La convergence de l’analyse et de l’intelligence artificielle (IA) présente des implications profondes pour divers secteurs. La capacité d’intégrer l’IA dans l’analyse peut transformer les écosystèmes de la science des données, le comportement des utilisateurs, les rôles et les processus de prise de décision. En comprenant les effets et les risques potentiels de l’IA, les organisations peuvent tirer parti de cette technologie pour se démarquer de la concurrence.
Traditionnellement, les tableurs ont été l’outil privilégié pour l’analyse des données. Cependant, l’émergence des chatbots GenAI basés sur le web et les applications a révolutionné la manière dont les utilisateurs analysent les données des tableurs. Ces chatbots offrent une analyse intuitive et facile, comblant l’écart entre la saisie traditionnelle des données et l’analyse sophistiquée.
Un avantage clé des chatbots GenAI est leur capacité à éliminer le besoin de logiciels spécialisés d’analyse et de business intelligence (ABI) et de science des données et d’apprentissage automatique (DSML). Cela rend l’analyse des données plus accessible à un public plus large, permettant aux utilisateurs d’analyser les données dans le cadre de leurs processus métier sans les limitations imposées par les logiciels d’analyse traditionnels.
Bien que l’accessibilité accrue des chatbots GenAI offre des avantages significatifs, elle présente également des défis en termes de gouvernance. Les utilisateurs peuvent contourner les bonnes pratiques de gouvernance, intentionnellement ou non, ce qui entraîne des risques potentiels. Gartner prédit qu’en 2025, 40 % des utilisateurs de plateformes ABI contourneront les processus de gouvernance en utilisant des chatbots AI génératifs pour partager du contenu analytique créé à partir de tableurs. Cela pourrait entraîner la croissance de spreadmarts, des silos de données génératifs.
En regardant vers l’avenir, Gartner prévoit qu’en 2026, plus de 70 % des éditeurs de logiciels indépendants intègreront des capacités GenAI dans leurs applications d’entreprise. Cela représente une augmentation significative par rapport au taux d’adoption actuel, qui est inférieur à 1 %. La commodité de la requête en langage naturel activée par l’IA sans avoir besoin d’une plateforme ABI pose un risque pour les fournisseurs traditionnels et les investissements réalisés par les leaders de la données et de l’analytique (D&A).
Pour naviguer dans le paysage en constante évolution de l’analytique activée par l’IA, les leaders de D&A devraient envisager les recommandations suivantes :
1. Mettre l’accent sur la formation à l’IA et le développement des compétences : Développer des modules de formation pour les analystes métier et les consommateurs d’analyse augmentée afin de tirer pleinement parti des avantages de GenAI. Cela facilitera l’utilisation sécurisée et efficace des outils d’IA pour l’analyse des données.
2. Mettre en œuvre une planification stratégique pour l’analytique activée par l’IA : Incorporer l’utilisation de chatbots NLQ en dehors des plateformes ABI en tant que catalyseur technologique dans la stratégie et le modèle opérationnel de l’organisation. Ceci sera crucial pour future-proof les flux de travail d’analyse des données.
3. Veiller à ce que les efforts d’intégration favorisent la composabilité : Les plateformes ABI devraient s’intégrer avec de grands modèles de langage (LLM) pour rester pertinents sur un marché où les utilisateurs préfèrent des analyses intégrées dans leurs flux de travail naturels. Les acheteurs devraient évaluer les options d’intégration LLM disponibles en tant que plug-ins pour des applications tierces.
4. Promouvoir l’intelligence collective à travers la collaboration analytique : Encourager le partage des informations analytiques générées par les chatbots GenAI pour favoriser une culture de collaboration et d’apprentissage partagé. Mettre en place des mécanismes de gouvernance adaptatifs pour traiter les hallucinations des chatbots AI et améliorer l’interprétabilité.
Les analystes de Gartner discuteront des meilleures pratiques en matière d’IA pour les utilisateurs d’analytique lors du prochain Sommet Gartner Data & Analytics à Mumbai, en Inde, les 24 et 25 avril.
Pour rester en avance sur l’évolution de la technologie analytique et du paysage numérique, il est crucial pour les leaders de D&A et les organisations de rester informés des dernières avancées en matière de NLQ activée par l’IA et de la technologie des chatbots. Ne pas le faire pourrait entraîner un retard et des violations potentielles des politiques de gouvernance des données et de l’analytique.
Auteur : Mike Fang, Directeur principal analyste chez Gartner
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