L'IA et l'analyse en libre-service : démocratiser les données pour tous en entreprise
Les entreprises ont massivement investi dans la gestion de données, elles cherchent aujourd'hui l'autonomie décisionnelle basée sur la donnée.
L’analyse de données en libre-service est devenue la priorité pour de nombreuses entreprises. Si elles ont investi massivement dans la gestion de données, elles cherchent aujourd’hui l’autonomie décisionnelle basée sur la donnée. Toutefois, si elles n’optent pas pour un libre-service efficace, elles doivent s'appuyer sur des équipes dédiées. Or ces spécialistes sont coûteux, et la constitution de ces équipes en décalage des besoins commerciaux. C’est dans ce contexte que le libre-service s'impose comme une solution durable pour démocratiser l'accès aux données.
Le libre-service vise à réduire les barrières techniques pour permettre à des non-techniciens de réaliser des analyses complexes. Cette vision a évolué grâce à l'intégration croissante de l'IA, qui a donné naissance à des outils comme les traducteurs du langage naturel en SQL ou les assistants de code. Cependant, cette approche centrée sur le "faire soi-même" peut être repensée car le véritable libre-service ne réside pas que dans la création autonome, mais dans l'exploitation et le partage des connaissances existantes. Avec les modèles linguistiques avancés (LLM), les entreprises peuvent tirer parti des analyses déjà réalisées par des experts, renforçant ainsi la confiance et la pertinence des données.
Une nouvelle vision du libre-service des données
Grâce au libre-service, l’utilisateur réalise une action sans avoir à recourir à un prestataire, alors qu’il en dépendait auparavant. Pour comprendre ce concept et les bénéfices qu’il apporte, il est intéressant de faire une analogie avec la restauration, en comparant notamment un service de kits de repas avec un buffet classique. Dans le cas d’un kit de repas, bien que les ingrédients et recettes soient fournis, la préparation demande du temps et des efforts, ce qui peut devenir frustrant pour le client. À contrario, les buffets offrent une gamme de plats déjà préparés par des chefs, prêts à être consommés immédiatement. Les clients n'ont qu'à choisir ce qui leur convient et, éventuellement, y apporter des ajustements.
Si on revient à la donnée, la majorité des outils actuels adoptent une approche semblable aux kits de repas. S’ils permettent de réduire certains obstacles techniques, ils peuvent tout de même laisser les utilisateurs perplexes devant les résultats obtenus. L’approche « buffet », elle, fournit des analyses préconstruites, fiables et personnalisables, réalisées par des experts en données. Cette stratégie réduit considérablement les efforts requis tout en permettant aux utilisateurs de gagner en autonomie.
Quand l’IA simplifie l’accès aux données : vers une expérience intuitive et universelle
Proposition de reformulation pour fluidifier : Le libre-service des données repose sur trois fondements essentiels : offrir la bonne information, à la bonne personne, au bon moment. Cependant, un écart persiste entre les capacités des outils actuels et les attentes des utilisateurs. Tandis que de nombreuses solutions privilégient la création d'analyses complexes, les utilisateurs recherchent principalement un accès fluide et immédiat à des rapports fiables et pertinents.
C'est précisément dans ce domaine que l'IA peut jouer un rôle transformateur : non pas en multipliant la production d'analyses, mais en facilitant l'accès aux analyses existantes, déjà optimisées et validées par des experts.
Lorsqu’un utilisateur peine à formuler ses besoins de manière exploitable, les modèles linguistiques avancés interviennent pour transformer ses questions commerciales en requêtes claires et adaptées. En parallèle, renforcer la confiance des utilisateurs dans les données est crucial. En exploitant des analyses préexistantes, fiables et validées, ces modèles linguistiques génèrent des réponses fondées sur des travaux éprouvés, dissipant ainsi les doutes sur la fiabilité des résultats.
Grâce au libre-service, le processus peut être résumé ainsi. Lorsqu’un utilisateur pose une question, celle-ci est reformulée pour une meilleure compréhension par l’IA et transformée en une représentation numérique. Les rapports et analyses existants, également numérisés, sont comparés à cette requête, permettant d’identifier les informations les plus pertinentes. Et l’IA génère alors une réponse précise en s’appuyant sur ces analyses. Cette méthode permet de transformer l’expérience utilisateur en simplifiant l’accès aux données, tout en valorisant l’expertise existante.
L’avenir du libre-service des données repose sur deux leviers essentiels : une expérience utilisateur intuitive et la mise en valeur des expertises humaines. En combinant simplicité d’accès et fiabilité des analyses, cette approche transforme les données en un véritable atout stratégique. Pour réussir cette transition, les entreprises doivent s’équiper d’outils qui non seulement simplifient l’accès aux informations critiques, mais intègrent également l’expertise humaine au cœur des processus, garantissant ainsi des décisions éclairées et pérennes.