IA pour la Data et le pilotage décisionnel
Processus, cas d’usage et architecture
BI augmentée, détection d’anomalies, prévisions et interrogation en langage naturel. Une couche sémantique traduit les questions en indicateurs autorisés ; les requêtes sont contraintes et exécutées en lecture. Les prévisions sont comparées à une méthode simple de référence sur des périodes non utilisées à l’entraînement.
Données et applications nécessaires
Entrepôt de données, pipelines ETL, dictionnaire métier, règles de calcul et historique suffisamment stable. Vérifier granularité, fraîcheur, doublons et ruptures de série avant toute modélisation.
Responsabilités humaines et limites
Exactitude des requêtes, délai d’analyse, erreur de prévision et dérive. Le data owner valide les indicateurs ; les analystes vérifient les interprétations. Une formulation convaincante ne garantit pas un calcul juste.
Mesurer les bénéfices
Le pilote compare une situation initiale à un processus cible sur un échantillon représentatif. Le métier définit les seuils de qualité et le droit de revenir au traitement manuel avant le lancement.
Mobiliser les bonnes expertises
FAQ
Comment mesurer la performance d’un programme IA ?
Comparer les résultats à une situation initiale : qualité, délai total, coûts complets, adoption et incidents. Mesurer le temps de contrôle et les erreurs, pas seulement le nombre de réponses générées.