Alors que les outils de Business Intelligence (BI) connaissent un succès croissant au sein des entreprises, un nouveau participant vient transformer le paysage du décisionnel : l’Intelligence Artificielle (IA). Même si ces deux technologies tendent à cohabiter et se compléter, elles répondent toutefois à des objectifs bien distincts.
Alors, qu’est-ce qui les différencie ? Ensemble, sont-elles l’avenir du décisionnel ?
La Business Intelligence, largement plébiscitée par les PME
Qu’est-ce que la Business Intelligence ?
Par définition la Business Intelligence, ou Informatique Décisionnelle, est un ensemble de technologies, de processus et d’applications utilisés pour l’analyse de données. Elle permet d’avoir une vue complète et précise sur l’ensemble des activités de l’entreprise, de mieux comprendre son environnement et d’améliorer la prise de décisions.
Si le terme « Business Intelligence » avait déjà fait l’objet d’un emploi sporadique dans les années 1860, les prémices des technologies BI sont apparues à la fin des années 1970 avec l’émergence des premiers infocentres. Mais c’est seulement en 1989 que le consultant Howard Dresner l’emploie pour la première fois pour désigner l’usage des techniques d’analyse de données au service de la prise de décisions au sein des entreprises.
La BI et les PME, une histoire d’amour
18,3 milliards de dollars : c’est la somme dépensée par les entreprises en 2017 pour des logiciels de BI, selon le rapport « Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms » de Gartner.
La BI a pris beaucoup d’ampleur au cours de ces dernières années, si bien qu’elle est devenue un levier essentiel dans la croissance et la performance des entreprises. À commencer par les PME qui seraient 28 % à utiliser des outils BI, d’après une étude de Capterra réalisée en 2018.
La Business Intelligence, un domaine en constante évolution
Aujourd’hui, de nombreuses organisations intègrent la BI dans leur stratégie globale pour optimiser leur data management, leur prise de décisions et leur pilotage opérationnel.
Cette tendance s’est nettement accélérée avec l’impact de la COVID-19 qui a conduit l’informatique décisionnelle à évoluer et se transformer rapidement pour anticiper les besoins des entreprises.
BI et Cloud
À l’heure où la crise sanitaire et le travail à distance ont accéléré l’adoption du cloud, le cloud connecté exerce une importante influence sur la Business Intelligence.
Les organisations se tournent de plus en plus vers des fournisseurs offrant des solutions BI basées sur le cloud et proposant des réseaux cloud autogérés ou des serveurs cloud privés, comme Google Cloud ou AWS par exemple.
Pour répondre à une logique collaborative, un besoin d’agilité et d’élasticité et l’impérieuse nécessité de pouvoir travailler depuis n’importe où, la BI mobile s’est fortement développée.
BI et Open Data
Majoritairement portée par le secteur public, l’Open Data cherche à séduire le secteur privé. L’Union Européenne soutient cette démarche qui encourage les entreprises à partager davantage leurs données avec leurs partenaires et fournisseurs et à en faire de potentiels leviers de croissance.
En ouvrant leurs données, elles peuvent ainsi :
- Proposer des services plus adaptés aux besoins de leurs clients,
- Améliorer leur transparence, notamment en matière de politique RSE,
- Et favoriser l’innovation en faisant appel à des compétences que l’entreprise n’a pas forcément en interne.
BI et IA
Grâce à la démocratisation de l’Intelligence Artificielle (IA), la Business Intelligence est aujourd’hui en pleine expansion.
Abordée pour la première fois dans les années 1950 par Alan Turing, l’IA est une technologie capable de traiter un flux continu de données. Elle se base sur le raisonnement humain pour le simuler à travers des machines.
La BI ne simule pas le raisonnement humain, au contraire, elle le facilite. En connectant l’ensemble des données d’une entreprise et en facilitant leur interprétation par tous, elle permet une prise de décisions plus éclairée.
BI et IA : une double intelligence au service de la Data Science
Comme nous le disions, si la Business Intelligence et la Data Science présentent de nombreuses similitudes, elles sont pourtant différentes.
La Data Science (ou science des données) consiste à extraire des informations à partir des données en combinant divers outils et méthodes scientifiques, algorithmiques, statistiques et techniques, dont le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle.
Son objectif ? Déceler des tendances historiques à travers les données du passé pour comprendre les tendances futures et établir des rapports d’analyse prédictive (ou prescriptive).
Si la Data Science est résolument tournée vers le futur, la Business Intelligence se concentre davantage sur le passé et le présent en établissant des rapports d’analyse descriptive. Ainsi la première traite aussi bien les données structurées que non structurées, là où la seconde se concentre essentiellement sur les données structurées.
De plus, la BI repose sur des outils analytiques, alors que la Data Science combine des solutions de gouvernance, de gestion et de data visualisation.
Notre conclusion ? Les solutions BI intégrant l’IA permettent de :
- Faire émerger de nouvelles opportunités,
- Vous aider à comprendre vos données avec plus d’agilité
- Et bénéficier de recommandations en adéquation avec vos enjeux business.
Et c’est précisément dans la cohabitation de ces deux formes d’intelligence que réside l’avenir du décisionnel !
