et les analyses avancées sont devenues plus accessibles. Ces deux phénomènes se combineront et les analyses avancées ne seront plus réservées aux spécialistes des données. Les utilisateurs métier tirent déjà parti de fonctions analytiques puissantes comme l'utilisation des k-moyennes, des clusters et des prévisions, et continueront à développer leurs compétences analytiques en 2017.
10. La connaissance des données deviendra une compétence fondamentale
En 2016, LinkedIn a désigné l'aide à la décision comme l'une des compétences les plus recherchées par les employeurs. En 2017, l'analyse de données deviendra une compétence incontournable pour les professionnels issus de tous les secteurs, au même titre que l'utilisation de Microsoft Word, Excel ou PowerPoint. Pour répondre à ce besoin, le raisonnement analytique et les données feront leur apparition dans les programmes scolaires et universitaires et l'utilisation de plateformes d'aide à la décision se répandra dans le monde du travail pour faciliter la prise de décisions à tous les niveaux.