Intelligence décisionnelle : Optimiser le processus décisionnel

• Auteur :
• Nom de l'auteur

  Prévision quantique
• 29 novembre 2022

Résumé des informations

Dans un monde qui se numérise rapidement, les entreprises exploitent les technologies d’intelligence décisionnelle pour améliorer leur prise de décision, en utilisant l’IA pour transformer les données en informations exploitables. Ce changement ne concerne pas seulement la technologie ; cela remodèle également les rôles professionnels vers la gestion de l'IA et son utilisation éthique, tout en augmentant les préoccupations concernant la sécurité des données et l'accessibilité des utilisateurs. L’évolution vers ces technologies reflète une tendance plus large vers des stratégies basées sur les données dans divers secteurs, posant de nouveaux défis et opportunités.

Contexte d'intelligence décisionnelle

Dans tous les secteurs, les entreprises intègrent davantage d'outils numériques dans leurs opérations et collectent constamment de grandes quantités de données. Cependant, de tels investissements ne valent la peine que s'ils génèrent des résultats exploitables. Certaines entreprises, par exemple, peuvent prendre des décisions rapides et efficaces en utilisant des technologies d'intelligence décisionnelle qui exploitent l'intelligence artificielle (IA) pour tirer des enseignements de ces données et fournir une prise de décision plus éclairée.

L'intelligence décisionnelle combine l'IA et l'analyse commerciale pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions. Les logiciels et plateformes d'intelligence décisionnelle permettent aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées basées sur des données plutôt que sur l'intuition. Par conséquent, l'un des principaux avantages de l'intelligence décisionnelle est qu'elle a le potentiel de simplifier le processus d'extraction d'informations à partir des données, ce qui facilite l'examen par les entreprises à l'aide d'analyses. De plus, les produits d'intelligence décisionnelle pourraient aider à combler le déficit de compétences en matière de données en fournissant des informations qui ne nécessitent pas un degré élevé de formation des travailleurs en analyse ou en données.

Une enquête Gartner de 2021 a déclaré que 65% des personnes interrogées pensaient que leurs décisions étaient plus complexes qu'en 2019, tandis que 53% ont déclaré qu'il y avait plus de pression pour justifier ou expliquer leurs choix. En conséquence, de nombreuses entreprises multinationales ont donné la priorité à l'intégration de l'intelligence décisionnelle. En 2019, Google a embauché une scientifique en chef des données, Cassie Kozyrkov, pour aider à combiner les outils d'IA basés sur les données avec la science du comportement. D'autres entreprises telles qu'IBM, Cisco, SAP et RBS ont également commencé à explorer les technologies d'intelligence décisionnelle.

Impact perturbateur

L'un des principaux moyens par lesquels l'intelligence décisionnelle peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions consiste à fournir des informations sur des données qui, autrement, ne seraient pas disponibles. La programmation permet une analyse des données qui dépasse les limites humaines de plusieurs grandeurs. 

Cependant, un rapport de 2022 de Delloite a indiqué que la responsabilité est un trait fondamental qui soutient la prise de décision du côté humain d'une entreprise. Soulignant que bien que l'intelligence décisionnelle soit précieuse, l'objectif d'une organisation devrait être d'être une organisation axée sur la perspicacité (IDO). Delloite a déclaré qu'un IDO se concentre sur la détection, l'analyse et l'action sur les informations collectées. 

De plus, la technologie d'intelligence décisionnelle peut aider les entreprises à démocratiser l'analyse. Les entreprises sans services informatiques importants ou sophistiqués peuvent s'associer à des entreprises technologiques et des startups pour tirer parti de l'intelligence décisionnelle. Par exemple, en 2020, la multinationale des boissons Molson Coors s'est associée à la société d'intelligence décisionnelle Peak pour mieux comprendre ses opérations commerciales vastes et complexes et améliorer continuellement les zones de service.

Implications pour l'intelligence décisionnelle

Les implications plus larges de l'intelligence décisionnelle peuvent inclure : 

• Plus de partenariats entre les entreprises et les sociétés d'intelligence décisionnelle pour intégrer les technologies d'intelligence décisionnelle dans leurs opérations commerciales respectives.
• Demande accrue d'experts en intelligence décisionnelle.
• Vulnérabilité accrue aux cyberattaques pour les organisations. Par exemple, les cybercriminels collectent les données d'intelligence décisionnelle des entreprises ou manipulent ces plateformes de manière à inciter les entreprises à prendre des mesures commerciales désavantageuses.
• Besoin croissant pour les entreprises d'investir dans une infrastructure de stockage de données afin que les technologies d'IA puissent accéder à de grands ensembles de données à des fins d'analyse.
• Plus de technologies d'IA axées sur l'interface utilisateur et l'expérience utilisateur afin que les utilisateurs sans connaissances technologiques avancées puissent comprendre et utiliser les technologies d'IA.
• Accent accru sur le développement éthique de l’IA, favorisant une confiance accrue du public et des cadres réglementaires plus stricts de la part des gouvernements.
• Changement dans les modèles d'emploi avec davantage de rôles axés sur la surveillance de l'IA et son utilisation éthique, réduisant ainsi la demande d'emplois traditionnels dans le traitement des données.

Questions à considérer

• Sinon, comment l'intelligence décisionnelle pourrait-elle être plus efficace que le processus décisionnel humain ? Ou quelles sont les autres préoccupations liées à l'utilisation de l'intelligence décisionnelle ?
• Les technologies d'intelligence décisionnelle créeront-elles une fracture numérique plus importante entre les grandes et les petites entreprises ?