Analyser et contextualiser la donnée
La Self BI a été une première étape vers un accès généralisé de la data à tous les métiers, tous les collaborateurs. Elle a mis en évidence des freins et défis qui contraignent les utilisateurs dans […]
DATA / IA. La data et l’intelligence artificielle sont deux technologies désormais inextricablement liées. De plus en plus utilisée pour extraire du sens, l’IA sert à déterminer de meilleurs résultats, et permettre des prises de décisions plus rapides à partir de données de plus en plus massives. Terminée, l’ère de la big data et de ses 5V (vitesse, variété, volume, véracité et valeur) fantasmés. La data doit dorénavant répondre aux exigences de métiers de plus en plus demandeurs d’indicateurs et aguerris à la cause « data ». Mais cela passe par un préalable : connaitre et maitriser la source de ses données. Car la data doit être résolument porteuse de sens. À quoi sert de la stocker, si l’on ne la maitrise pas ! Choisir une plateforme adaptée qui puisse répondre à cette nouvelle donne est également un sujet. Savoir également trouver des outils pour mettre à disposition les données de ses utilisateurs — aussi bien pour les enrichir que pour les exploiter — n’est plus une option. Reste à trouver comment extraire de la valeur de cette data. Les exemples ne manquent plus ! C’est la place que prend désormais l’Intelligence artificielle, un secteur en pleine évolution où désormais l’IA est à portée de main des entreprises. La question n’est pas de savoir si l’Intelligence artificielle existe ou n'existe pas. Avec ChatGPT, le test de Turing n’est désormais plus une question. La machine a désormais la faculté à imiter la conversation humaine de manière assez superficielle. DATA/IA, même combat ? Elles sont désormais la clé d’une transformation digitale accomplie.
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