Les organisations novices en matière d'IA risquent de négliger une forme d'IA plus ancienne et plus établie, appelée « IA analytique ». Loin d'être obsolète, cette forme d'IA demeure une ressource essentielle pour la plupart des entreprises. Si certaines applications de l'IA utilisent à la fois l'IA analytique et l'IA générative, ces deux approches sont largement distinctes.
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| La principale différence entre l’IA analytique et l’analyse de données traditionnelle réside dans les types de technologies utilisées pour générer et accéder à ces informations. |
Concepts et fonctionnalités clés de l'IA analytique
L'IA analytique est une forme d'analyse de données qui exploite l'intelligence artificielle, et plus particulièrement les formes avancées d'apprentissage automatique, à des fins de veille stratégique. Bien que sensiblement différente des méthodes traditionnelles d'analyse de données utilisées par de nombreuses organisations, l'IA analytique poursuit le même objectif : analyser des ensembles de données pour générer des informations exploitables et orienter les décisions fondées sur les données.
L'IA analytique utilise des méthodes d'IA avancées, telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage en profondeur, pour analyser de grands ensembles de données, développer des connaissances et guider les décisions de manière dynamique, en répondant directement aux interactions des utilisateurs.
La principale différence entre l'IA analytique et l'analyse de données traditionnelle réside dans les technologies utilisées pour générer et accéder à ces informations. Cependant, malgré leur impact, ces outils offrent souvent une vision statique des données à la plupart des utilisateurs, s'appuyant fortement sur l'analyse statistique pour générer des informations et obligeant les analystes à tirer leurs propres conclusions plutôt que de s'appuyer sur la technologie.
Principales caractéristiques de l'IA analytique
Analyse descriptive : L'analyse descriptive répond à la question « Que s'est-il passé ? ». Ce type d'analyse est de loin le plus utilisé par les clients, fournissant des rapports et des analyses axés sur les événements passés.
L'analyse descriptive est utilisée pour comprendre les performances globales à un niveau agrégé et constitue de loin le moyen le plus simple pour une entreprise de démarrer, car les données sont facilement disponibles pour créer des rapports et des applications.
Analyse diagnostique : L'analyse diagnostique, comme l'analyse descriptive, utilise des données historiques pour répondre à une question. Mais au lieu de se concentrer sur le « quoi », l'analyse diagnostique aborde la question importante de savoir pourquoi un événement ou une anomalie s'est produit dans les données. L'analyse diagnostique est généralement plus accessible et adaptée à un plus large éventail de cas d'utilisation que l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive.
Analyse prédictive : L'analyse prédictive est une forme d'analyse avancée qui détermine les probabilités d'événements à partir de données historiques grâce à l'apprentissage automatique. Ces données historiques comprennent principalement des analyses descriptives et diagnostiques qui servent de base à la création de modèles d'analyse prédictive.
Analyse prescriptive : L'analyse prescriptive est le quatrième et dernier pilier de l'analyse moderne. Elle traite de l'analyse prescriptive spécifique. Il s'agit essentiellement d'une combinaison d'analyses descriptives, diagnostiques et prédictives pour orienter la prise de décision. Les situations ou conditions existantes et les conséquences d'une décision ou d'un événement sont appliquées pour guider l'utilisateur dans sa décision ou son action.
L'IA générative se concentre sur la création de nouveaux contenus en apprenant des modèles à partir de données existantes. Elle utilise des techniques d'apprentissage profond, telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles transformationnels, pour générer du texte, des images, de la musique, etc. L'IA générative a suscité un vif intérêt pour sa capacité à générer des contenus réalistes et trouve des applications dans les secteurs créatifs, la création de contenu, etc. Ses principales fonctionnalités sont la création de contenu, le développement de l'imagination et de la créativité, l'optimisation des données d'entraînement et la création d'impressions personnalisées.
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| Les principales fonctionnalités de Gen AI sont la création de contenu, l’amélioration de l’imagination et de la créativité, l’amélioration des données de formation et la création d’impressions personnalisées. |
La différence entre l'IA analytique et l'IA générative
Il existe de nombreuses différences entre l'IA analytique et l'IA générative. Grâce à ces différences, les entreprises trouvent des moyens d'optimiser leur fonctionnement grâce à l'IA. Voici les différences entre l'IA analytique et l'IA générative :
Premièrement, les objectifs et les capacités diffèrent. L'objectif principal de l'IA générative est d'utiliser des modèles de réseaux neuronaux d'apprentissage profond pour générer du nouveau contenu. Quant à l'IA analytique, elle désigne des systèmes d'IA basés sur l'apprentissage automatique statistique, conçus pour des tâches spécifiques, telles que la classification, la prédiction ou la prise de décision à partir de données structurées.
Deuxièmement, les algorithmes sont différents. En termes de méthodes algorithmiques, l'IA générative utilise souvent des techniques complexes, comme la transformation d'entrées de texte séquentielles en sorties cohérentes, ou la prédiction du mot suivant en fonction du contexte des données existantes pour générer du contenu. L'IA générative apprend à comprendre les schémas dans les données pour en générer de nouvelles versions. L'IA analytique utilise diverses méthodes d'apprentissage automatique plus simples, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Troisièmement, la différence de retour sur investissement. L'IA générative peut rentabiliser la création de contenu en proposant des coûts inférieurs à ceux de la création humaine, ainsi qu'en offrant la possibilité de créer un contenu unique et engageant qui attire et fidélise les clients. Si l'IA générative offre de nombreux avantages, sa valeur économique peut être difficile à mesurer et la formation des modèles d'IA générative est coûteuse pour les utilisateurs.
L'IA analytique offre de meilleurs rendements économiques grâce à des modèles prédictifs qui aident les entreprises à prévoir la demande, à optimiser la gestion des stocks, à identifier les tendances du marché et à prendre des décisions fondées sur les données. Cela peut entraîner une réduction des coûts, une meilleure allocation des ressources et une augmentation des revenus grâce à une meilleure prise de décision.
Quatrièmement, il existe une différence de risque. L'IA générative peut produire des « deepfakes » convaincants, susceptibles de conduire à la désinformation, à l'usurpation d'identité et à la fraude. De plus, ces modèles peuvent présenter des risques pour la vie privée si les données d'entraînement contiennent des informations sensibles ou sont manipulées pour produire des résultats inattendus.
Les données d'entraînement de l'IA analytique sont également exposées aux risques de failles de cybersécurité et d'utilisation abusive à des fins malveillantes, telles que le lancement de cyberattaques ou la diffusion de fausses informations. Des mesures de sécurité sont donc nécessaires pour atténuer ces risques. Actuellement, l'IA analytique semble moins risquée que l'IA générative ; elle est donc utilisée depuis longtemps dans de nombreuses entreprises.
En résumé, lorsque vous choisissez entre l'IA analytique et l'IA générative, tenez compte de vos besoins et objectifs spécifiques. Si l'objectif est d'extraire des informations à partir de données, de réaliser des prédictions et d'optimiser des processus, l'IA analytique est le choix idéal. En revanche, si vous devez créer du contenu, innover ou personnaliser l'expérience utilisateur, l'IA générative est idéale.
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| Les outils d’IA générative sont utilisés comme chatbots, qui devraient remplacer non seulement les recherches sur Internet, mais également le service client et les appels de vente. |
Quelques recommandations
L'utilisation de l'IA analytique en diplomatie est essentielle, car elle répond à plus de critères que toute autre technologie d'IA pour répondre aux exigences et aux missions du secteur diplomatique . Cependant, pour pouvoir appliquer l'IA analytique dans ce secteur, les conditions suivantes doivent être remplies :
Premièrement, il est nécessaire de constituer des ressources humaines dotées de connaissances et d’expérience suffisantes dans le secteur des technologies de l’IA (y compris l’intelligence artificielle et l’intelligence basée sur l’intelligence humaine).
Deuxièmement, appliquer la technologie de l’IA aux services industriels tels que la réponse aux e-mails, l’interaction directe avec les gens via la technologie des chatbots, généralement la manière dont le ministère allemand des Affaires étrangères a utilisé la technologie de l’IA, appelée FACIL, pour interagir avec les citoyens de 2021 à 2023 et a traité 40 000 demandes par mois.
Troisièmement, il faut construire une infrastructure comprenant un système de base de données et un serveur permettant d'analyser l'IA et de contribuer à la prévision de la situation et des événements mondiaux pour le secteur diplomatique. Cependant, face à l'augmentation du volume de données, un système serveur suffisamment performant est nécessaire.
Quatrièmement, le secteur diplomatique doit construire sa propre IA analytique, ce qui est primordial pour garantir la sécurité et les questions éthiques.
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