Une étude du cabinet IDC parue en 2018 indique que si 90% des entreprises françaises ont conscience de l’importance de la donnée pour produire mieux, plus vite et de façon optimale, seules 48% ont recours au Big Data et 9% aux outils prédictifs.
9% seulement.
Cela signifie que 91% des entreprises françaises n’utilisent pas d’outils prédictifs.
Pourtant, intégrer l’Intelligence Artificielle dans votre entreprise est un pari gagnant et pas forcément complexe à mettre en place.
Voyons ensemble pourquoi.
Pour bien comprendre de quoi on parle, reprenons les bases.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ? On peut définir l’IA comme un ensemble de techniques visant à permettre aux machines de reproduire l’intelligence humaine.
Ce concept date des années 50 et est toujours d’actualité en 2019 !
Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle s’est démocratisée et est arrivée dans nos quotidiens à plusieurs niveaux : dans nos smartphones, dans les sites Internet que nous consultons, dans les services que nous utilisons… Nous sommes confrontés à l’Intelligence Artificielle tous les jours, parfois sans le savoir. L’Intelligence Artificielle a donc dépassé le concept de geeks pour se fondre dans notre vie de tous les jours !
L’une des branches de l’Intelligence Artificielle est le Machine Learning. Pour faire simple, le Machine Learning permet à une machine de s’adapter à un processus d’apprentissage en fonction d’un historique.
Pour en savoir plus, retrouvez notre article 3 algorithmes bien utiles pour votre business
Le Machine Learning, couplé à l’explosion du volume de données a totalement transformé la manière dont on analyse les données, et donc, la manière dont sont prises les décisions en entreprises.
La Business Intelligence, solution historique d’analyse de données devient le b.a.-ba et la finesse d’analyse devient beaucoup plus importante.
Pour les entreprises, le potentiel de l’Intelligence Artificielle est infini. De la simple analyse de performances, elles peuvent désormais aller beaucoup plus loin : prédire les besoins, personnaliser l’offre des clients en fonction de leurs profils, prédire leurs futurs achats …
L’accès aux données est lui aussi beaucoup plus large : les données des entreprises sont de plus en plus complètes (données industrielles, données clients, données logistiques) et l’Open Data tend à se démocratiser sur de plus en plus de plateformes.
On est ainsi passé en quelques années d’un modèle réactif à un modèle prédictif.
Effet ricochet : comme la connaissance est plus fine, les décisions sont plus pertinentes. Et c’est ainsi que l’on considère que les entreprises Data-driven se développent 8 fois plus vite que la moyenne.
Le futur est donc tout à fait actuel, et concerne aujourd’hui toutes les entreprises.
Les applications de l’analyse prédictive sont diverses et s’adaptent aux différents métiers.
Voici quelques exemples de cas d’usage que l’on peut réaliser dans différents métiers ou secteurs.
En analysant sa base de données clients et en croisant avec de l’Open Data, nos clients parviennent à une connaissance très fine de leurs clients. Ils peuvent ainsi adapter leurs actions marketing et ainsi quitter la logique de masse pour personnaliser la relation avec leurs clients.
Plus particulièrement, Invenis leur permet de :
Votre chaine logistique produit énormément de données : données de stockage, données de flux … Passez d’une analyse statique à une analyse dynamique. Par exemple :
Un chantier peut tenir sur plusieurs mois et années. Parmi les problématiques des chantiers, il y a la gestion du planning et des nombreux intervenants (plomberie, charpente, peinture …). Avec Invenis, nos clients peuvent agréger toutes les données produites sur leur chantier pour faciliter le suivi du planning et la résolution de problèmes. Par exemple, l’analyse des données de réserves des chantiers leur permet un meilleur suivi des intervenants, du planning et donc du chantier en général. Cela leur permet même de mieux anticiper la durée d’un chantier et mieux accompagner les différents métiers pour délivrer un chantier de meilleure qualité.
Pourtant, lorsque les entreprises se lancent dans un projet Big Data, elles se heurtent à plusieurs problèmes. D’abord, l’installation d’une infrastructure de calcul et de stockage. Ensuite, la complexité des technologies Big Data et Intelligence Artificielle. Enfin, une différence de langage pas toujours simple à harmoniser entre les experts techniques, qui vont mettre en place les projets et les équipes métiers, qui vont utiliser les cas d’usage développés.
Invenis répond à ces freins en proposant une solution pensée pour les équipes métiers qui leur permet de mettre en place rapidement leurs cas d’usage en toute autonomie.
Si vous souhaitez mettre en place simplement des analyses prédictives, contactez-nous !Invenis est une solution :
Alors, vous aussi, faites partie des entreprises data-driven et développez-vous 8 fois* plus vite que vos concurrents !
Contactez-nous pour une démo : hello@invenis.co ou 07 71 67 70 91
*Source Forrester