Imaginez que vous êtes un directeur commercial préparant une présentation pour une réunion cruciale. Vous êtes aux prises avec des données et essayez de déterminer les produits les plus vendus de votre entreprise en Asie pour le premier trimestre 2023. Malgré tous vos efforts, vous rencontrez des difficultés avec des requêtes SQL complexes.
Soudain, vous pensez : « Et si je pouvais simplement demander à l’ordinateur ? C’est là que les requêtes en langage naturel (NLQ) entrent en jeu, comblant le fossé entre les bases de données complexes et le langage humain simple.
Qu’est-ce que cela pourrait signifier pour l’avenir de l’intelligence d’entreprise? Nous explorons cela et bien plus encore dans cet article.
Renforcer la démocratie des données avec NLQ
Dans le monde de la business intelligence, les données sont reines et l’accessibilité est la clé du royaume. NLQ, alimenté par l’intelligence artificielle (IA), transforme la façon dont nous interagissons avec les données, offrant des informations auparavant accessibles uniquement aux data scientists.
L’un des plus grands défis liés au concept de Big Data est qu’il faut que plusieurs acteurs clés travaillent à l’unisson pour générer de bonnes idées. Non seulement vous avez besoin de data scientists, mais vous avez également besoin d’une équipe de direction solide et créative, capable d’identifier les informations importantes qui valent la peine d’être générées. Avec NLQ, les équipes peuvent rapidement expérimenter les informations qu’elles souhaitent générer pour débloquer plus rapidement des données exploitables.
Cependant, la technologie NLQ soutenue par des solutions d’IA comme IBM Watsonx.data et , change la donne. Ces plates-formes utilisent l’IA pour automatiser la gouvernance des données, ce qui rend plus facile et plus rentable la restriction de l’accès aux données en fonction des autorisations.
Cela signifie que les petites équipes peuvent désormais accéder uniquement aux données qu’elles sont autorisées à consulter, ce qui leur permet de générer des informations précieuses sans avoir recours à des projets de développement coûteux ou à des data scientists spécialisés. Le résultat est un paysage de données démocratisé dans lequel toutes les équipes, quelle que soit leur taille, peuvent prendre des décisions éclairées rapidement et en toute sécurité.
Utiliser NLQ pour bien plus que de simples données
NLQ ne consiste pas seulement à analyser des chiffres, il s’agit également de comprendre les émotions. Dialogflow de Google Cloud utilise NLQ pour fournir un service client empathique, créant ainsi une connexion émotionnelle qui manquait autrefois dans les interactions automatisées.
Prenons le cas de l’assistant virtuel de Domino’s Pizza, « Dom ». En comprenant et en répondant aux requêtes des clients en langage naturel, Dom a révolutionné le processus de commande. Un client, capable de personnaliser sa pizza avec une simple conversation au lieu d’interfaces utilisateur encombrantes, témoigne de la puissance de NLQ.
Cependant, la technologie n’est pas sans faille. Des interprétations erronées peuvent survenir et l’IA peut ne pas saisir pleinement le contexte, ce qui entraîne la frustration des clients. Trouver un équilibre entre efficacité et empathie reste un défi pour NLQ dans les cas d’utilisation du service client tels que chatbots.
Défis potentiels avec NLQ
Nous avons vu Watson d’IBM aider les médecins à comprendre des problèmes complexes questions médicales. Ce n’est qu’un aperçu du potentiel de NLQ. La question n’est pas de savoir si le NLQ aura un impact sur notre avenir, mais plutôt de savoir comment exploiter son potentiel de manière responsable et éthique.
Les défis vont de la garantie de la confidentialité des données à la gestion des préjugés de l’IA. Alors que nous nous efforçons d’améliorer le NLQ, nous devons également réfléchir à ces considérations éthiques, en reconnaissant que la technologie est un outil et que sa valeur dépend de la manière dont nous l’utilisons.
Comment utiliser les informations basées sur NLQ
L’avènement de NLQ n’est pas seulement une aubaine pour les grandes entreprises ; cela change également la donne pour les petites et moyennes entreprises (PME). Des plateformes comme ChatGPT ont déjà jeté les bases en traduisant les invites de base en requêtes SQL. La prochaine vague de technologie NLQ s’intégrera directement à l’infrastructure de données d’entreprise, accélérant ainsi le processus de développement de la Business Intelligence et la rendant plus accessible que jamais.
Pour exploiter pleinement les capacités de NLQ, la qualité des données sous-jacentes et des modèles d’IA est cruciale. Par conséquent, les processus de nettoyage des données et de formation des modèles devraient être une priorité absolue. Les PME peuvent se tourner vers des solutions d’infrastructure de données rentables telles que celles d’IBM et préparer leurs systèmes pour un déploiement NLQ efficace. En garantissant des données de haute qualité, les entreprises seront mieux placées pour obtenir des informations exploitables grâce à NLQ.
Mise en œuvre des politiques NLQ
Commencer votre voyage avec NLQ peut sembler écrasant, mais franchir cette première étape est essentiel. Réunir une équipe multidisciplinaire composée de leaders technologiques, experts en transformation numériqueet des représentants qui comprennent les besoins uniques de votre organisation.
Envisagez de créer un « Centre d’excellence » axé sur vos initiatives numériques. Ce groupe spécialisé peut aligner les objectifs organisationnels et vous aider à naviguer vers des informations exploitables et une efficacité opérationnelle améliorée.
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