Guide sur l’analyse des données et l’intégration de l’IA

Table des matières
Comprendre le rôle de l’analyse des données et de l’IA dans le domaine des biens de consommation emballés
Harmonisation : un élément clé des audits sur la préparation des données relatives aux biens de consommation courante
De l’analyse à l’action : analyse des données et intégration de l’IA dans le domaine des biens de consommation emballés
Comment définir, hiérarchiser et exécuter les cas d’usage de l’IA dans le secteur des biens de consommation emballés
Applications des modèles d’apprentissage-machine
Mise en œuvre d’une analyse des données et d’un cas d’usage de l’IA : une approche étape par étape
Pour commencer : un guide stratégique sur l’analyse des données et l’IA dans le domaine des biens de consommation emballés
Dans un grand nombre d’industries, les organisations reconnaissent de plus en plus le pouvoir de l’analyse des données et de l’intelligence artificielle (IA). Au moment où le secteur des biens de consommation emballés franchit cette nouvelle frontière, il est essentiel d’élaborer une approche stratégique qui maximise le potentiel de ces technologies, tout en s’assurant de leur mise en œuvre responsable et efficace.
Comprendre le rôle de l’analyse des données et de l’IA dans le domaine des biens de consommation emballés
Avant d’explorer les possibles stratégies, il est important de comprendre l’état actuel de l’analytique des données et de l’IA. Ces technologies ont dépassé le statut de « mots à la mode » et sont dorénavant des moteurs d’innovation commerciale qui procurent aux fabricants agiles de biens de consommation emballés un véritable avantage concurrentiel. De l’analyse prédictive aux grands modèles de langage (GML) en passant par la reconnaissance rapide d’image, elles ont engendré de multiples applications en constante expansion. Cela dit, l’exploitation efficace de ces technologies requiert une approche stratégique et une assise solide en matière de données.
Patrick Higgins, vice-président, Développement des affaires, responsable des services de données et de l’IA chez TELUS Digital, souligne l’importance d’avoir une telle assise : « Un audit sur le degré de préparation est une première étape cruciale pour les organisations qui souhaitent évaluer leur situation actuelle en matière de données et de préparation vis-à-vis de l’IA. Ce processus aide les entreprises à cerner les aspects à améliorer et à s’assurer que leurs initiatives d’IA seront soutenues par une infrastructure de données robuste. »
« Un audit sur le degré de préparation est une première étape cruciale pour les organisations qui souhaitent évaluer leur situation actuelle en matière de données et de préparation vis-à-vis de l’IA. »
Patrick Higgins
vice-président, Développement des affaires, responsable des services de données et d’IA chez TELUS Digital
Harmonisation : un élément clé des audits sur la préparation des données relatives aux biens de consommation courante

L’harmonisation des données implique d’intégrer dans un cadre cohérent et normalisé des données provenant de sources, de formats et de systèmes disparates. Cette démarche est essentielle sachant qu’elle assure l’uniformité et la compatibilité entre les ensembles de données, de manière à obtenir des analyses et des enseignements plus justes. Dans le contexte d’un audit sur le degré de préparation, l’évaluation du niveau d’harmonisation aide les organisations à cerner les ensembles isolés, les incohérences et les lacunes dans un écosystème de données.
En réagissant face à ces entraves, les fabricants de biens de consommation emballés font en sorte de créer un environnement de données unifié qui soutiendra des analyses interfonctionnelles probantes et une mise en œuvre fluide de l’IA. De plus, des données harmonisées facilitent la prise de décisions, augmentent la qualité des données et améliorent la fiabilité globale des modèles d’IA et des analyses prédictives. En fin de compte, le fait de prioriser l’harmonisation des données dans le cadre d’un processus d’audit crée une base solide pour une adoption réussie de l’IA et des stratégies davantage fondées sur les données.
De l’analyse à l’action : analyse des données et intégration de l’IA dans le domaine des biens de consommation emballés
Une fois qu’une base de données solide est établie, l’analyse des données et l’IA travaillent ensemble pour stimuler l’innovation. Si, d’une part, les analyses permettent de tirer des enseignements, l’IA crée des systèmes qui acquièrent des connaissances puis prennent, de façon automatisée, des décisions éclairées. Cette puissante combinaison de compétences peut permettre aux organisations de transformer rapidement des ensembles de données en arguments clés et applicables à grande échelle.
Comment définir, hiérarchiser et exécuter les cas d’usage de l’IA dans le secteur des biens de consommation emballés
1. Débuter avec une vision claire
Des analyses de données probantes et des initiatives d’IA fructueuses requièrent avant tout une vision claire et axée sur les besoins. Cette vision doit s’harmoniser avec les objectifs opérationnels globaux et cibler des occasions ou des défis organisationnels particuliers.
2. Évaluer le degré de préparation
Le fondement de toute analyse d’informations numériques et de stratégie d’IA réussies est constitué de données accessibles, mais surtout de grande qualité. La mise en œuvre d’un audit de degré de préparation est une première étape essentielle. Les capacités d’harmonisation de données de TELUS Analyse de gestion de la croissance des revenus aident les fabricants de biens de consommation emballés à regrouper des points de données disparates (comme celles sur les points de vente et les données de syndication) pour voir comment les prix, les promotions et la distribution diffèrent entre les détaillants, les régions et au-delà.
3. Établir la bonne équipe et la bonne culture
La mise en œuvre réussie d’une analyse des données et d’une stratégie d’IA n’est pas seulement une question de technologie; vous avez également besoin des bonnes personnes et de la bonne culture organisationnelle. Pensez à trouver à l’interne un(e) expert(e) en IA, ou à vous associer à une ressource externe, comme TELUS Digital. Pour minimiser les risques, TELUS recommande d’élaborer des cadres de référence spécifiques et basés sur les pratiques exemplaires du National Institute of Standards and Technology (NIST).
4. Choisir les bons cas d’usage
Ce ne sont pas tous les problèmes qui nécessitent l’aide de l’IA. Il est important de trouver des cas d’usage où l’analyse de données et l’IA offrent un réel avantage. L’une des façons dont TELUS Analyse de gestion de la croissance des revenus exploite l’IA est au niveau de l’apprentissage-machine pour l’optimisation de la promotion du commerce. Cet outil évolue en assimilant en continu les processus de planification organisationnelle, ce qui lui permet d’accroître sa capacité à stimuler de manière soutenue la croissance des ventes de biens de consommation emballés.
5. Mettre en œuvre des pratiques responsables en matière d’IA
Au fur et à mesure que l’IA accroît sa présence, il est primordial d’en assurer l’utilisation responsable et éthique. Taha Shaikh, directeur commercial des données et de l’IA chez TELUS Digital, souligne l’importance de cette pratique exemplaire : « Chez TELUS Digital, nous guidons et conseillons des projets complexes d’IA en prônant constamment une approche responsable à l’égard de l’IA et de l’utilisation des données. »
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Applications des modèles d’apprentissage-machine
Alors que l’intérêt pour l’IA générative continue de croître, il est important de se rappeler qu’il existe une vaste gamme d’applications d’apprentissage-machine qui peuvent s’avérer des plus intéressantes pour les organisations. Pour les apprécier pleinement, il est pertinent de comprendre comment l’apprentissage-machine s’imbrique dans l’IA.
Selon M. Higgins, « lorsque nous considérons l’apprentissage-machine, il est important de savoir où elle vient s’immiscer dans le contexte plus large de l’IA. En termes simples, l’IA est la façon dont un logiciel vient imiter l’intelligence humaine. L’apprentissage-machine, un processus sous-jacent à l’IA, se donne pour taĉhe d’analyser de grands ensembles de données, puis de créer des algorithmes qui mettent en pratique les enseignements tirés de ces analyses. L’IA générative, qui a beaucoup fait parler d’elle récemment, est en fait une sorte d’apprentissage-machine. »
En gardant en tête ce cadre de référence, explorons quatre catégories clés d’apprentissage-machine appliqué qui stimulent l’innovation et aident à vaincre divers obstacles commerciaux auxquels sont confrontées les industries :

Classification
La classification permet d’organiser de grandes quantités de données en catégories prédéfinies ou compartimentées. Cette technique est utile pour ordonner et prioriser les ensembles de données. Par exemple, pour faire la distinction entre des données de syndication et des données provenant directement de détaillants, faites appel à la classification. Celle-ci détecte également les anomalies (comme des tarifs promotionnels incorrects), ce qui permet aux représentants de ventes sur le terrain d’agir rapidement.

Prédiction
La capacité prédictive est probablement l’utilisation la plus connue de l’apprentissage-machine; elle fait appel aux données historiques pour prévoir les résultats futurs. Cette catégorie comprend diverses techniques prévisionnelles comme l’analyse de régression, qui aide à comprendre comment différents intrants influent sur les résultats. L’analyse prédictive peut être particulièrement utile pour optimiser la promotion du commerce, où il est essentiel de voir quelle est l’efficacité des promotions au fil du temps.

Agrégation
Bien qu’elle ressemble à la classification, l’agrégation est unique puisqu’ici, les algorithmes déterminent eux-mêmes les catégories, plutôt que d’utiliser des regroupements prédéfinis. Cette approche permet de découvrir des tendances et des liens jusque-là inconnus au sein des données. L’agrégation est un puissant outil exploratoire pour révéler des points de vue qui pourraient possiblement échapper à une analyse humaine. Par exemple, les services populaires de diffusion de musique en continu l’utilisent couramment dans leurs fonctions de recommandation auprès d’utilisateurs ayant des préférences semblables.

Génération
La quatrième catégorie, soit la génération, englobe le domaine en pleine effervescence de l’IA générative. Ceci inclut des applications comme la synthèse de données, où les analystes condensent de grands ensembles de données et les résument de façon claire et concise. La génération de contenu est un autre domaine clé, qui réunit la création de textes, d’images, de vidéos et d’enregistrements audio. Au fil de l’évolution de ces technologies, elles fournissent de nouvelles possibilités aux interfaces de langage naturel et à l’IA conversationnelle.
Mise en œuvre d’une analyse des données et d’un cas d’usage de l’IA : une approche étape par étape
Définir les objectifs : Énoncez clairement les résultats organisationnels souhaités pour l’analyse des données et l’IA
Effectuer un audit des données : Évaluez l’état actuel de vos données et cernez les lacunes
Prioriser des cas d’usage : Identifiez les besoins les plus critiques de vos clients et qui ne sont pas actuellement satisfaits. Sélectionnez d’abord des projets réalisables et qui auront un impact majeur.
Développer ou acquérir des capacités : Déterminez s’il est possible de développer vos capacités à l’interne, ou sinon de vous associer à des experts externes, comme TABS Analytics de TELUS pour l’analyse des données et TELUS Digital pour l’IA
Préparer un projet pilote : Commencez par un projet simple, avec une démonstration de faisabilité qui soulignera la valeur et les enseignements
Mesurer et répéter : Établissez des IRC clairs, pour ensuite raffiner continuellement votre approche en fonction des résultats
Étendre à plus grande échelle les projets réussis : Une fois leur valeur démontrée, propagez les initiatives à succès dans l’ensemble de votre organisation
Favoriser l’apprentissage en continu : Tenez-vous au courant des nouveaux outils et des pratiques exemplaires dans le domaine bouillonnant de l’IA et de l’apprentissage-machine
Surmonter les défis courants en matière d’analyse de données et d’IA
Alors que vous entreprenez votre démarche d’analyse de données et d’apprivoisement de l’IA, soyez prêts à aborder plusieurs défis courants :
Qualité des données et intégration : Investissez dans un nettoyage de vos données et dans des outils d’intégration, de manière à ce que vos modèles d’IA puissent bénéficier d’intrants de grande qualité
Affectation des ressources : Envisager des partenariats, des programmes de formation et des modalités de travail flexibles pour attirer et retenir les meilleurs analystes de données et spécialistes en stratégie d’IA
Préoccupations éthiques : Élaborer des directives et des structures de gouvernance claires, afin de bien tenir compte des considérations éthiques dans le développement et le déploiement de l’IA
Extensibilité : Dès les premiers instants, concevez votre infrastructure et vos processus en pensant à la possibilité de les étendre au plus grand nombre
Gestion du changement : Mettez en œuvre une solide stratégie de gestion du changement pour assurer l’adoption et le soutien des initiatives d’IA à l’échelle de l’organisation
Pour commencer : un guide stratégique sur l’analyse des données et l’IA dans le domaine des biens de consommation emballés
Le recours à l’analyse de données et à l’intelligence artificielle n’est plus optionnelle pour les fabricants de biens de consommation emballés qui veulent demeurer concurrentiels à l’ère numérique. En élaborant une approche stratégique qui s’harmonise avec les objectifs opérationnels, qui s’appuie sur les actifs en matière de données et qui priorise une mise en œuvre responsable, il est possible de libérer le potentiel transformateur de ces technologies.
Mark Gozzo, directeur principal, Stratégie client chez TELUS Digital, souligne l’importance de discerner les occasions : « Rappelez-vous que devenir une organisation mobilisée par ses données et habilitée par l’IA est non seulement un objectif, mais un cheminement. Elle requiert de l’engagement, de la souplesse et une volonté d’apprendre et de s’adapter. Commencez par définir des objectifs clairs, pour ensuite tirer parti des premiers succès puis affiner continuellement votre approche. Avec la bonne stratégie et la bonne exécution, l’analyse des données et l’IA peuvent devenir de puissants moteurs d’innovation, d’efficacité et de croissance pour votre organisation. »
Alors que vous entreprenez votre cheminement, envisagez un partenariat avec des experts qui peuvent vous guider au travers des méandres de l’analyse et de la mise en œuvre. Qu’il s’agisse d’harmoniser vos données ou de mettre au point des solutions d’IA personnalisées, les bons partenaires peuvent accélérer votre progression et vous aider à éviter les écueils connus.