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Avec la montée en puissance des outils d’analyse de données basés sur l’IA, notre expertise de data analyst est souvent mise à l’épreuve, surtout lorsqu’il s’agit de garantir que les résultats produits par ces outils soient fiables! Nous reconnaissons la valeur des outils d’IA, mais….
La propreté des données est cruciale, et de nombreux outils facilitent ce processus. Les outils comblant les lacunes de données se multiplient rapidement.
Qu’en est-il des prévisions et des visuels “pertinents” générés par ces outils d’IA ?
Quand avez-vous vérifié pour la dernière fois les hypothèses utilisées pour entraîner les modèles d’IA de votre entreprise afin de vous assurer qu’elles sont toujours valides ?
Prenons l’exemple de la société “TechnoVortex Solutions”. Ne cherchez pas, elle est fictive ! 😊
=> Maintenant regardez le graphique du haut : il montre les fluctuations des ventes au fil du temps de la société TechnoVortex Solutions. TechnoVortex Solutions utilise un outil d’analyse d’IA qui ajuste dynamiquement les paramètres du modèle au fur et à mesure que leur base de données s’agrandit. Les données de vente sur lesquelles l’outil d’IA a été formé montrent une tendance à la hausse des ventes futures. La direction de TechnoVortex Solutions peut dormir sur ses deux oreilles.
Cependant, soudainement, leurs ventes commencent à baisser…TechnoVortex Solutions ne s’inquiète pas trop car leur nouvel outil d’IA sophistiqué indique, avec le Modèle 1 (ligne verte), une augmentation continue des ventes.
Voyez-vous le problème ? non ? Et bien un nouveau concurrent par une offre très innovante vient disrupter le marché. NexaLogic Innovations a fait son entrée récemment sur le segment de marché adressé par TechnoVortex Solutions, modifiant les comportements d’achat.
=> Regardez maintenant le graphique en bas. Si TechnoVortex Solutions avait disposé d’un expert en données pour vérifier les hypothèses du modèle initial (modèle 1), ils auraient été immédiatement alertés que ce n’étaient pas seulement les paramètres, mais bien le modèle lui-même qui devait être revu.
Leçons à Retenir :
L’IA n’a de connaissances que celles qu’on lui fournit. Elle se base uniquement sur les données et informations disponibles et sur lesquelles elle a été formée. Elle peut être très efficace pour analyser les tendances passées et faire des prévisions basées sur des modèles existants, mais elle peut aussi manquer de réactivité face à des changements soudains ou inattendus. Il est donc crucial de s’assurer que votre modèle d’IA évolue en fonction des fluctuations et des transformations de votre marché.
Voici quelques points clés à considérer :
Validation continue des hypothèses : Les experts en données peuvent identifier rapidement si les hypothèses doivent être ajustées. Il est essentiel de commencer par challenger les hypothèses de base pour éviter de rester dans le ‘théorique’. Ensuite, il faut mettre à jour ces hypothèses en fonction des données et des décisions prises.
Surveillance des performances du modèle : Comparez régulièrement les prévisions aux résultats réels pour identifier toute divergence significative.
Mise à jour des données : Assurez-vous que votre modèle est alimenté par les données les plus récentes et pertinentes.
Adaptation aux nouvelles tendances : Tenez compte des facteurs externes imprévus, comme l’arrivée de nouveaux concurrents, des changements réglementaires ou des innovations technologiques.
Intervention humaine : L’IA est un outil puissant, mais elle ne doit pas fonctionner isolément.
Formation continue des modèles : Réentraînez les modèles d’IA régulièrement avec de nouvelles données pour qu’ils restent pertinents.
En résumé, l’efficacité et la précision de vos analyses de données doivent être supervisées en permanence pour rester pertinentes par des experts en science des données et en visualisation. Ne vous reposez pas uniquement sur l’IA : adoptez une approche proactive pour garantir que votre modèle évolue en phase avec les dynamiques de votre marché.
Nous sommes là pour vous accompagner !
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Auteur : Jean-Luc Cervera
