Tendances 2025 de l'IA intégrée à l'analytique / BI
A l'heure où l'IA élimine les processus manuels, améliore l'efficacité et favorise la productivité, quelles sont les tendances 2025 l'intégration de l'IA à l'analytique/BI ?
Les organisations ont pris conscience de l’importance de s’appuyer sur les données pour se démarquer de la concurrence et considèrent que les outils d’analytique/ BI sont déterminants. Ils permettent de déceler des modèles, des tendances et des informations au cœur de leurs données, et créent ainsi les conditions propices à la prise de décisions plus stratégiques, fondées sur les données. Alors que la majorité des organisations ont alloué en 2024 un budget plus important aux outils qui améliorent l’accès aux données, leur intégration et leur analyse, cette tendance à la hausse des investissements en analytique et en BI devrait persister dans un futur proche.
Sécurité et qualité des données, obstacles majeurs à l’analytique/ BI
La cohérence et la qualité des données demeurent un défi pour les organisations, et l’IA continue de poser de véritables problèmes de confidentialité et de sécurité des données en analytique/ BI. Les énormes volumes de données traitées, la complexité des algorithmes d’IA et l’interconnectivité des systèmes d’IA risquent d’exposer accidentellement des données sensibles. Les organisations perçoivent donc clairement la nécessité de disposer à court terme de mesures avancées de sécurité et de contrôle de la confidentialité.
L’analytique augmentée et l’IA générative ont le vent en poupe
En s’appuyant sur l’IA, les organisations se lancent à plein régime dans l’automatisation des analyses, la création de tableaux de bord et la génération d’informations, afin d’optimiser l’accessibilité et la fiabilité des prises de décision axées sur les données. Sur les 24 prochains mois, on observe des orientations différentes selon les secteurs. Dans l’industrie, par exemple, la collaboration ainsi que le partage des données et informations seront les principales fonctionnalités ciblées. Dans le commerce de détail, en revanche, l’accent sera mis sur la préparation/ transformation des données, tandis que dans les services financiers, la priorité sera donnée à un meilleur accès des utilisateurs non techniques aux fonctionnalités de libre-service.
La couche sémantique, colonne vertébrale de toute initiative d’analytique/ BI
De l’amélioration de la précision des données à l’analytique en libre-service, en passant par le renforcement de la sécurité et de la gouvernance des données, la couche sémantique va continuer à jouer un rôle multifacette dans le cycle de vie de l’analytique. Elle fournit une source unique de vérité à l'échelle de l'entreprise. Non seulement elle contribue à renforcer l'intégrité des données, mais elle constitue également un élément essentiel à l'intégration de la GenAI qu’elle guide dans sa compréhension et son interprétation des données. Le secteur a connu cette année un regain d’intérêt pour la couche sémantique et en a fait une priorité pour ses projets analytiques en 2025.
L’IA pour engager les salariés dans l’analytique/ BI au quotidien
La majorité des organisations ont un plan visant à donner aux utilisateurs les moyens de tirer parti de l’analytique, pour notamment améliorer la productivité et l’efficacité, en incorporant l’automatisation, le libre-service et l’IA. Les avancées de l’analytique prédictive, de l’intelligence artificielle et du Machine Learning créent de la demande en solutions BI, avec pour principal objectif une augmentation de l’adoption par les utilisateurs finaux. Il est par conséquent évident que ces technologies sont en train de révolutionner la prise de décision dans les entreprises. De plus, en personnalisant les outils d’IA pour répondre aux cas d’usage et aux besoins spécifiques des parties prenantes, les organisations vont considérablement améliorer l’expérience utilisateur et l’efficacité générale de leur plateforme analytique.
L’analyse de données et la modélisation prédictive vont s’affirmer comme pierre angulaire essentielle des cas d’usage de l’IA avec pour perspective pour les entreprises de découvrir des informations précieuses, de stimuler l’innovation et de bénéficier d’une croissance durable.
Le rôle prépondérant de l’IA dans les processus analytiques
Les méthodes traditionnelles d’analytique et de gestion des données ne suffisent plus face au volume croissant de données générées et collectées. C’est là qu’intervient l’IA en améliorant sensiblement plusieurs processus analytiques. De la collecte des données (recueil d’avis de clients et suivi de l’analytique des sites web, par exemple) à leur exploration (identification de modèles et de tendances) et à leur préparation (nettoyage et transformation en vue de leur analyse), en passant par la garantie de leur sécurité au moyen du chiffrement et du contrôle des accès, les capacités de l’IA vont devenir incontournables dans la plupart des solutions data et analytique.
L’IA générative devrait progressivement toucher quasiment toutes les parties prenantes impliquées dans le cycle de vie de l’analytique et des données. En gagnant en maturité, l’IA deviendra une partie intégrante des opérations quotidiennes et des processus de prise de décision des entreprises. Les organisations doivent donc se l’approprier comme un outil précieux qui les aidera à renforcer leurs capacités analytiques et à stimuler l’innovation. Au-delà de l’automatisation, la capacité de la GenAI à accroître l’engagement des utilisateurs finaux grâce à des expériences personnalisées et dynamiques promet un changement de cap les organisations dans leur façon d’exploiter la puissance des données et de l’analytique.