Collecter des données n’est qu’une étape. Le vrai enjeu est de pouvoir les analyser et les valoriser. Bref, les faire « parler ». Mais les entreprises peuvent avoir du mal à interpréter des masses de données diverses et en tirer des insights. Les données peuvent connaître de fortes variations dans le temps, se contredire entres elles… En outre, leur traitement ne demande pas seulement des connaissances techniques en ingénierie de données mais aussi une connaissance du contexte métier de chaque corpus de chiffres.
Et sans analyse pertinente, la collecte des données est vaine. Difficile de prendre des décisions efficaces si on ne comprend pas ses propres datas. Certaines organisations se basent sur des tableurs classiques de type Excel mais cela paraît inadapté face à tant de chiffres. La pertinence de croiser ou non des données peut aussi échapper aux collaborateurs par manque de vue d’ensemble. L’emploi de simulations est également ardu.
Croiser des masses de données
L’intelligence artificielle et l’automatisation peuvent alors présenter une solution. Et ce, grâce à des capacités de calcul avancées et la possibilité de traiter une grande masse de données. Selon SAP, 53% des entreprises data driven, celles plaçant la donnée au cœur de leur stratégie, fixent parmi leurs priorités pour leurs investissements à venir l’emploi de l’automatisation pour le traitement de leurs bases.
C’est l’objet de la suite SAP Business Data Cloud (SAP BDC). SAP BDC uniformise toutes les données de l’entreprise issues des applications SAP et tierces dans un seul lac de données. La solution SAP Knowledge Graph, incluse dans SAP BDC, connecte ces datas avec les process pour permettre aux applications d’IA de comprendre le contexte métier. Puis SAP BDC analyse et traite ce graphique de connaissances pour en tirer des insights grâce à l’IA. Le traitement des datas est ainsi facilité et les collaborateurs peuvent se concentrer sur les prises de décision adéquates.
Les utilisateurs de SAP BDC bénéficient entre autres du copilote Joule, qui automatise l’exécution des tâches transversales, révèle des insights et synthétise les informations stratégiques. Il est également possible d’utiliser une IA pour les tâches complexes de planification et d’analytique comme la prévention des risques. L’analyse des risques peut aussi être prise en charge via des fonctions de simulation de Monte-Carlo (une méthode algorithmique) basées sur l’IA.
Détecter la fraude ou les défauts de conformité
Les cas d’usages sont multiples. Par exemple, pour la Supply Chain, l’IA peut détecter plus vite qu’un humain les défauts de conformité dans la chaîne. L’entrée des marchandises dans le circuit peut, elle, être automatisée. Les directions Achats peuvent de leur côté analyser plus vite des marchés complexes ou trouver des données sur leurs fournisseurs.
Pour les directions finances, l’IA peut être un outil efficace de détection de la fraude. Avec les modules SAP SuccessFactors, les RH pourront exécuter leurs tâches jusqu’à 90% plus vite en utilisant le langage naturel. Les équipes commerciales peuvent augmenter leur taux de conversion par la création automatique de devis et la mise à disposition instantanée d’insights sur les clients.
L’IA permet donc aux CIO, CDO et directions métier de faire un usage pertinent de la data. L’intelligence artificielle permettant de synthétiser et modéliser des masses des données pour aider aux meilleures prises de décisions.