En clair, le processus empirique de prise de mesures ne se suffit pas à lui-même. Il convient d’adopter une nouvelle façon de penser, axée sur la prise de décisions. Cette approche permet de fusionner les perspectives, l’intuition, l’empathie et le sens des nuances propres à l’homme tout en mettant les données au cœur de ce processus.

Naviguer à l’aveugle dans un vortex de données

Les données sont la composante essentielle de l’entreprise numérique. Cependant, l’approche axée sur la prise de décisions renverse littéralement le modèle orienté données classique. En effet, l’adoption d’une approche axée sur la prise de décisions permet de se focaliser sur l’inconnu, et non le contraire. Il est possible de se questionner sur tous les sujets : clients, chaînes d’approvisionnement, tendances macroéconomiques, durabilité ou encore sécurité. Et c’est en se posant les bonnes questions que les équipes décisionnelles révèlent la magie de l’analytique.

L’utilisation de données pour explorer l’inconnu assure une veille stratégique de niveau supérieur. Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle change la donne et plonge l’écosystème dans une nouvelle dimension. L’IA fait du questionnement une stratégie à part entière permettant d’optimiser les modèles d’affaires.

L’intérêt des algorithmes d’apprentissage est, par exemple, de détecter des tendances de fonds au sein de millions ou des milliards de points de données. Cependant, n’oublions pas une chose : ces tendances ne mènent qu’à des questions supplémentaires, pas à des réponses. Les modèles de Machine Learning sont en effet incroyablement performants pour l’appariement de modèles en temps réel.

Une coopération efficace entre l’homme et la machine

La dernière étape entre l’humain et l’algorithme est le ModelOps : cette approche démocratise la connexion de modèles décisionnels d’intelligence artificielle à des workflows fonctionnels. En clair, le ModelOps permet de déployer des modèles d’IA utilisables pour soutenir la prise de décisions stratégiques. En rendant la création d’algorithmes plus accessible, on peut ainsi bénéficier des informations de niveau supérieur évoquées ci-dessus.

Selon un grand cabinet d’analystes, ce principe consiste essentiellement à opérationnaliser l’IA (modèles décisionnels, Machine Learning, graphes de connaissances, règles, optimisations, modèles linguistiques et à base d’agents). La complexité de ce processus est une des raisons pour lesquelles le ModelOps est la solution pour optimiser les bénéfices résultant du traitement des données par l’Intelligence Artificielle.

L’IA permet de surmonter les faiblesses inhérentes relatives à l’intégration et le traitement, à un rythme soutenu, d’un large éventail d’informations par l’humain. Cela étant, l’intégration et le traitement de données à un rythme soutenu ne suffisent pas. Seules l’intelligence humaine et l’adoption d’une approche axée sur la prise de décisions permettent d’élaborer les questions les plus pertinentes pour tirer pleinement parti de l’exceptionnelle puissance de l’informatique.

Ce n’est donc que dans un cadre collaboratif, qu’il sera possible de prendre les décisions les plus performantes.

Par Mark Palmer, SVP & General Manager of Analytics, Data Science & Data Virtualisation chez TIBCO