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...
Par Raphaël Savy, Directeur Europe du Sud, Alteryx
L’IoT, la Blockchain, l’Automatisation des processus métier et l’IA seront les thématiques clés de l’année 2019. Ces tendances technologiques rythmeront les projets IT de nombreuses entreprises dans les prochains mois. L’heure n’est plus à la réflexion, mais à l’action !
L’Automatisation des processus métier : en avant toutes !
Les entreprises reconnaissent, de manière unanime, l’impact économique d’une utilisation optimale des données. Néanmoins, force est de constater que beaucoup d’entre elles ont du mal à les transformer en informations exploitables. Désormais, tirer profit des données pour faciliter la prise de décision ne peut plus être l’apanage d’une personne ou d’un département.
Il est primordial que chaque employé soit habilité, peu importe son acuité technique, afin d’accompagner et accélérer l’automatisation des processus d’entreprise. Pour cela, l’utilisation d’outils d’analyse en libre-service, grâce auxquels les collaborateurs pourront collecter des données issues de sources disparates, permettra de les exploiter et analyser, et ce, dans un environnement sans code. En 2019, on assistera à une large adoption de l’automatisation des processus métier via ces solutions en libre-service.
L’IA, une course ? Non, un sprint
Les entreprises qui ont misé sur le Machine Learning ou l’Intelligence Artificielle, même si elles n’en sont qu’à leurs débuts, ont choisi une approche à long terme, axée sur la compilation des données — souvent dans un centre d’excellence. Cette stratégie sera d’ailleurs le moteur de leur révolution autour de l’IA. Certaines d’entre elles se tournent d’ailleurs vers des éditeurs cloud, tels que Microsoft ou encore Amazon, afin de disposer d’un espace de stockage intermédiaire et qui pourra prendre en charge les différents cas d’usages.
Afin d’accompagner ces stratégies axées sur l’IA, les entreprises doivent se poser les bonnes questions : quelles sont les données disponibles ? Sont-elles accessibles ? De quelles données externes ont-elles besoin afin de se différencier de la concurrence ? Sont-elles exploitables grâce au Machine Learning ? Quelles compétences doivent avoir leurs collaborateurs ? Nécessitent-elles des outils informatiques spécifiques et si oui, comment le département concerné peut-il être impliqué ?
En 2019, il sera primordial que les entreprises puissent répondre à ces questions afin de réellement pouvoir tirer profit du potentiel de l’IA.
Gouvernance et catalogage des données seront au centre de la collaboration
« Gouvernance de données », « catalogage des données » et « lineage de données », seront encore les buzzwords de cette année et resteront au centre des préoccupations des entreprises. Les solutions de catalogue de données traditionnelles sont très lourdes d’un point de vue IT, mais les entreprises ont saisi les bénéfices d’aider l’ensemble des analystes de l’entreprise (les citizen data scientists comme les appelle Gartner) — de différents départements, régions, etc. — à travailler de concert. Cette collaboration, associant l’ensemble des utilisateurs, est essentielle pour repenser la stratégie de l’entreprise autour de la data et l’aidera à penser au-delà des données qu’elle collecte, et se tourner vers des sources tierces, susceptibles de les enrichir et donc obtenir de meilleurs résultats.
Les technologies du Big Data évoluent avec l'augmentation exponentielle de la masse de données disponibles. Il est temps pour les entreprises d'anticiper ces tendances pour avoir une meilleure compréhension des clients, une prise de décision plus rapide et bien plus encore. Il est crucial de relever ces défis qui vont devenir des avantages concurrentiels dans le marché des données.