Cette année, les managers d’entreprise se forment à une nouvelle discipline – l’intelligence décisionnelle, ID (engl. decision intelligence). C’est une tendance en management et un domaine qui englobe une gamme de méthodes pour faciliter et améliorer la prise de décision. L’intelligence décisionnelle est basée sur des algorithmes d’apprentissage automatique et est adaptée à la prise de décision organisationnelle.
Elle combine diverses techniques de prise de décision qui unissent l’intelligence artificielle (IA), l’automatisation, l’intelligence d’affaires et la créativité dans la prise de décision (ce dernier fait référence aux potentiels humains) pour atteindre le meilleur succès commercial grâce à des décisions avancées basées sur des données efficaces (sélectionnées).
Découverte du Profil Parfait
Pour les entreprises qui souhaitent surmonter des rapports obsolètes, l’intelligence décisionnelle permet le traitement de grandes quantités de données grâce à une combinaison sophistiquée d’outils tels que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour transformer les tableaux de bord de données et les analyses commerciales en plateformes de soutien à la décision plus complètes. Les systèmes d’intelligence décisionnelle aident les entreprises à envisager l’avenir avec plus de facilité et de confiance, et les plateformes ID peuvent identifier les risques et fournir des recommandations concrètes pour agir afin d’éviter des conséquences néfastes.
Par exemple, si quelque chose perturbe la chaîne d’approvisionnement, une plateforme ID peut être utilisée pour résoudre avec succès les problèmes en temps réel. En utilisant l’intelligence décisionnelle, toutes les parties prenantes du processus commercial peuvent être gérées avec un succès plus prévisible. La technologie ID excelle à prédire, par exemple, quand les produits deviendront plus recherchés, si la marge a atteint ou non le point où le changement de stock a du sens, et synchroniser l’offre avec la demande des consommateurs de différentes manières.
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Le mécanisme qui englobe une gamme de technologies qui aident les managers à prendre de meilleures décisions en utilisant de grandes données en temps réel élimine le besoin de longues discussions et négociations.
Et il y a moins de chaos, d’arguments et de parties offensées.
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L’intelligence décisionnelle élimine le besoin de longues discussions, et avec l’aide d’une plateforme ID, l’équipe de direction est connectée et a accès à des données auxquelles elle peut faire confiance car elles sont impartiales, précises et fiables, permettant une action plus rapide et réduisant les désaccords au sein de l’équipe. De plus, des solutions d’intelligence numérique telles que l’apprentissage automatique peuvent exécuter des algorithmes sur les données clients collectées sous forme de jeux de données.
De cette manière, le profil utilisateur parfait est révélé et comparé avec des données tierces pour créer une liste cible de clients potentiels qui servira le marketing pour la mise en œuvre de campagnes. La stratégie aide à identifier des préférences spécifiques des clients et à compléter leurs besoins.
Compréhension Profonde
Cependant, ce n’est pas aussi simple qu’il y paraît car des stratégies de prise de décision réussies nécessitent une compréhension de la manière dont les décisions organisationnelles sont prises, ainsi qu’un engagement à évaluer les résultats et à gérer et améliorer la prise de décision avec des retours d’expérience.
– Ce n’est pas une technologie, mais une discipline qui consiste en de nombreuses technologies différentes – déclare l’analyste de Gartner Erick Brethenoux.
Selon cette société de conseil, l’intelligence décisionnelle est l’une des principales tendances technologiques stratégiques cette année, et il est prévu que plus d’un tiers des grandes organisations pratiquent cette discipline d’ici 2023. La tendance se développe à un moment où les organisations doivent décider plus rapidement que jamais, et à des échelles jamais vues auparavant.
Selon Brethenoux, l’intelligence décisionnelle aide à garantir la prise de décision automatisée, ce qui peut aider les entreprises à rester compétitives et à répondre aux demandes du marché. Mais pour cela, il faut comprendre en profondeur les processus de prise de décision, les risques et les récompenses que chaque décision entraîne, et les marges d’erreur acceptables et être capable de comprendre à quel point on doit être confiant dans toute décision proposée par des processus de prise de décision automatisés.
Introduire l’intelligence décisionnelle dans la pratique d’entreprise signifie commencer un processus bien défini, à faible risque, et ayant une grande collection d’exemples. Ce n’est pas un processus ponctuel, c’est pourquoi l’approche doit être continuellement ajustée en fonction des retours d’expérience.
Évaluations des Risques Plus Précises
De nombreuses entreprises ont déjà de tels processus, mais toutes ne sont pas encore entièrement automatisées.
– Les entreprises qui sont trop occupées par les opérations quotidiennes peuvent ne pas remarquer qu’elles manquent ces opportunités. Plus tard, elles se demanderont pourquoi les concurrents s’en sortent mieux, mais il sera trop tard. Même lorsque le processus est déjà automatisé, ajouter plus de facteurs au mécanisme de prise de décision peut améliorer la précision – déclare Ray Wang, analyste en chef et fondateur de Constellation Research.
Par exemple, une décision d’évaluation des risques peut être améliorée en tenant compte de l’heure de la journée ou de l’emplacement de l’utilisateur. Plus le processus est répété fréquemment et plus les résultats sont clairs, plus l’entreprise aura d’opportunités pour l’améliorer.
Par exemple, LexisNexis utilise son produit ThreatMetrix pour prendre 300 millions de décisions par jour liées à la fraude, et bien qu’elles ne soient pas entièrement parfaites, elles offrent une valeur énorme aux clients car elles sont correctes dans 99 % des cas. LexisNexis applique des algorithmes d’apprentissage automatique pour trier les transactions en profils de comportement afin de prédire si une transaction est frauduleuse ou suspecte.
Automatisation et Mesure de Performance
Dans la prise de décision traditionnelle, l’évaluation des risques implique une série de décisions ‘si – alors’, mais les systèmes d’apprentissage automatique, en plus d’être capables de prendre rapidement des décisions basées sur des jeux de données, peuvent atténuer ou éliminer complètement le risque. Pour prendre la meilleure décision possible dans ce processus complexe, une attention particulière doit être portée aux données collectées.
Si les étapes de la prise de décision sont mal définies, les résultats des décisions sont moins clairs, ou il y a de plus grands risques de mauvaises décisions car les systèmes intelligents ne peuvent pas remplacer complètement les humains dans la prise de décision, mais ils peuvent considérablement augmenter la qualité de la décision.
– L’automatisation de l’intelligence décisionnelle peut se produire pendant la phase de collecte de données dans la prise de décision, mais elle ne doit pas tirer de conclusions finales ; elle peut être utilisée pour créer des rapports ou générer des tendances et des corrélations. L’ancienne méthode, la collecte manuelle de données et la création de rapports, n’est pas une bonne idée aujourd’hui ; il est plus utile d’avoir des données collectées et traitées automatiquement en temps réel pour prendre la décision finale – déclare Wang.
Il est essentiel d’utiliser de grands ensembles de données pour que l’intelligence décisionnelle soit réellement efficace car il peut être très difficile de déterminer si une décision était bonne sur la base de plus petits ensembles de données.
– La qualité des résultats et la qualité des décisions ne sont pas les mêmes. Parfois, vous avez une excellente main de cartes et prenez les bonnes décisions, mais perdez quand même. Malheureusement, lorsqu’il s’agit de décisions compliquées et rares, les entreprises n’ont souvent pas de mécanismes établis pour mesurer leur performance. Mais résoudre ce problème n’est pas une question de technologie – la première étape consiste à formaliser la prise de décision dans l’entreprise et ensuite à penser à ajouter des logiciels pour soutenir ce processus. Cependant, il est difficile de collecter les résultats de ces décisions et de les lier au processus de prise de décision. Actuellement, les spécialistes du marketing sont les plus compétents à ce sujet – déclare Amaresh Tripathy, responsable mondial de l’analyse chez Genpact.
Secret Commercial
Les entreprises adoptent de plus en plus des technologies d’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes existants et nouveaux dans l’écosystème commercial, répondre aux demandes changeantes du marché et obtenir de meilleurs résultats commerciaux, une croissance des revenus et un impact sur le marché. Cependant, l’un des problèmes de l’intelligence décisionnelle peut être le biais des données car les décisions ne sont aussi bonnes que les données sur lesquelles elles sont basées.
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Pour les entreprises qui souhaitent surmonter des rapports obsolètes, l’intelligence décisionnelle (ID) permet le traitement de grandes quantités de données grâce à une combinaison d’outils tels que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
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Les gens produisent des données qui sont souvent basées sur des biais, et ceux qui décident chercheront des données qui soutiennent leur biais. Par exemple, si un manager pense que l’entreprise a besoin de plus de personnes dans un secteur, il peut facilement trouver des données qui le soutiennent, ce qui peut conduire à de mauvaises conclusions. La solution consiste à gérer le biais en apprenant des erreurs passées.
Les innovations, y compris l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur, l’intelligence décisionnelle et l’apprentissage automatique, auront un impact transformateur significatif sur le marché dans les années à venir, c’est pourquoi l’intelligence décisionnelle deviendra un mécanisme nécessaire dans le processus commercial.
Cependant, dans les entreprises croates, elles sont réticentes à parler de l’application de l’intelligence décisionnelle dans la prise de décision. Des questions sur quelles bases elles prennent des décisions et quels processus elles appliquent ont été posées à de grandes entreprises : certaines ont répondu que c’est un secret commercial, d’autres qu’elles utilisent l’intelligence artificielle dans une moindre mesure, et d’autres encore ne pensent pas à la prise de décision basée sur les mécanismes et outils que l’ID propose.
