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- L’analytique augmentée : comment l'IA révolutionne la BI
Imaginez un monde où la création de rapports BI complexes se fait en quelques clics, où des montagnes de données non structurées sont analysées en un instant, où les prédictions futures sont aussi précises que celles des meilleurs analystes. Ce n’est pas de la science-fiction, mais bien ce que l’intelligence artificielle (IA) réalise aujourd’hui dans la Business Intelligence (BI). Cet article vous plonge au cœur de cette transformation, en dévoilant comment l’IA redéfinit la BI pour les PMO, en automatisant la création de rapports, en exploitant des données non structurées et en offrant des analyses prédictives et prescriptives de pointe. Nous explorerons aussi les limites et les points de vigilance à ne pas négliger. Prêt à découvrir comment l’IA révolutionne la BI ? Allons-y !
Qu’est-ce que la BI ?
De nos jours, les entreprises font face à une abondance de données provenant de diverses sources telles que les ventes, le marketing, les finances et les opérations. Pour tirer pleinement parti de ces données et en extraire des informations utiles, de nombreux acteurs économiques se tournent vers des outils de Business Intelligence (BI). Mais qu’est-ce que la BI exactement ? La Business Intelligence, également appelée Informatique Décisionnelle, représente bien plus qu’un simple ensemble d’outils logiciels. C’est une approche globale qui englobe des méthodes, des processus et des technologies visant à collecter, analyser et visualiser les données de manière à soutenir la prise de décisions stratégiques au sein des organisations.
Comment la BI est traditionnellement utilisée ?
Traditionnellement, la Business Intelligence est principalement utilisée par les équipes informatiques et les analystes de données pour générer des rapports et des analyses approfondies à partir des données de l’entreprise. Ces analyses fournissent aux décideurs des informations cruciales sur les performances passées et actuelles, ainsi que des prévisions pour l’avenir. Les tableaux de bord sont conçus pour afficher ces informations de manière claire et concise, permettant aux utilisateurs finaux de suivre facilement les métriques clés et de prendre des décisions éclairées en temps réel.
Cependant, avec les avancées technologiques et l’introduction de logiciels spécialisés comme Power BI ou Tableau, l’utilisation de la BI s’étend au-delà des seuls experts en données, incluant des utilisateurs non techniques au sein des entreprises. Cela conduit à une adoption plus généralisée de la BI et à une utilisation plus diversifiée de ses fonctionnalités, transformant ainsi la manière dont les organisations exploitent leurs données pour prendre des décisions stratégiques.
Les 3 améliorations clés de Business Intelligence grâce à l’IA
1. Traitement des données non structurées et automatisation des tâches
Avant d’arriver à des tableaux de bord attractifs, l’une des premières étapes dans le processus de BI consiste à nettoyer et à structurer les données. Cette étape est cruciale pour garantir la précision et la fiabilité des analyses. Le nettoyage des données consiste à éliminer les erreurs, les doublons et les incohérences, tandis que la structuration organise les données dans un format cohérent et utilisable. Traditionnellement, ces tâches sont effectuées manuellement, un processus non seulement fastidieux et chronophage, mais également sujet aux erreurs humaines. En revanche, l’IA peut automatiser ces tâches avec une précision et une rapidité remarquable, permettant ainsi aux analystes de se concentrer sur des analyses plus approfondies et stratégiques.
On estime que 80 % des données sur Internet sont non structurées, incluant des vidéos, des données de géolocalisation, des textes tels que des articles, des données scientifiques, des sites web, des commentaires sur des produits, etc. Ces données non structurées représentent un potentiel immense pour les entreprises. Elles peuvent améliorer l’expérience client, affiner les recommandations de produits, évaluer l’état d’un marché et enrichir des bases de données structurées.
Plutôt que de traiter manuellement ces données pour en extraire des indicateurs clés de performance (KPI), l’IA propose des solutions automatisées. Par exemple, il est possible de construire des algorithmes de machine learning capable d’analyser des commentaires sur un produit pour ensuite les classer automatiquement comme étant « positif » ou « négatif ». C’est ce qu’on appelle l’analyse de sentiment. Cela permet de rapidement catégoriser les commentaires produits et de mieux comprendre les retours client.
En exploitant ces technologies, les organisations peuvent découvrir des informations essentielles enfouies dans des données jusqu’alors inexploitées.
2. Aide à la construction de rapports BI
Avec la généralisation de la BI notamment grâce aux logiciels dédiés qui ne nécessitent que peu de connaissances techniques pour une utilisation basique, le monitoring des process d’entreprise ne fait qu’augmenter. Au point même où aujourd’hui les entreprises adoptent de plus en plus le système de gestion dit « data driven ». Ceci ne fait qu’augmenter les besoins en indicateurs et en rapports performants, il est donc naturel que les métiers de la donnée se développent, mais aussi que les outils de BI s’aiguisent.
Aujourd’hui, les outils de BI ne prétendent plus rendre l’analyse des données accessible à tous, mais ils prétendent permettre à tous de créer des rapports efficaces et pertinents. C’est dans ce contexte que l’IA fait son apparition et que la plupart des outils BI intègrent déjà cette technologie à leurs plates-formes pour rester compétitifs dans le marché :
- Microsoft a intégré Copilot à Power BI,
- Sisense a lancé sa fonction Simply Ask,
- Tableau dispose de plusieurs produits et intégrations alimentés par l’IA, notamment Tableau AI, Pulse et Agent,
- Vertex AI de Google s’intègre désormais à Looker Studio, et
- Qlik propose un nouveau produit d’analytique augmentée qui intègre l’IA.
La plupart de ces plateformes utilisent l’IA pour créer automatiquement des rapports, des résumés narratifs et des suggestions de contenu basées sur des prompts spécifiques. Leur capacité à comprendre le langage naturel et à y répondre permet à ces outils de fournir des suggestions de rapports sophistiqués et de mettre à jour des requêtes qui auraient autrement nécessité un data analyste professionnel.
3. Prise de décision augmentée : l’analyse prédictive et prescriptive
Avec l’analyse prédictive, les entreprises peuvent anticiper les tendances futures et les résultats potentiels grâce à des algorithmes de machine learning. Contrairement à la BI traditionnelle, centrée sur l’analyse des données historiques pour fournir un aperçu des performances passées, l’IA permet une approche prospective en identifiant des schémas et des anomalies qui échappent souvent à l’œil humain.
Considérez l’exemple suivant : une entreprise dans le secteur de la construction peut utiliser les outils BI pour collecter et analyser des données passées sur les délais de livraison des matériaux provenant de projets passés. Traditionnellement, cela permettait aux analystes d’anticiper les retards potentiels sur les projets en cours. L’introduction de l’IA permet d’optimiser et d’améliorer cette analyse. L’analyse prescriptive, offre des recommandations concrètes sur les actions à entreprendre pour tirer parti des prédictions.
Revenons à l’exemple de la construction, supposons que la solution de BI soit améliorée par l’IA. Si l’algorithme détecte un schéma où les projets subissent des retards lorsque des matériaux spécifiques sont commandés à certains fournisseurs durant une période de forte demande, l’IA peut suggérer de commander les matériaux plus tôt ou de choisir un autre fournisseur, permettant ainsi aux gestionnaires de projet de prendre des décisions proactives pour éviter les retards et optimiser les ressources.
Cette capacité à prédire et à prescrire des actions spécifiques permet aux organisations non seulement de réagir aux changements mais aussi de les anticiper, ouvrant ainsi la voie à une prise de décision augmentée. Grâce à ces outils, les entreprises peuvent réduire les risques, maximiser les opportunités et accroître leur agilité dans un environnement en constante évolution.

Les points de vigilances de l’IA
L’intégration de l’IA dans la Business Intelligence transforme la prise de décision, mais sa mise en œuvre soulève plusieurs défis. La fiabilité des données est un enjeu majeur : comment garantir l’exactitude des informations lorsque certaines sources externes restent difficiles à vérifier ? De plus, les entreprises doivent choisir des outils capables de protéger leurs données sensibles tout en offrant des analyses pertinentes. Finalement, un autre risque réside dans l’interprétation des résultats : l’IA peut faire des corrélations erronées ou encore introduire des biais.
Effectivement, l’IA dépend entièrement des données dont elle se nourrit : si celles-ci sont biaisées, incomplètes ou obsolètes, cette dernière peut générer des analyses erronées et amplifier des schémas inadaptés. Contrairement à l’humain, l’IA applique ses modèles sans esprit critique, risquant ainsi d’orienter les décisions dans la mauvaise direction. Pire encore, elle peut produire des hallucinations, c’est-à-dire des conclusions infondées ou trompeuses basées sur des associations incohérentes de données.
Dans la gestion de projet, ces limites sont particulièrement visibles. Une IA s’appuyant uniquement sur des données historiques peut ignorer les nouvelles régulations, les avancées technologiques ou des risques spécifiques au projet. Ses prévisions de coûts et de délais, basées sur des retours d’expérience, ne tiennent pas toujours compte des particularités du terrain, des imprévus économiques ou des facteurs externes. Résultat ? Des retards imprévus, des budgets explosés et des décisions stratégiques biaisées.
Conclusion
L’intégration de l’IA dans la Business Intelligence redéfinit en profondeur l’exploitation des données, révélant des insights et des opportunités souvent imperceptibles à l’œil humain. Mais loin de remplacer les analystes, l’IA et l’intelligence humaine se complètent parfaitement. L’humain reste essentiel pour comprendre les concepts abstraits, faire des inférences complexes, et exercer son intelligence sociale et son bon sens. L’IA, quant à elle, excelle dans l’automatisation des tâches lourdes et répétitives, comme le traitement massif de données et la détection de schémas subtils, en temps record, faisant ainsi gagner un temps précieux aux équipes. En tant qu’outil statistique avancé, elle enrichit le travail des PMO en leur offrant une agilité sans précédent, leur permettant de se concentrer sur des missions plus stratégiques et créatives, et les préparant ainsi à relever les défis de demain.
Merci à l’équipe Digital Solutions de MIGSO-PCUBED pour leur contribution à cet article.