/ 18.11.2024
Les données sont au cœur de tout ce que nous faisons dans le monde des affaires d’aujourd’hui. Les entreprises s’appuient sur elles pour prendre des décisions, repérer les tendances et élaborer des stratégies clés. Les organisations doivent comprendre l’ensemble des opérations internes et commerciales, ainsi que la dynamique du marché en constante évolution, afin de rester en tête de la concurrence. L’analyse des données et l’évaluation des risques deviennent de plus en plus complexes et nécessitent des stratégies et des technologies avancées. C’est là que l’intelligence artificielle (IA), qui révolutionne les techniques d’analyse des données, entre en jeu.
Selon une étude réalisée en juillet 2023 par Gartner Inc, 79 % des stratèges d’entreprise ont déclaré que les technologies telles que l’analyse, l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation seront essentielles à leur réussite au cours des deux prochaines années. Ils ont déclaré qu’en moyenne, 50 % des activités de planification et d’exécution stratégiques peuvent être partiellement ou entièrement automatisées ; ce qui n’est actuellement le cas que pour 15 % d’entre elles.
L’éventail des secteurs qui bénéficient de l’IA pour l’analyse des données et l’évaluation des risques est large, notamment la finance, les soins de santé et la cybersécurité. Les outils d’analyse des données peuvent aider à identifier ces cas exceptionnels, qu’il s’agisse de diagnostics médicaux, de détection de fraudes financières ou de contrôle de la qualité des produits. Ces outils d’analyse permettent aux organisations d’identifier les risques potentiels, de prédire les performances futures et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale. La capacité de l’IA à apprendre et à s’adapter en permanence devient un outil précieux pour soutenir la prise de décision stratégique, atténuer les risques et trouver des avantages concurrentiels sur le marché.
Dans cet article, nous examinerons comment l’intelligence artificielle révolutionne les techniques d’analyse des données et l’évaluation des risques. Nous étudierons ses applications, ses avantages et les possibilités futures de développement de cette technologie perturbatrice.
Sommaire
Analyse traditionnelle des données vs. IA
Les données précises, l’analyse et l’évaluation des risques sont des éléments essentiels pour prendre des décisions stratégiques et atténuer les risques potentiels. Les entreprises doivent utiliser les données pour mieux comprendre les tendances du marché, le comportement et les besoins des clients, ainsi que les risques potentiels susceptibles d’affecter leurs activités.
Auparavant, les méthodes traditionnelles d’analyse des données nécessitaient souvent une saisie, un tri et une analyse manuels, ce qui prenait beaucoup de temps et était sujet à des erreurs humaines. Les limites des méthodes traditionnelles d’analyse des données et des risques les rendent inadaptées à l’évolution rapide de l’environnement commercial actuel.
Aujourd’hui, grâce aux algorithmes de l’IA, les entreprises peuvent automatiser et rationaliser de nombreux processus. L’analyse des données consiste à examiner les données brutes afin de découvrir des modèles, des relations et des tendances qui peuvent fournir des informations précieuses pour la prise de décision. D’autre part, l’analyse des risques se concentre sur l’identification et l’évaluation des risques potentiels qui pourraient affecter les performances ou les objectifs de l’entreprise. En combinant ces deux disciplines, les entreprises peuvent obtenir une vue d’ensemble de leurs opérations, identifier les risques potentiels et développer des stratégies pour les atténuer.
Processus d’analyse des données
L’utilisation de l’IA nécessite le plus souvent la construction d’un modèle mathématique approprié, qui fait partie du logiciel utilisé dans les processus mentionnés ci-dessus. Examinons les phases itératives du processus d’analyse des données qui aboutissent à un tel modèle. Que vous travailliez avec des données pour la veille stratégique, la visualisation de données, la recherche ou l’apprentissage automatique, ces étapes constituent une base solide pour l’analyse.
1. Définir la cible.
Dans un premier temps, réfléchissez au problème commercial que vous essayez de résoudre. Formulez une hypothèse et réfléchissez à la manière de la tester.
2. Définition des ICP
Réfléchissez à la manière d’évaluer si l’approche développée sera bonne. S’agira-t-il (par exemple) du nombre d’erreurs de l’algorithme ? Et quelle est la valeur minimale pour laquelle la solution permettra d’atteindre l’objectif ?
3. Collecte de données relatives au problème
Il peut s’agir de collecter des données existantes à partir de bases de données, d’API, de feuilles de calcul ou d’autres sources. Les types de données utilisés doivent être complets et représentatifs du problème que vous traitez. Il est très important de vérifier quelles sont les sources de données que vous avez le droit de traiter et quelles sont celles qui nécessitent un consentement supplémentaire.
4. Nettoyage des données
Les différents types de données sont souvent non structurés, incomplets ou incohérents. Les données doivent être prétraitées, en traitant les valeurs manquantes, en supprimant les doublons et en traitant les valeurs aberrantes. L’acquisition et la préparation des données sont des processus complexes qui prennent souvent jusqu’à 80 % du temps d’un projet d’IA.
5. Analyse exploratoire des données (AED)
C’est le moment d’apprendre à connaitre les données, leurs distributions, leurs corrélations et leurs schémas. L’AED permet de comprendre la structure des données et d’identifier les relations potentielles. Ce processus commence par la préparation de rapports (automatisés) décrivant les différentes caractéristiques trouvées dans les données. Cependant, il est difficile de l’automatiser complètement.
En effet, au cours de ce processus, un humain vérifie la signification des données et leur exactitude en consultant des personnes qui connaissent bien les données et les processus d’entreprise dans le cadre desquels les données ont été créées. Sauter cette étape du nettoyage des données ou la simplifier à l’extrême risque de se traduire par une erreur couteuse.
6. Présélection des caractéristiques
Identifier les caractéristiques des données pertinentes (variables) qui ont un impact significatif sur le problème et supprimer les caractéristiques non pertinentes. La sélection des caractéristiques simplifie le modèle et améliore ses performances. Il convient de noter qu’un très grand nombre de défis commerciaux ne nécessitent pas l’élaboration de modèles complexes. Cette étape ne sélectionne que les caractéristiques potentiellement utiles et écarte celles qui ne le sont certainement pas. Les algorithmes de ML effectueront la sélection finale.
7. Activation des algorithmes de ML
Sélectionner les algorithmes d’apprentissage automatique appropriés en fonction du type de problème (classification, régression, regroupement, etc.), du type, de la complexité et de la taille des données, ainsi que des exigences de vitesse du modèle. Entrainer et régler le modèle à l’aide de données préparées à l’avance. Les algorithmes typiques comprennent la régression linéaire et non linéaire, les arbres de décision, les arbres boostés, les réseaux neuronaux, etc.
8. Modèle et tests d’hypothèses
Diviser les points de données en hypothèses de formation et de test des ensembles de données. Évaluer les performances du modèle à l’aide de mesures et ajuster les hyperparamètres (c’est-à-dire les paramètres régissant la complexité du modèle) afin d’optimiser le modèle.
9. Mise en œuvre du modèle
Si l’objectif est de créer un modèle prédictif, il doit être mis en œuvre dans le monde réel. Cette étape consiste à intégrer le modèle dans une application, un site Web ou un processus commercial. Il convient de mentionner que le fonctionnement du modèle dans un environnement commercial peut différer de son fonctionnement dans un environnement de test. C’est tout à fait normal.
Le processus a été décrit comme des étapes consécutives, mais ce n’est que pour simplifier la description. En réalité, il se peut que vous découvriez, par exemple, que les données sont incorrectes, ce qui vous oblige à les préparer et à les analyser à nouveau.
Nous avons également décrit le processus typique de construction d’un modèle avec supervision. Il s’agit, par exemple, d’évaluer le risque de défaillance dans une situation où nous disposons de données historiques sur les remboursements.
Nous allons maintenant examiner trois applications dans lesquelles l’intelligence artificielle permet de mieux comprendre les données et d’analyser les risques commerciaux.
1. Collecte et analyse des données
En utilisant des algorithmes, des techniques d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, l’intelligence artificielle peut rapidement identifier des tendances, des modèles et des anomalies qui pourraient autrement passer inaperçus.
Analyse des données en temps réel
Les algorithmes de l’IA peuvent traiter des quantités massives de données beaucoup plus rapidement que les humains, ce qui permet aux entreprises d’analyser les données en temps réel et de prendre des décisions opportunes. Les entreprises peuvent ainsi identifier les menaces potentielles avant qu’elles ne deviennent réelles et prendre des mesures proactives pour les atténuer.
Utiliser le Big Data pour collecter et analyser des données
Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux organisations de traiter et d’analyser des quantités massives de données en temps réel. Ils peuvent rapidement passer au crible d’énormes ensembles de données, en identifiant des modèles et des relations qui pourraient ne pas être visibles pour les humains analystes de données. En analysant de grands ensembles de données, l’IA peut découvrir des relations et des tendances cachées, fournissant ainsi des informations précieuses qui aident à prendre les bonnes décisions.
Analyse prédictive et prévision
En outre, les algorithmes de l’IA peuvent prédire les performances futures avec une grande précision. L’analyse des données historiques et l’application des techniques de ML permettent de prédire les tendances futures, le comportement des clients et les risques potentiels.
NLP(Natural Language Processing)- Traitement du langage naturel
L’intelligence artificielle peut également agir sur différents types de données (non structurées), comme les images textuelles et les vidéos, qui peuvent être difficiles à interpréter pour les humains. Le traitement du langage naturel permet à l’intelligence artificielle d’extraire le sens des données textuelles, ce qui permet d’analyser les sentiments, de découvrir des thèmes dans les textes et d’effectuer d’autres analyses avancées.
Amazon est un exemple d’entreprise investissant dans la recherche et le développement de l’IA. Elle utilise des techniques d’intelligence artificielle à diverses fins, notamment pour les recommandations personnalisées, l’optimisation de la chaine d’approvisionnement et le traitement du langage naturel (NLP) pour ses appareils Alexa.
2. Personnaliser les services financiers
La science des données et l’intelligence artificielle jouent un rôle clé dans la personnalisation des services financiers. Voyons comment elles fonctionnent ensemble pour créer des expériences client personnalisées :
Recommandations personnalisées de produits et de services
Les algorithmes analysent de grandes quantités de données sur les clients, y compris des modèles de comportement et l’historique des transactions. En tenant compte des préférences et des commentaires uniques des clients, l’intelligence artificielle propose des recommandations de produits personnalisées.
Les chatbots de l’IA pour un meilleur service à la clientèle
Qu’il s’agisse de vérifier le solde d’un compte, de comprendre les conditions d’un prêt hypothécaire ou de résoudre un problème, les chatbots de l’IA rationalisent les interactions avec les clients. Les chatbots traitent les demandes courantes, guident les utilisateurs à travers les processus et offrent même des conseils personnalisés. Les demandes moins courantes peuvent être redirigées vers un conseiller humain.
Créer des profils de clients pour l’évaluation des risques
Les profils de clients basés sur des données permettent d’évaluer les risques. En analysant les données historiques, l’intelligence artificielle identifie les schémas associés à un comportement à haut risque. Les institutions financières peuvent alors adapter leurs stratégies de gestion des risques, par exemple en ajustant les limites de crédit ou en signalant les transactions suspectes. Il est possible d’évaluer le risque à l’aide d’un modèle qui le prédit (méthode supervisée) ou de la microsegmentation (méthode non supervisée), qui isole les groupes présentant des niveaux de risque potentiellement très différents.
Surveillance et vision en temps réel
L’intelligence artificielle surveille en permanence les comptes, les transactions et le comportement des utilisateurs. Elle détecte rapidement les anomalies, telles que des habitudes de dépenses inhabituelles ou des fraudes potentielles. Les informations en temps réel permettent aux institutions financières d’agir immédiatement, protégeant ainsi les clients et leurs actifs. Elle peut également détecter les signes précurseurs du départ d’un client, ce qui nous permet d’éviter une perte.
Campagnes de marketing personnalisées
L’analyse des données joue un rôle important dans la création de campagnes de marketing très ciblées. Qu’il s’agisse de proposer des taux de crédit personnalisés ou de suggérer des polices d’assurance appropriées, l’IA veille à ce que les messages marketing répondent aux besoins individuels. Il convient de noter qu’il y a deux étapes : la première consiste à établir une microsegmentation et la seconde à faire correspondre le message au segment. Dans les deux cas, l’IA peut aider.
3. Utiliser les données pour détecter la fraude
La fraude financière est devenue une entreprise criminelle de plusieurs milliards de dollars dans le paysage numérique. Selon le rapport Nilson, les pertes liées aux cartes de crédit dans le monde entier devraient atteindre 43 milliards de dollars d’ici 2026 (!) Pour lutter contre ce phénomène, les sociétés de services financiers se tournent de plus en plus vers des solutions basées sur l’intelligence artificielle pour détecter les fraudes. Cela permet aux institutions financières de garder une longueur d’avance sur les cybercriminels, de protéger leurs actifs et de maintenir la confiance de leurs clients.
Voici comment l’intelligence artificielle est utilisée pour détecter les fraudes en temps réel :
Modèles d’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle pour la détection des fraudes utilise plusieurs modèles d’apprentissage automatique pour détecter les anomalies dans l’intégrité des données, le comportement des clients, les connexions et les modèles de compte. Ces modèles identifient les caractéristiques qui correspondent à une activité frauduleuse, par exemple :
- Réagir en temps réel, par exemple en surveillant constamment les transactions et en recherchant des signaux d’alerte.
- Améliorer la précision de la détection des fraudes en utilisant le Deep Learning et les réseaux neuronaux.
- Analyser le comportement des utilisateurs à l’aide de la biométrie comportementale.
- Étudier les relations entre les entités (par exemple, clients, comptes, transactions) sur la base de modèles d’analyse graphique, à la recherche d’extorsions organisées.
Intelligence artificielle générative
L’intelligence artificielle générative et les grands modèles de langage (LLM) offrent des possibilités de percée dans divers secteurs. Les services financiers peuvent utiliser l’intelligence artificielle générative pour développer des chatbots plus intelligents et plus efficaces, entre autres.
Étude de cas : Comment les algorithmes d’apprentissage automatique ont amélioré de 80 % la détection des réclamations suspectes
Pour un client du secteur de l’assurance, nous avons construit un modèle détaillé censé être beaucoup plus efficace que le précédent pour identifier si une réclamation est honnête ou s’il s’agit d’une tentative d’escroquerie. Dans ce cas, nous avons utilisé des algorithmes basés sur des données historiques et des méthodes et techniques d’analyse approfondie des processus et des données. Nous avons obtenu des résultats très mesurables, puisque le client a réalisé 30 % d’économies supplémentaires après la mise en œuvre du nouveau modèle par rapport aux modèles simples précédents et a amélioré les taux de détection de plus de 80 %.
Tendances et opportunités futures dans l’analyse des données et des risques basée sur l’intelligence artificielle
Les dépenses consacrées au développement et à la mise en œuvre de la recherche sur l’IA continuent de croitre. Selon l’analyse de Statista, les dépenses mondiales en intelligence artificielle (IA), y compris les logiciels, le matériel et les services pour les systèmes orientés vers l’IA, ont atteint 154 milliards de dollars en 2023, soit une augmentation de 26,9 % par rapport au montant dépensé en 2022. L’intelligence artificielle et la science des données ont occupé le devant de la scène en 2023, en grande partie grâce à l’émergence de l’IA générative, illustrée par ChatGPT d’OpenAI, Bard de Google et, plus récemment, Gemini, une intelligence artificielle multimodale.
Cependant, le développement de l’intelligence artificielle se poursuit. Quelles sont les tendances dans ce domaine qui affecteront le développement des entreprises ?
- Une évolution des investissements dans l’IA générative – À mesure que l’IA générative arrive à maturité, les entreprises devront adapter leurs processus, perfectionner leur main-d’œuvre et l’intégrer à l’infrastructure existante.
- Activités de l’IA éthiques et responsables – Les organisations sont de plus en plus conscientes des implications éthiques de l’intelligence artificielle. Il faut s’attendre à ce que l’accent soit davantage mis sur les lignes directrices éthiques, la détection des biais et les pratiques responsables en matière d’IA.
- Le rôle clé de l’IA dans la gestion des risques – Les modèles prédictifs, la détection des anomalies et le traitement du langage naturel (NLP) joueront un rôle clé dans l’identification et l’atténuation des risques dans divers domaines (finance, santé, cybersécurité, etc.).
- Intégration de l’IA et de l’IdO en périphérie – Les modèles de l’IA mis en œuvre dans l’informatique en périphérie (sur des appareils ou des capteurs) permettront un traitement en temps réel et réduiront le temps de latence. À son tour, l’intégration de l’IA à l’IoT ouvrira de nouvelles perspectives en matière d’analyse des données.
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L’intelligence artificielle révolutionne la façon dont les entreprises analysent et atténuent les risques. En exploitant la puissance des algorithmes de l’IA, les entreprises peuvent analyser des quantités massives de données en temps réel, identifier les risques potentiels et prendre des décisions éclairées plus rapidement.
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