L'IA et le ML dans le monde de la gestion des données

De nos jours, la technologie est omniprésente, tant dans les bureaux qu'au domicile. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) connaissent une croissance rapide. Bientôt, chacun interagira quotidiennement avec une IA. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont devenus la norme et sont souvent utilisés de manière interchangeable. La recherche de solutions à des problèmes spécifiques est au cœur de la plupart des travaux en IA et en ML. Dans les applications d'intelligence artificielle, les machines sont déployées pour accomplir des tâches habituellement réalisées par des humains. Le ML désigne l'utilisation et le développement de systèmes informatiques capables d'apprendre et de s'adapter sans instructions explicites.

Gestion de la qualité des données

La qualité des données renvoie à la pertinence des informations utilisées. Une information inadaptée à une situation donnée ne permet pas de prendre des décisions éclairées. La qualité des données dépend de nombreux facteurs, tels que la pertinence, l'exhaustivité, l'exactitude, la fiabilité et l'actualité. La qualité ou la portée de toute donnée est déterminée par un ou plusieurs de ces facteurs.

Les volumes massifs de données détenus par les entreprises sont souvent difficiles à maîtriser. Par ailleurs, les pratiques courantes de gestion des données manquent d'efficacité, car elles ne sont pas assez évolutives pour absorber des volumes croissants. Les entreprises repensent donc leurs stratégies de gestion des données. La bonne nouvelle est que l'IA et le ML, au vu de leurs progrès, peuvent les y aider.

La transformation des données par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle

Capture automatique des données

Qu'est-ce que la capture automatique des données ? L'identification et la capture automatiques des données (AIDC) désignent un large éventail de technologies permettant de collecter des informations à partir de personnes, d'objets, d'images ou de sons, sans saisie manuelle.

Au-delà de la prédiction, l'intelligence artificielle améliore la qualité des données en automatisant leur saisie grâce à une capture intelligente. Toutes les informations pertinentes sont ainsi captées, sans aucune lacune dans le système.

Détection des doublons

Les saisies en double peuvent générer des enregistrements obsolètes qui dégradent la qualité des données. L'intelligence artificielle aide à éliminer les doublons, garantissant la précision et l'exactitude des données de l'entreprise. Identifier et supprimer les doublons dans le référentiel d'une grande organisation est complexe sans systèmes sophistiqués. Une grande entreprise peut résoudre ce problème en utilisant des systèmes intelligents capables de repérer et d'éliminer les clés en double.

Identification des anomalies

Même des erreurs humaines minimes peuvent fortement affecter l'utilité et la qualité des données dans un CRM. Un système alimenté par l'IA élimine ce type d'erreurs. Les entreprises peuvent également améliorer la qualité de leurs données en déployant des mécanismes de détection d'anomalies basés sur l'apprentissage automatique.

Comparaison et vérification des données

Établir des règles pour comparer des données issues de différentes sources est chronophage et fastidieux. Avec l'augmentation des volumes, il devient de plus en plus difficile de suivre l'évolution des taux de création au fil du temps. Les modèles de ML peuvent apprendre à comprendre ces règles et prédire les correspondances pour les nouvelles données.

Le coût des données de mauvaise qualité

Dans les grandes entreprises, des données de mauvaise qualité peuvent coûter très cher. Il ne faut pas oublier que des décisions fondées sur des données erronées peuvent parfois être très préjudiciables. Les algorithmes de ML détectent certaines de ces anomalies avant qu'elles ne deviennent critiques. Les institutions financières les utilisent pour repérer les transactions frauduleuses. Selon certaines estimations, les modèles d'apprentissage automatique pourraient générer 12 milliards de dollars d'économies pour les banques et les émetteurs de cartes.

Conclusion

De nombreuses entreprises recherchent des analyses rapides avec des insights de haute qualité pour prendre des décisions en temps réel. Elles en font une priorité, car cela leur confère un avantage concurrentiel. Pour y parvenir, elles peuvent appliquer des techniques d'IA et d'apprentissage automatique à l'analyse et à la gestion des données, ce qui leur donne la réactivité nécessaire pour prendre des décisions en temps réel et favoriser leur croissance. Le développement rapide de l'IA et de l'apprentissage automatique permettra de les appliquer dans de nombreux secteurs afin d'améliorer l'efficacité, de réduire les erreurs coûteuses et d'alléger la charge de travail des équipes.